JP2016049392A - 医用画像処理装置 - Google Patents

医用画像処理装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2016049392A
JP2016049392A JP2014177876A JP2014177876A JP2016049392A JP 2016049392 A JP2016049392 A JP 2016049392A JP 2014177876 A JP2014177876 A JP 2014177876A JP 2014177876 A JP2014177876 A JP 2014177876A JP 2016049392 A JP2016049392 A JP 2016049392A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
coronary artery
distribution
image processing
processing apparatus
medical image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2014177876A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6415903B2 (ja
Inventor
智司 若井
Tomoji Wakai
智司 若井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Canon Medical Systems Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Toshiba Medical Systems Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp, Toshiba Medical Systems Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2014177876A priority Critical patent/JP6415903B2/ja
Priority to US14/831,044 priority patent/US9844356B2/en
Priority to CN201510548308.4A priority patent/CN105380637B/zh
Publication of JP2016049392A publication Critical patent/JP2016049392A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6415903B2 publication Critical patent/JP6415903B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/02007—Evaluating blood vessel condition, e.g. elasticity, compliance
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461—Displaying means of special interest
    • A61B6/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/504—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
    • G06T11/206—Drawing of charts or graphs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Geometry (AREA)

Abstract

【課題】医用画像処理装置において、冠動脈枝に係るＴＡＧ値を算出する際の操作者の操作負担を減少させ、ＴＡＧ値の算出に要する時間を短縮させること。
【解決手段】医用画像処理装置１０は、管腔組織を含むボリュームデータを取得する取得手段１１２と、ボリュームデータから管腔組織の少なくとも芯線を抽出する抽出手段１１３と、ボリュームデータにおける芯線の複数位置における内容物の複数の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手段１１４と、芯線の複数位置に対する複数の特徴量の分布に基づいて、複数の特徴量に基づく近似直線の傾きである管腔減衰勾配の値を算出する結果算出手段１２０と、を有する。
【選択図】 図２

Description

本発明の一態様としての実施形態は、管腔組織における管腔減衰勾配の値を算出する医用画像処理装置に関する。
医用画像処理装置は、医用画像診断装置によって得られた、管腔組織を含むボリュームデータに基づく三次元画像に対して画像解析処理を行なうことができる。特に、医用画像処理装置は、単一時相の三次元画像において管腔組織内の内容物（血液、リンパ液、及び造影剤など）の移動による信号値変化を求め、信号値変化に基づいて単一時相の三次元画像における内容物の物理量（流量、圧力、及び速度など）を推定する。そして、医用画像処理装置は、単一時相の三次元画像における内容物の物理量に基づいて、診断や治療方針の検討に有用な解析を行なうことで、管腔組織内の病変（狭窄など）の重篤度を評価することができる。
具体的には、操作者は、管腔組織としての冠動脈枝の三次元画像である各クロスカット画像内に対象ピクセル（ＲＯＩ：ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を手動で指定する。医用画像処理装置は、対象ピクセルのピクセル値（ＣＴ値）に基づいて、冠動脈枝に係る冠動脈内腔特徴量分布を生成する。
そして、医用画像処理装置は、冠動脈内腔特徴量分布に基づいて、冠動脈枝に係る管腔減衰勾配（ＴＡＧ：ｔｒａｎｓｌｕｍｉｎａｌ ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ ｇｒａｄｉｅｎｔ）の値を算出する。冠動脈枝ごとの正常のＴＡＧ値（ｃｕｔｏｆｆ値）と、当該冠動脈内腔特徴量分布に基づくＴＡＧ値とを比較することで、医用画像処理装置は、クロスカット画像から冠動脈枝内の病変の重篤度を評価することができる。
また、操作者は、表示されたＳＰＲ（ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ ｃｕｒｖｅｄ ｐｌａｎａｒ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｒｉｏｎ）画像、冠動脈内腔特徴量分布、ＣＰＲ（ｃｕｒｖｅｄ ｐｌａｎａｒ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｒｉｏｎ）画像、及びクロスカット画像を観察しながら、ＳＰＲ画像における冠動脈芯線の血流方向（起始部から遠位部の方向）に、ＴＡＧ算出の対象としない除外範囲を指定する。医用画像処理装置は、冠動脈内腔特徴量分布の横軸（冠動脈芯線における血流方向）に除外範囲に対応する範囲を設定することで、上述の対象ピクセルのうち、除外範囲以外の対象範囲内のピクセル値のみに基づいてＴＡＧ値を算出することができる。
除外範囲としては、非常に高信号領域や低信号領域に相当する範囲、例えば、石灰化部位や、冠動脈の分岐部や、治療対象にできない遠位部や、信頼性の薄いピクセル値などが挙げられる。
Intracoronary Transluminal Attenuation Gradient in Coronary CT Angiography for Determining Coronary Artery Stenosis; Jin-Ho Choi et al; JACC Vol.4, No.11, 2011
しかしながら、従来技術によると、操作者が対象ピクセルや除外範囲を指定する必要があるので、操作者にとって操作負担が大きく、また、ＴＡＧ値の算出のために時間がかかるという問題があった。また、対象ピクセルや除外範囲が個々の操作者の感覚で指定されるため、操作者の技量によるばらつきが発生し、また、定量値を算出しづらいという問題点があった。
本実施形態に係る医用画像処理装置は、上述した課題を解決するために、管腔組織を含むボリュームデータを取得する取得手段と、前記ボリュームデータから前記管腔組織の少なくとも芯線を抽出する抽出手段と、前記ボリュームデータにおける前記芯線の複数位置における内容物の複数の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手段と、前記芯線の複数位置に対する前記複数の特徴量の分布に基づいて、前記複数の特徴量に基づく近似直線の傾きである管腔減衰勾配の値を算出する算出手段と、を有する。
本実施形態に係る医用画像処理装置のハードウェア構成を示す概略図。 本実施形態に係る医用画像処理装置の機能を示すブロック図。 （Ａ），（Ｂ）は、特徴量の算出方法を説明するための図。 ＴＡＧ値を含む冠動脈内腔特徴量分布の第１例を示す図。 ＴＡＧ値を含む冠動脈内腔特徴量分布の第２例を示す図。 評価結果の表示画面の一例を示す図。 除外特徴量の編集画面の第１例を示す図。 除外特徴量の編集画面の第１例における操作支援を説明するための図。 除外特徴量の編集画面の第２例を示す図。 除外特徴量の編集画面の第３例を示す図。 評価結果の表示画面の一例を示す図。 評価結果の表示画面の一例を示す図。
本実施形態に係る医用画像処理装置について、添付図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置のハードウェア構成を示す概略図である。
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置１０を示す。なお、医用画像処理装置１０は、医用画像を生成する画像生成装置（医用画像診断装置）や、医用画像を保存・管理するサーバや、医師の読影に付すため、サーバに保存された医用画像を取り寄せて表示手段上に表示する読影端末等、各種装置がネットワークを介して接続された医用画像システムに設けられてもよい。
また、本実施形態では医用画像処理装置１０単体が本発明を実現する例を説明するが、医用画像処理装置１０における機能を医用画像システムの各構成装置に分散させて医用画像システム全体が本発明を実現するようにしてもよい。
医用画像処理装置１０は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、及び記憶部１５を備える。
制御部１１は、ＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）等を備えて構成される。制御部１１は、記憶部１５に格納されている各種制御プログラムを読み出して各種演算を行なうと共に、各部１２乃至１５における処理動作を統括的に制御する。
操作部１２は、キーボードやマウス等を備える。操作者により操作部１２が操作されると、操作部１２はその操作に応じた操作信号を生成して制御部１１に出力する。なお、表示部１３におけるディスプレイと一体に構成したタッチパネルを備えてもよい。
表示部１３は、ＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示手段を備える。表示部１３は、制御部１１からの指示に応じてこの表示手段上に、各種操作画面と、ボリュームデータ（三次元データセット）に基づく三次元画像と、冠動脈内腔特徴量分布と、評価結果等の各種表示情報を表示させる。
ここで、三次元画像は、ボリュームデータに基づく、ＳＰＲ画像、ＣＰＲ画像、及びクロスカット画像を表す。ＣＰＲ画像とは、冠動脈の走行が２次元的に描かれた画像である。ＳＰＲ画像とは、ＣＰＲ画像における冠動脈芯線がまっすぐに伸ばして表現された画像である。クロスカット画像とは、血管に垂直な断面で切断した断面画像である。
通信部１４は、パラレル接続仕様やシリアル接続仕様に合わせたコネクタによって構成される。通信部１４は、ネットワーク上の外部装置と情報の送受信を行なう。例えば、通信部１４は、画像生成装置（図示しない）による検査（三次元撮像）で得られたボリュームデータを画像生成装置やサーバ（図示しない）等から受信したり、医用画像処理装置１０における評価結果を読影端末（図示しない）に送信したりして、外部装置と通信動作を行なう。
記憶部１５は、制御部１１において用いられる後述の評価プログラムの他、各プログラムの実行に必要なデータを記憶する。また、記憶部１５は、通信部１４を介して画像生成装置やサーバ（図示しない）等から受信されたボリュームデータと、ボリュームデータに基づく三次元画像と、冠動脈内腔特徴量分布と、評価結果等の各種データとを記憶する。
図２は、本実施形態に係る医用画像処理装置１０の機能を示すブロック図である。
制御部１１がプログラムを実行することによって、医用画像処理装置１０は、操作支援手段１１１、取得（読み出し）手段１１２、抽出手段１１３、特徴量算出手段１１４、除外特徴量決定手段１１５、第１除外範囲決定手段１１６、第２除外範囲決定手段１１７、第３除外範囲決定手段１１８、対象特徴量決定手段１１９、結果（ＴＡＧ値）算出手段１２０、評価手段１２１、及び三次元画像生成手段１２２として機能する。
なお、医用画像処理装置１０の手段１１１乃至１２２は、ソフトウェア的に機能する場合を例に挙げて説明するが、それら手段１１１乃至１２２の一部又は全部は、医用画像処理装置１０にハードウェア的にそれぞれ設けられるものであってもよい。
操作支援手段１１１は、操作者に対する情報の表示部１３への表示にグラフィックを多用し、大半の基礎的な操作を操作部１２によって行なうことができるユーザインターフェース（ＧＵＩ：ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）である。
取得手段１１２は、操作支援手段１１１を介して操作部１２から入力された指示に基づいて、被検体の心臓に対する検査（撮像）で得られたボリュームデータを記憶部１５から取得する。ここで、ボリュームデータは、Ｘ線ＣＴ装置による撮像（冠動脈ＣＴＡ）や、ＭＲＩ装置による撮像（冠動脈ＭＲＡ）によって得られたものである。冠動脈重篤度解析では、冠動脈内腔の造影剤拡散の程度に応じて、冠動脈枝内の病変（狭窄など）の重篤度を評価するため、取得手段１１２は、単一時相のボリュームデータを取得する。ボリュームデータ内に時間差が存在していると、造影剤拡散の評価精度が劣化することになるからである。
抽出手段１１３は、取得手段１１２によって取得されたボリュームデータに基づいて、管腔組織の少なくとも芯線を抽出する。例えば、取得手段１１２によって心臓領域を含むボリュームデータが取得される場合、抽出手段１１３は、心臓領域を含むボリュームデータに基づいて、少なくとも冠動脈芯線を抽出する。本実施形態では、抽出手段１１３が、心臓領域を含むボリュームデータに基づいて冠動脈芯線を抽出する場合について説明するが、その場合に限定されるものではない。
なお、抽出手段１１３は、管腔組織の芯線及び内腔を抽出する場合に限定されるものではなく、心臓全体、大動脈、及び冠動脈起始部などを併せて抽出してもよい。
特徴量算出手段１１４は、抽出手段１１３によって抽出された冠動脈内腔（冠動脈芯線）の複数位置について内容物（血液、リンパ液、及び造影剤など）の複数の特徴量をそれぞれ算出する。そして、特徴量算出手段１１４は、冠動脈内腔の各位置（冠動脈芯線の基準位置、例えば、冠動脈起始部からの距離）に対応して特徴量をプロットした冠動脈内腔特徴量分布を生成する。
ここで、冠動脈内腔特徴量分布にプロットされる各特徴量は、図３（Ａ）に示すように、冠動脈内腔Ｉ内の冠動脈芯線Ａに相当するボクセルＶのボクセル値である。又は、冠動脈内腔特徴量分布にプロットされる各特徴量は、図３（Ｂ）に示すように、冠動脈内腔Ｉ内の冠動脈芯線Ａに相当するボクセルＶを含み、法線Ｎに直交する断面に相当する複数ボクセルＶｓの複数ボクセル値の代表値（平均値や最大値など）である。これによって、特徴量算出手段１１４は、冠動脈の上流側から下流側に向かう冠動脈内腔の各位置の特徴量を算出できる。図３（Ａ），（Ｂ）は、特徴量の算出方法を説明するための図である。
なお、特徴量算出手段１１４は、冠動脈の主要３枝である右冠動脈（ＲＣＡ：ｒｉｇｈｔ ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｒｔｅｒｙ）、左冠動脈前下行枝（ＬＡＤ：ｌｅｆｔ ａｎｔｅｒｉｏｒ ｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇ ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｒｔｅｒｙ）、左冠動脈回旋枝（ＬＣＸ：ｌｅｆｔ ｃｉｒｃｕｍｆｌｅｘ ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｒｔｅｒｙ）のうち少なくとも１の冠動脈枝に係る冠動脈内腔特徴量分布を生成する。特徴量算出手段１１４は、冠動脈内腔特徴量分布を、操作支援手段１１１を介して表示部１３に表示させることも可能である。
除外特徴量決定手段１１５は、特徴量算出手段１１４によって算出された冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量に基づく近似直線を仮の近似直線として算出する。そして、除外特徴量決定手段１１５は、冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量のうち、仮の近似直線との距離が閾値以上の特徴量を、ＴＡＧ値算出のための対象としない除外特徴量として決定する。除外特徴量決定手段１１５は、統計的な分散や仮の近似直線からの距離に対して、予め閾値を設定しておくことによって、除外特徴量を決定できる。
第１除外範囲決定手段１１６は、抽出手段１１３によって冠動脈起始部が抽出された場合、冠動脈起始部と、冠動脈起始部から所定距離にある冠動脈遠位部との間を除く冠動脈枝の血流方向（冠動脈内腔特徴量分布の横軸）の範囲を除外範囲として決定する。又は、第１除外範囲決定手段１１６は、抽出手段１１３によって冠動脈遠位部が抽出された場合、冠動脈遠位部と、冠動脈遠位部から所定距離にある冠動脈起始部との間を除く冠動脈枝の血流方向の範囲を除外範囲として決定する。ここで、所定距離は、冠動脈遠位部から、クロスカット画像上の内腔の長軸（又は短軸）が所定の長さになるまでの距離である。
第２除外範囲決定手段１１７は、抽出手段１１３によって抽出された冠動脈芯線の構造から、冠動脈の分岐部（冠動脈内腔特徴量の信頼性が低い領域）を検出する。そして、第２除外範囲決定手段１１７は、冠動脈分岐部の位置に相当する冠動脈枝の血流方向（冠動脈内腔特徴量分布の横軸）の範囲を除外範囲として決定する。
第３除外範囲決定手段１１８は、抽出手段１１３によって抽出された冠動脈内腔内から、石灰化部位（高ＣＴ値）を検出する。そして、第３除外範囲決定手段１１８は、石灰化部位の位置に相当する冠動脈枝の血流方向（冠動脈内腔特徴量分布の横軸）の範囲を除外範囲として決定する。冠動脈重篤度解析は、造影剤による純粋な特徴量の上昇を解析することが目的のため、冠動脈内腔特徴量の算出に、石灰化部位が影響を与えないようにすることができる。
対象特徴量決定手段１１９は、冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量から、除外特徴量決定手段１１５によって決定された除外特徴量と、第１除外範囲決定手段１１６によって決定された除外範囲内の特徴量と、第２除外範囲決定手段１１７によって決定された除外範囲内の特徴量と、第３除外範囲決定手段１１８によって決定された除外範囲内の特徴量とのうち少なくとも１を除く複数の対象特徴量を決定する。複数の対象特徴量は、ＴＡＧ値の算出の対象となるものである。
結果算出手段１２０は、手段１１５〜１１９による結果を利用しない場合、特徴量算出手段１１４によって生成された冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量に基づいて近似直線を算出して、近似直線の傾きであるＴＡＧ値を算出する。ＴＡＧ値は、病変をもたない又は低重篤度の病変をもつ冠動脈枝では大きな値（正常）となる一方、高重篤度の病変をもつ冠動脈枝では小さい値（異常）となる。なお、ＴＡＧ値の単位は、［ＨＵ／１０ｍｍ］や［ＨＵ／ｍｍ］として表される。
図４は、ＴＡＧ値を含む冠動脈内腔特徴量分布の第１例を示す図である。
図４は、ＲＣＡに係る冠動脈内腔特徴量分布を示す。冠動脈内腔特徴量分布の横軸は、冠動脈内腔の血流方向の位置を示す。一方、冠動脈内腔特徴量分布の縦軸は、特徴量をＣＴ値［ＨＵ］として示す。なお、ＲＣＡ以外の冠動脈枝であるＬＡＤやＬＣＸに係る冠動脈内腔特徴量分布についても同様に生成される。
図４に示すように、冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量に基づいて近似直線ｌが算出される。そして、近似直線ｌの傾きがＴＡＧ値（−１２．２０［ＨＵ／１０ｍｍ］）として算出される。
従来技術によれば、医用画像処理装置がボリュームデータに基づいてクロスカット画像を生成した後で、操作者は、クロスカット画像上に、ＴＡＧ値算出の対象ピクセルを手動で指定する。そして、医用画像処理装置は、対象ピクセルのピクセル値（ＣＴ値）に基づいて、冠動脈枝に係る冠動脈内腔特徴量分布を生成してＴＡＧ値を算出する。一方で、医用画像処理装置１０では、クロスカット画像を生成することなく自動的に図４に示す冠動脈内腔特徴量分布を生成することができる。
図２の説明に戻って、結果算出手段１２０は、手段１１５〜１１９による結果を利用する場合、特徴量算出手段１１４によって生成された冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量のうち、対象特徴量決定手段１１９によって決定された複数の対象特徴量のみに基づいて近似直線を算出して、近似直線の傾きであるＴＡＧ値を算出する。
図５は、ＴＡＧ値を含む冠動脈内腔特徴量分布の第２例を示す図である。
図５は、図４と同じように、ＲＣＡに係る冠動脈内腔特徴量分布を示す。冠動脈内腔特徴量分布の横軸は、冠動脈内腔の血流方向の位置を示す。一方、冠動脈内腔特徴量分布の縦軸は、特徴量をＣＴ値［ＨＵ］として示す。
また、抽出手段１１３（図２に図示）によって冠動脈起始部が抽出される場合、図５に示すように、冠動脈内腔特徴量分布は、冠動脈起始部のマーカＭｓを含む。さらに、冠動脈内腔における冠動脈起始部からの所定距離が予め設定されると、冠動脈内腔特徴量分布は、冠動脈起始部から所定距離にある冠動脈遠位部（ｄｉｓｔａｌ）のマーカＭｄを含む。
また、図５に示すように、冠動脈内腔特徴量分布は、除外範囲決定手段１１７，１１８（図２に図示）によって決定された除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２を含む。冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量のうち、冠動脈起始部（マーカＭｓ）から冠動脈遠位部（マーカＭｄ）までの範囲であって、除外範囲（マーカＭ１，Ｍ２）以外の範囲内の複数の対象特徴量のみに基づいて近似直線Ｌが算出される。そして、近似直線Ｌの傾きがＴＡＧ値（−１１．１０［ＨＵ／１０ｍｍ］）として算出される。
従来技術によれば、医用画像処理装置がボリュームデータに基づいてＳＰＲ画像を生成した後で、操作者は、ＳＰＲ画像における冠動脈芯線の血流方向に、ＴＡＧ算出の対象としない除外範囲を指定する。医用画像処理装置は、冠動脈内腔特徴量分布の横軸に除外範囲に対応する範囲を設定することで、冠動脈内腔特徴量分布に、除外範囲以外の対象範囲を決定する。一方で、医用画像処理装置１０では、ＳＰＲ画像を生成することなく自動的に冠動脈内腔特徴量分布を生成し、除外範囲を決定することができる。
以下、ＴＡＧ値が、図５に示すように、複数の対象特徴量に基づく近似直線から算出されたものとして説明する。
図２の説明に戻って、評価手段１２１は、冠動脈枝ごとの正常のＴＡＧ値（ｃｕｔｏｆｆ値）と、結果算出手段１２０によって算出されたＴＡＧ値とを比較することで、単一時相のボリュームデータから冠動脈枝内の病変の重篤度を評価する。評価手段１２１は、例えば、評価手段１２１は、ｃｕｔｏｆｆ値を−１５．１［ＨＵ／１０ｍｍ］と設定すると、ある被検体に係るある冠動脈枝に係るＴＡＧ値が−１．０［ＨＵ／１０ｍｍ］である場合は、当該被検体の当該冠動脈枝内の病変は低重篤度（正常）であると評価され、ある被検体に係るある冠動脈枝に係るＴＡＧ値が−２７．０［ＨＵ／１０ｍｍ］である場合は、当該被検体の当該冠動脈枝内の病変は高重篤度（異常）であり治療すべきと評価される。
三次元画像生成手段１２２は、取得手段１１２によって取得されたボリュームデータに基づいて、ＳＰＲ画像、レンダリング画像、及びクロスカット画像のうち少なくとも１を生成する。
図６は、評価結果の表示画面の一例を示す図である。
図６に示す表示画面は、ある被検体のＲＣＡに係るＳＰＲ画像及び冠動脈内腔特徴量分布を含む。冠動脈内腔特徴量分布は、除外範囲決定手段１１７，１１８（図２に図示）によって決定された図５に示す除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２を含む。さらに、ＳＰＲ画像は、冠動脈内腔特徴量分布の除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２の血流方向における位置に相当するＳＰＲ画像の部分のマーカＭ１´，Ｍ２´を含む。
また、図６に示す表示画面は、ＴＡＧ値（−１１．１０［ＨＵ／１０ｍｍ］）を含む。また、予めｃｕｔｏｆｆ値を予め設定しておくことで、ＲＣＡに係るＴＡＧ値を表示するとともに、ＴＡＧ値に基づくＲＣＡの評価結果（正常又は異常）を強調表示することもできる。例えば、評価結果の部分に、ｃｕｔｏｆｆ値に対するＴＡＧ値の程度に従って割り振られた色の属性情報（色相情報、明度情報、及び彩度情報の少なくとも１の情報）が与えられる。
なお、同一被検体における他の冠動脈枝であるＬＡＤ及びＬＣＸの評価結果についてもＲＣＡの評価結果と共に並列して表示されることができる。
（第１変形例）
図２に示す対象特徴量決定手段１１９は、除外範囲決定手段１１７，１１８によって自動で決定された除外範囲を表示し、決定された除外範囲を操作者が手動で編集できるように構成される。
この場合、対象特徴量決定手段１１９は、特徴量算出手段１１４によって算出された冠動脈内腔特徴量分布と、取得手段１１２によって取得されたボリュームデータに基づく三次元画像のうち少なくとも１を、操作支援手段１１１を介して表示部１３に表示させる。三次元画像は、ボリュームデータに基づくＳＰＲ画像や、レンダリング画像や、クロスカット画像であり、三次元画像生成手段１２２によって生成されるものである。
図７は、除外特徴量の編集画面の第１例を示す図である。
図７の上段は、図５と同じように、ＲＣＡに係る冠動脈内腔特徴量分布を示す。冠動脈内腔特徴量分布の横軸は、冠動脈内腔の位置を示す。一方、冠動脈内腔特徴量分布の縦軸は、特徴量をＣＴ値［ＨＵ］として示す。図７の下段は、冠動脈内腔の血流方向の位置が、冠動脈内腔特徴量分布の横軸に対応するＳＰＲ画像を示す。
図７の上段に示すように、冠動脈内腔特徴量分布は、除外範囲決定手段１１７，１１８（図２に図示）によって決定された除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２を含む。さらに、ＳＰＲ画像は、冠動脈内腔特徴量分布の除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２の血流方向における位置に相当するＳＰＲ画像の部分のマーカＭ１´，Ｍ２´を含む。なお、ＳＰＲ画像上のマーカＭ１´，Ｍ２´は、マーカＭ１，Ｍ２の移動中（編集中）のみ表示されるものであってよい。
冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量のうち、冠動脈起始部（マーカＭｓ）から冠動脈遠位部（マーカＭｄ）までの範囲であって、除外範囲（マーカＭ１，Ｍ２）以外の範囲内の複数の対象特徴量のみに基づく近似直線Ｌが示される。そして、近似直線Ｌの傾きであるＴＡＧ値（−１１．１０［ＨＵ／１０ｍｍ］）が示される。
操作者が操作部１２を操作して図７の上段に示す除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）にマウスカーソル（ポインタ）Ｐを合わせてマーカＭ１を水平方向に手動で移動（ドラッグ＆ドロップ）させると、自動で決定された除外範囲は、マーカＭ１を介してＲＣＡの血流方向に移動される。また、操作者が操作部１２を操作して図７の上段に示す除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）にマウスカーソルＰを合わせてマーカＭ１を水平方向に手動で拡縮（拡大及び縮小）させると、自動で決定された除外範囲は、マーカＭ１を介してＲＣＡの血流方向に拡縮される。
加えて、手動による除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）の移動又は拡縮が行なわれると、除外範囲のマーカＭ１の位置に相当するＳＰＲ画像の部分のマーカＭ１´（又はＭ２´）についても、移動又は拡縮される。
このような操作によって除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）の移動又は拡縮が行なわれると、冠動脈内腔特徴量分布の再生成やＴＡＧ値の再演算が行なわれて結果が適宜表示される。
なお、手動による除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）の移動中（ドラッグ中）、図８に示すように、冠動脈内腔特徴量分布におけるマーカＭ１が示す範囲の特徴量や、ＳＰＲ画像におけるマーカＭ１が示す範囲を視認可能なガイドＧが示されてもよい。ガイドＧは、マーカＭ１が示す範囲を、冠動脈内腔特徴量分布からＳＰＲ画像に亘って示すものである。このようにガイドＧが表示されることで、操作者は、マーカＭ１に対応するＳＰＲ画像の部分を観察しながら除外範囲を移動させることができる。図８は、除外特徴量の編集画面の第１例における操作支援を説明するための図である。
図９は、除外特徴量の編集画面の第２例を示す図である。
図９の上段は、図５と同じように、ＲＣＡに係る冠動脈内腔特徴量分布を示す。冠動脈内腔特徴量分布の横軸は、冠動脈内腔の位置を示す。一方、冠動脈内腔特徴量分布の縦軸は、特徴量をＣＴ値［ＨＵ］として示す。図９の中段は、冠動脈内腔の血流方向の位置が、冠動脈内腔特徴量分布の横軸に対応するＳＰＲ画像を示す。図９の下段は、レンダリング画像を示す。
図９の上段に示すように、冠動脈内腔特徴量分布は、除外範囲決定手段１１７，１１８（図２に図示）によって決定された除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２を含む。さらに、ＳＰＲ画像は、冠動脈内腔特徴量分布の除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２の血流方向における位置に相当するＳＰＲ画像の部分のマーカＭ１´，Ｍ２´を含む。なお、ＳＰＲ画像上のマーカＭ１´，Ｍ２´は、マーカＭ１，Ｍ２の移動中（編集中）のみ表示されるものであってよい。
冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量のうち、冠動脈起始部（マーカＭｓ）から冠動脈遠位部（マーカＭｄ）までの範囲であって、除外範囲（マーカＭ１，Ｍ２）以外の範囲内の複数の対象特徴量のみに基づく近似直線Ｌが示される。そして、近似直線Ｌの傾きであるＴＡＧ値（−１１．１０［ＨＵ／１０ｍｍ］）が示される。
操作者が操作部１２を操作して図９の上段に示す除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）にマウスカーソルＰを合わせてマーカＭ１を水平方向に手動で移動させると、自動で決定された除外範囲は、マーカＭ１を介してＲＣＡの血流方向に移動される。また、操作者が操作部１２を操作して図９の上段に示す除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）にマウスカーソルＰを合わせてマーカＭ１を水平方向に手動で拡縮させると、自動で決定された除外範囲は、マーカＭ１を介してＲＣＡの血流方向に拡縮される。
加えて、手動による除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）の移動又は拡縮が行なわれると、除外範囲のマーカＭ１の位置に相当するＳＰＲ画像の部分のマーカＭ１´（又はＭ２´）についても、移動又は拡縮される。
このような操作によって除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）の移動又は拡縮が行なわれると、冠動脈内腔特徴量分布の再生成やＴＡＧ値の再演算が行なわれて結果が適宜表示される。
図１０は、除外特徴量の編集画面の第３例を示す図である。
図１０の上段は、図５と同じように、ＲＣＡに係る冠動脈内腔特徴量分布を示す。冠動脈内腔特徴量分布の横軸は、冠動脈内腔の位置を示す。一方、冠動脈内腔特徴量分布の縦軸は、特徴量をＣＴ値［ＨＵ］として示す。図１０の中段は、冠動脈内腔の血流方向の位置が、冠動脈内腔特徴量分布の横軸に対応するＳＰＲ画像を示す。図１０の下段左側は、レンダリング画像を示す。図１０の下段右側は、除外範囲（マーカＭ１，Ｍ２）内の断面位置を示すマーカＭｃにおけるクロスカット画像ＣＩ１と、その前後の位置のクロスカット画像ＣＩ２，ＣＩ３を示す。
図１０の上段に示すように、冠動脈内腔特徴量分布は、除外範囲決定手段１１７，１１８（図２に図示）によって決定された除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２を含む。さらに、ＳＰＲ画像は、冠動脈内腔特徴量分布の除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２の位置に相当するＳＰＲ画像の部分のマーカＭ１´，Ｍ２´を含む。なお、ＳＰＲ画像上のマーカＭ１´，Ｍ２´は、マーカＭ１，Ｍ２の移動中（編集中）のみ表示されるものであってよい。
冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量のうち、冠動脈起始部（マーカＭｓ）から冠動脈遠位部（マーカＭｄ）までの範囲であって、除外範囲（マーカＭ１，Ｍ２）以外の範囲内の複数の対象特徴量のみに基づく近似直線Ｌが示される。そして、近似直線Ｌの傾きであるＴＡＧ値（−１１．１０［ＨＵ／１０ｍｍ］）が示される。
操作者が操作部１２を操作して図１０の上段に示す除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）にマウスカーソルＰを合わせてマーカＭ１を水平方向に手動で移動させると、除外範囲内の断面位置を示すマーカＭｃは、マーカＭ１の移動に伴ってＲＣＡの血流方向に移動される。また、操作者が操作部１２を操作して図１０の上段に示す除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）にマウスポインタを合わせてマーカＭ１を水平方向に手動で移動させると、表示されるクロスカット画像ＣＩ１〜ＣＩ３は、マーカＭｃの移動に伴って変化する。
このような操作によって除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）の移動又は拡縮が行なわれると、冠動脈内腔特徴量分布の再生成やＴＡＧ値の再演算が行なわれて結果が適宜表示される。
（第２変形例）
図２に示す評価手段１２１は、複数の冠動脈枝（ＬＡＤ、ＲＣＡ、ＬＣＸ）のＳＰＲ画像及び冠動脈内腔特徴量分布を相互に比較しやすくするために、複数の冠動脈枝のＳＰＲ画像や冠動脈内腔特徴量分布間で一部の表示条件を一致させる。
図１１は、評価結果の表示画面の一例を示す図である。
図１１に示す表示画面の上段は、ある被検体のＬＡＤに係るＳＰＲ画像及び冠動脈内腔特徴量分布を示す。図１１に示す表示画面の中段は、ある被検体のＲＣＡに係るＳＰＲ画像及び冠動脈内腔特徴量分布を示す。図１１に示す表示画面の下段は、ある被検体のＬＣＸに係るＳＰＲ画像及び冠動脈内腔特徴量分布を示す。
各冠動脈内腔特徴量分布における複数の特徴量のうち、冠動脈起始部（マーカＭｓ）から冠動脈遠位部までの範囲であって、除外範囲以外の範囲内の複数の対象特徴量のみに基づく近似直線が示される。そして、近似直線Ｌの傾きであるＴＡＧ値がそれぞれ示される。
また、評価結果の部分に、各冠動脈枝に係るＴＡＧ値を表示するとともに、予めｃｕｔｏｆｆ値を予め設定しておくことでｃｕｔｏｆｆ値に対する各ＴＡＧ値の程度に従って割り振られた色の属性情報（色相情報、明度情報、及び彩度情報の少なくとも１の情報）が与えられる。図１１では、ＬＡＤ及びＬＣＸに係る評価結果（異常）が強調表示されている。
加えて、図１１に示すように、異なる複数の冠動脈枝が多段で表示される場合、ＳＰＲ及び冠動脈内腔特徴量分布の冠動脈起始部（マーカＭｓ）の位置が一致される。特に後者は、視覚的に近似直線の傾斜を容易に比較できるようにするためである。すなわち、複数のＳＰＲ画像上の除外範囲の始端又は終端（図１１ではＭｓ）の位置が一致され、また、複数の冠動脈内腔特徴量分布のレンジ（１６８−５８８［ＨＵ］）が一致される。なお、複数のＳＰＲ画像上の除外範囲の始端又は終端（図１１ではＭｓ）の位置が一致されると、冠動脈内腔特徴量分布の始端又は終端（図１１ではＭｓ）の位置も一致されることになる。
図１１の右側に示すように、ＲＣＡに係る除外範囲が手動調整される場合、ＲＣＡに係る冠動脈内腔特徴量分布は、除外範囲決定手段１１７，１１８（図２に図示）によって決定された除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２を含む。さらに、図１１の左側に示すように、ＲＣＡに係るＳＰＲ画像は、冠動脈内腔特徴量分布の除外範囲のマーカＭ１，Ｍ２の血流方向の位置に相当するＳＰＲ画像の部分のマーカＭ１´，Ｍ２´を含む。なお、ＳＰＲ画像上のマーカＭ１´，Ｍ２´は、マーカＭ１，Ｍ２の移動中（編集中）のみ表示されるものであってよい。
操作者が操作部１２を操作して図１１の中段に示す除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）にマウスカーソルＰを合わせてマーカＭ１を水平方向に手動で移動させると、自動で決定された除外範囲は、マーカＭ１を介してＲＣＡの血流方向に移動される。また、操作者が操作部１２を操作して図１１の中段に示す除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）にマウスカーソルＰを合わせてマーカＭ１を水平方向に手動で拡縮させると、自動で決定された除外範囲は、マーカＭ１を介してＲＣＡの血流方向に拡縮される。
加えて、手動による除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）の移動又は拡縮が行なわれると、除外範囲のマーカＭ１の位置に相当するＳＰＲ画像の部分のマーカＭ１´（又はＭ２´）についても、移動又は拡縮される。
このような操作によって除外範囲のマーカＭ１（又はＭ２）の移動又は拡縮が行なわれると、ＲＣＡに係る冠動脈内腔特徴量分布の再生成やＴＡＧ値の再演算が行なわれて結果が適宜表示される。なお、ＬＡＤ及びＬＣＸについても同様である。
（第３変形例）
図２に示す評価手段１２１は、ＳＰＲ画像の冠動脈内腔の部分に、冠動脈内腔のボクセル値に従って割り振られた色の属性情報（色相情報、明度情報、及び彩度情報の少なくとも１の情報）を最大値投影（ＭＩＰ：ｍａｘｉｍｕｍ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）した最大値投影画像を重畳する。
図１１に示すように複数の冠動脈枝に係る複数のＳＰＲ画像が並列表示される場合、ＳＰＲ画像と冠動脈内腔特徴量分布との組を複数表示する必要がある。そのため、画面スペース上、表示コンテンツが小さくなったり、他のＳＰＲ画像やクロスカット画像を表示しづらくなったりする。そこで、冠動脈内腔特徴量分布で表現している特徴量情報を、ＳＰＲ画像に重畳表示することによって、表示画面の省スペース化が可能となる。
図１２は、評価結果の表示画面の一例を示す図である。
図１２に示す表示画面の上段は、ある被検体のＲＣＡに係るＳＰＲ画像に特徴量情報が重畳された重畳画像と、ある断面位置（マーカＭｅ）のクロスカット画像とを示す。図１１に示す表示画面の中段は、ある被検体のＬＡＤに係るＳＰＲ画像に特徴量情報が重畳された重畳画像と、ある断面位置（マーカＭｆ）のクロスカット画像とを示す。図１１に示す表示画面の下段は、ある被検体のＬＣＸに係るＳＰＲ画像に特徴量情報が重畳された重畳画像と、ある断面位置（マーカＭｇ）のクロスカット画像とを示す。
ＲＣＡに係るＳＰＲ画像（重畳画像）には、２の除外範囲（マーカＭ１，Ｍ２）が示される。ＬＡＤに係るＳＰＲ画像（重畳画像）には、１の除外範囲（マーカＭ３）が示される。ＬＣＸに係るＳＰＲ画像（重畳画像）には、１の除外範囲（マーカＭ４）が示される。
図１２に示す表示画面は、図１１に示すＳＰＲ画像の冠動脈内腔の部分に、冠動脈内腔のボクセル値に従って割り振られた色の属性情報を最大値投影した情報を重畳した重畳画像を示す。また、図１２に示す表示画面は、複数の冠動脈枝に係るＴＡＧ値を含む。
図１２に示す表示画面の重畳画像によると、石灰化部位や分岐部の存在を強調することが可能となる。重畳画像の石灰化部位は、高いピクセル値を含むため、ＭＩＰ表示することで可視化できる。分岐部は、冠動脈内腔特徴量分布が上下に不安定にぶれ、周辺とは異なる不規則な分布として表現されるため、その情報がＳＰＲ画像に重畳されることで、可視化できる。
本実施形態に係る医用画像処理装置１０によると、冠動脈枝に係るＴＡＧ値を算出する際に、操作者が対象ピクセルや除外範囲を指定する必要がないので、操作者にとっての操作負担を減少させることができ、また、ＴＡＧ値の算出に要する時間を短縮させることができる。また、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によると、対象ピクセルや除外範囲が自動的に決定されるため、操作者の技量によるばらつきをなくすことができ、また、適切な定量値を算出することができる。
以上、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、変更を行なうことができる。これらの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 医用画像処理装置
１１ 制御部
１１１ 操作支援手段
１１２ 取得（読み出し）手段
１１３ 抽出手段
１１４ 特徴量算出手段
１１５ 除外特徴量決定手段
１１６ 第１除外範囲決定手段
１１７ 第２除外範囲決定手段
１１８ 第３除外範囲決定手段
１１９ 対象特徴量決定手段
１２０ 結果（ＴＡＧ値）算出手段
１２１ 評価手段
１２２ 三次元画像生成手段

Claims (21)

  1. 管腔組織を含むボリュームデータを取得する取得手段と、
    前記ボリュームデータから前記管腔組織の少なくとも芯線を抽出する抽出手段と、
    前記ボリュームデータにおける前記芯線の複数位置における内容物の複数の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手段と、
    前記芯線の複数位置に対する前記複数の特徴量の分布に基づいて、前記複数の特徴量に基づく近似直線の傾きである管腔減衰勾配の値を算出する算出手段と、
    を有する医用画像処理装置。
  2. 前記分布を表示部に表示させる分布表示手段をさらに有する請求項１に記載の医用画像処理装置。
  3. 前記分布表示手段は、前記分布を、前記管腔組織の位置と前記特徴量のそれぞれを軸とした２次元分布として表示させる請求項２に記載の医用画像処理装置。
  4. 前記管腔減衰勾配の値を表示部に表示させる勾配値表示手段をさらに有する請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
  5. 前記勾配値表示手段は、前記管腔減衰勾配の値の程度に従って割り振られた色の属性情報を与える請求項４に記載の医用画像処理装置。
  6. 予め設定された値と、前記管腔減衰勾配の値とを比較することで、前記管腔組織の病変の重篤度の評価結果を算出して表示部に表示させる評価手段をさらに有する請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
  7. 前記算出手段は、前記分布に基づいて近似直線を算出し、前記複数の特徴量のうち、前記近似直線との距離が閾値以上の複数の除外特徴量を決定し、前記複数の特徴量のうち、前記複数の除外特徴量を除く複数の特徴量に基づいて、前記管腔減衰勾配の値を算出する請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
  8. 前記複数の特徴量のうち、前記管腔減衰勾配の値の算出から除外される、前記管腔組織の血流方向の除外範囲を決定する除外範囲決定手段と、
    前記複数の特徴量のうち、前記除外範囲以外であって、前記管腔減衰勾配の値の算出の対象となる複数の対象特徴量を決定する対象特徴量決定手段と、をさらに有し、
    前記算出手段は、前記芯線の複数位置に対する前記複数の対象特徴量の分布に基づいて、前記管腔減衰勾配の値を算出する請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
  9. 前記除外範囲決定手段は、前記ボリュームデータから前記管腔組織の起始部が抽出された場合、前記起始部と前記起始部から所定距離にある遠位部との間を除く前記管腔組織の血流方向の範囲を前記除外範囲として決定する請求項８に記載の医用画像処理装置。
  10. 前記除外範囲決定手段は、前記ボリュームデータから前記管腔組織の遠位部が抽出された場合、前記遠位部と前記遠位部から所定距離にある起始部との間を除く前記管腔組織の血流方向の範囲を前記除外範囲として決定する請求項８に記載の医用画像処理装置。
  11. 前記除外範囲決定手段は、前記冠動脈芯線の構造から分岐部が検出されると、前記分岐部の位置に相当する前記管腔組織の血流方向の範囲を前記除外範囲として決定する請求項８乃至１０のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
  12. 前記抽出手段は、前記ボリュームデータから前記管腔組織の前記芯線を抽出するとともに、前記管腔組織の内腔を抽出し、
    前記除外範囲決定手段は、前記内腔内から石灰化部位が検出されると、前記石灰化部位の位置に相当する前記管腔組織の血流方向の範囲を前記除外範囲として決定する請求項８乃至１１のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
  13. 前記除外範囲決定手段は、前記分布上の前記除外範囲を表示部に表示させる請求項８乃至１２のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
  14. 前記ボリュームデータに基づいて三次元画像を生成する三次元画像生成手段と、
    前記分布及び前記三次元画像を並列に表示部に表示させる並列表示手段と、をさらに有する請求項１３に記載の医用画像処理装置。
  15. 前記並列表示手段は、前記算出手段によって複数の前記管腔組織について複数の前記分布がそれぞれ生成され、前記三次元画像生成手段によって前記複数の管腔組織について複数のＳＰＲ画像が生成される場合、前記複数の分布のレンジを一致させて表示させる請求項１４に記載の医用画像処理装置。
  16. 前記並列表示手段は、前記複数のＳＰＲ画像上の、前記複数の管腔組織に相当する複数の前記除外範囲の始端又は終端の位置を一致させて表示させる請求項１５に記載の医用画像処理装置。
  17. 前記並列表示手段は、前記分布及び前記ＳＰＲ画像上に、前記除外範囲のマーカを表示させる請求項１３乃至１６のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
  18. 前記並列表示手段は、前記分布上の前記マーカの移動を受け付けると、前記移動に従って前記三次元画像上の前記マーカを移動させる請求項１７に記載の医用画像処理装置。
  19. 前記三次元画像生成手段は、前記三次元画像としてのクロスカット画像を生成し、
    前記並列表示手段は、前記分布及び前記ＳＰＲ画像に加え、前記クロスカット画像を表示させ、前記分布上に、前記クロスカット画像の断面位置を示すマーカを表示させる請求項１３乃至１８に記載の医用画像処理装置。
  20. 前記並列表示手段は、前記分布上の前記除外範囲のマーカの移動を受け付けると、前記移動に従って前記クロスカット画像の断面位置を移動させると共に、前記分布上の前記断面位置を示すマーカを移動させる請求項１９に記載の医用画像処理装置。
  21. 前記取得手段は、前記管腔組織としての冠動脈を含むボリュームデータを取得し、
    前記抽出手段は、前記ボリュームデータから少なくとも冠動脈芯線及び冠動脈内腔を抽出し、
    前記特徴量算出手段は、前記特徴量として、前記冠動脈芯線のボクセル値、又は、前記冠動脈内腔内の前記冠動脈芯線に相当するボクセルを含み、法線に直交する断面に相当する複数ボクセルの複数ボクセル値の代表値を算出し、
    前記算出手段は、前記分布から近似直線を算出する請求項１乃至２０のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
JP2014177876A 2014-09-02 2014-09-02 医用画像処理装置 Active JP6415903B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014177876A JP6415903B2 (ja) 2014-09-02 2014-09-02 医用画像処理装置
US14/831,044 US9844356B2 (en) 2014-09-02 2015-08-20 Medical image processing apparatus and medical image processing method
CN201510548308.4A CN105380637B (zh) 2014-09-02 2015-08-31 医用图像处理装置以及医用图像处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014177876A JP6415903B2 (ja) 2014-09-02 2014-09-02 医用画像処理装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016049392A true JP2016049392A (ja) 2016-04-11
JP6415903B2 JP6415903B2 (ja) 2018-10-31

Family

ID=55401153

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014177876A Active JP6415903B2 (ja) 2014-09-02 2014-09-02 医用画像処理装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9844356B2 (ja)
JP (1) JP6415903B2 (ja)
CN (1) CN105380637B (ja)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9972089B2 (en) * 2015-08-26 2018-05-15 The University Of Chicago Contrast medium uptake time computation using magnetic resonance imaging
US10467786B2 (en) * 2017-02-28 2019-11-05 General Electric Company Systems and methods of stent image enhancement
EP3488774A1 (en) * 2017-11-23 2019-05-29 Koninklijke Philips N.V. Measurement guidance for coronary flow estimation from bernoulli´s principle
CN108564568A (zh) * 2018-03-23 2018-09-21 沈阳东软医疗系统有限公司 冠脉的显示方法、装置、设备及存储介质
CN108550177A (zh) * 2018-03-27 2018-09-18 重庆大学 一种可标记图片并将标记结果用于深度学习训练的软件
CN112472112B (zh) * 2020-11-25 2024-02-27 苏州润迈德医疗科技有限公司 调节血管狭窄区间的方法、系统及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011072500A (ja) * 2009-09-30 2011-04-14 Fujifilm Corp 診断支援システム、診断支援プログラムおよび診断支援方法
JP2011135935A (ja) * 2009-12-25 2011-07-14 Toshiba Corp Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び制御プログラム
JP2012200371A (ja) * 2011-03-24 2012-10-22 Toshiba Corp プラーク領域抽出方法及びその装置
US20140180080A1 (en) * 2012-05-29 2014-06-26 The Johns Hopkins University Method for Estimating Pressure Gradients and Fractional Flow Reserve from Computed Tomography Angiography: Transluminal Attenuation Flow Encoding
JP2016016096A (ja) * 2014-07-08 2016-02-01 株式会社根本杏林堂 血管状態解析装置およびそれを備えたシステム

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5078609B2 (ja) * 2005-04-28 2012-11-21 株式会社日立メディコ 画像表示装置及びプログラム
US20080008366A1 (en) * 2006-06-20 2008-01-10 Vladimir Desh Simultaneous visualization, analysis and navigation of multi-modality medical imaging data
JP2009261651A (ja) * 2008-04-25 2009-11-12 Johns Hopkins Univ 画像処理装置及びプログラム
JP5433240B2 (ja) * 2009-01-21 2014-03-05 株式会社東芝 超音波診断装置及び画像表示装置
JP2012075702A (ja) * 2010-10-01 2012-04-19 Fujifilm Corp 管状構造物内画像再構成装置、管状構造物内画像再構成方法および管状構造物内画像再構成プログラム
US20130066197A1 (en) * 2011-09-13 2013-03-14 Celine Pruvot System and method for blood vessel stenosis visualization and navigation
WO2014024995A1 (ja) * 2012-08-08 2014-02-13 株式会社東芝 医用画像診断装置、画像処理装置及び画像処理方法
DE102012214351B4 (de) 2012-08-13 2014-11-06 Siemens Aktiengesellschaft Angiographisches Untersuchungsverfahren eines Gefäßsystems
EP2900142B1 (en) * 2012-09-25 2019-09-04 The Johns Hopkins University A method for estimating flow rates, pressure gradients, coronary flow reserve, and fractional flow reserve from patient specific computed tomography angiogram-based contrast distribution data
JP6139116B2 (ja) * 2012-11-30 2017-05-31 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置
US9594976B2 (en) * 2014-02-18 2017-03-14 Siemens Healthcare Gmbh Sparse appearance learning-based segmentation

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011072500A (ja) * 2009-09-30 2011-04-14 Fujifilm Corp 診断支援システム、診断支援プログラムおよび診断支援方法
JP2011135935A (ja) * 2009-12-25 2011-07-14 Toshiba Corp Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び制御プログラム
JP2012200371A (ja) * 2011-03-24 2012-10-22 Toshiba Corp プラーク領域抽出方法及びその装置
US20140180080A1 (en) * 2012-05-29 2014-06-26 The Johns Hopkins University Method for Estimating Pressure Gradients and Fractional Flow Reserve from Computed Tomography Angiography: Transluminal Attenuation Flow Encoding
JP2016016096A (ja) * 2014-07-08 2016-02-01 株式会社根本杏林堂 血管状態解析装置およびそれを備えたシステム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHOI ET AL.: "Intracoronary Transluminal Attenuation Gradient in Coronary CT Angiography for Determining Coronary", JACC: CARDIOVASCULAR IMAGING, vol. 4, no. 11, JPN7018001095, November 2011 (2011-11-01), pages 1149 - 57, XP028111496, ISSN: 0003776253, DOI: 10.1016/j.jcmg.2011.09.006 *
WONG ET AL.: "Transluminal Attenuation Gradient in Coronary Computed Tomography Angiography Is a Novel Noninvasive", JOURNAL OF THE AMERICAN COLLEGE OF CARDIOLOGY, vol. 61, no. 12, JPN7018001096, 26 March 2013 (2013-03-26), pages 1271 - 9, XP055270286, ISSN: 0003776254, DOI: 10.1016/j.jacc.2012.12.029 *

Also Published As

Publication number Publication date
US20160058407A1 (en) 2016-03-03
CN105380637B (zh) 2018-09-07
JP6415903B2 (ja) 2018-10-31
CN105380637A (zh) 2016-03-09
US9844356B2 (en) 2017-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6415903B2 (ja) 医用画像処理装置
CN108135488B (zh) 确定侧支的剖面视角的血管内成像系统和方法
JP5844093B2 (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
JP6462238B2 (ja) 医用画像処理装置および医用画像処理方法
US20120148135A1 (en) Generating object data
JP5566370B2 (ja) 医用画像処理装置及び方法
CN105184086A (zh) 用于冠状动脉中改进的血液动力学计算的方法及系统
CA2875346A1 (en) Flow-related image processing in luminal organs
US11026648B2 (en) Volume presentation for planning a location of an injection point
US20150201897A1 (en) Generating a 2D Projection Image of a Vascular System
JP2021104337A (ja) 内腔に沿った管腔内デバイスの管腔内経路の推定
US10497115B2 (en) Method, apparatus and computer program for visually supporting a practitioner with the treatment of a target area of a patient
JP6169912B2 (ja) 医用画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理プログラム
JP6981807B2 (ja) 医用情報処理装置、ｘ線ｃｔ装置、医用情報処理プログラム、医用情報処理方法及び医用情報処理システム
US20160015279A1 (en) Medical image processing apparatus
JP6116833B2 (ja) 医用画像処理装置
JP6971598B2 (ja) Ｘ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム
JP6744158B2 (ja) Ｘ線診断装置及び画像処理装置
US10977792B2 (en) Quantitative evaluation of time-varying data
US20150248757A1 (en) Image processing apparatus and x-ray diagnosis apparatus
KR101638597B1 (ko) 의료 영상 처리 방법 및 그 장치
US11694330B2 (en) Medical image processing apparatus, system, and method
JP2022017183A (ja) 医用画像処理装置、システム及び方法
JP2017123975A (ja) 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20160512

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170706

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180328

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180417

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180615

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180904

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20181003

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6415903

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150