JP2016140714A - 画像表示装置、画像表示プログラム及び画像表示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 心拍や呼吸による位置の変動を打ち消す一方で、腫瘍で生じた集束に伴う位置の変動の影響を残すことを目的とする。【解決手段】 腫瘍部分の領域の指定を受け付ける指定手段と、画像中の特徴点のうち、指定を受け付けた領域から所定の閾値以上離れた箇所にある特徴点の位置と、他方の画像における当該特徴点に対応する特徴点の位置を特定する特定手段と、特定された前記特徴点の位置の差を用いて画像を変形する変形手段とを有する。【選択図】図１０

Description

本発明は、画像表示装置、画像表示プログラム及び画像表示方法に関する。

医療の現場では、患者の病気の経過判断などのために、医師が異なる時期に撮影されたＣＴ（Computed Tomography）画像を比較することがある。その際、比較する部位が患者の肺等の場合には、ＣＴ画像に心拍や呼吸による位置の変動が含まれるため、例えば、比較する各ＣＴ画像内の特徴点（例えば血管）の位置を合致させるように、指定された領域について画像を変形し、位置合わせをする。これにより、位置の変動が含まれるＣＴ画像でも、医師は指定した領域について容易に比較することができる。

特開２０１３−１４１６０３号公報

ところで、肺に腫瘍（例えば腺癌）がある患者では、腫瘍により肺胞が潰され、付近の血管の位置等が潰された箇所に近づく、いわゆる"集束"が生じている可能性がある。このような患者の肺のＣＴ画像について、従来の位置合わせを行った場合、潰された箇所付近の血管を特徴点とすると、"集束"に伴う位置の変動の影響も含めて画像を変形してしまうことになる。この結果、変形後のＣＴ画像では、"集束"に伴う位置の変動が、心拍や呼吸による位置の変動と同様に、位置合わせにより相殺されてしまう。

一つの側面では、心拍や呼吸による位置の変動を打ち消す一方で、腫瘍で生じた集束に伴う位置の変動の影響を残すことを目的とする。

一態様によれば、画像表示装置は、
腫瘍部分の領域の指定を受け付ける指定手段と、
画像中の特徴点のうち、指定を受け付けた領域から所定の閾値以上離れた箇所にある特徴点の位置と、他方の画像における当該特徴点に対応する特徴点の位置とを特定する特定手段と、
特定された前記特徴点の位置の差を用いて画像を変形する変形手段とを有する。

心拍や呼吸による位置の変動を打ち消す一方で、腫瘍で生じた集束に伴う位置の変動の影響を残すことができる。

ＣＴ画像撮影システムの一例を示す図である。 画像表示装置のハードウェア構成を示す図である。 画像表示装置における診断支援部の処理内容と、医療従事者の操作内容と、並列表示画面の表示内容との関係を示す図である。 画像表示装置における診断支援部の処理内容と、医療従事者の操作内容と、並列表示画面の表示内容との関係を示す図である。 画像ＤＢに格納される情報の一例を示す図である。 比較元ＣＴ画像に対する比較先ＣＴ画像の局所的な位置の変動の要因を示した図である。 腫瘍の変化に基づく位置の変動を更に詳細に説明するための図である。 代表ベクトルの算出処理及び対応領域の算出処理を説明するための図である。 非剛体変形の影響を含む代表ベクトルを用いて局所的位置合わせを行うことで得られた画像を示す図である。 第２のレジストレーション部の機能構成を示す図である。 集束領域判定部の処理内容を示す第１の図である。 集束領域があると判定された場合の代表ベクトルの算出方法を示す図である。 集束領域がないと判定された場合の代表ベクトルの算出方法を示す図である。 第２のレジストレーション部による局所的位置合わせ処理のフローチャートである。 集束領域判定処理の第１のフローチャートである。 非剛体変形の影響を排除した代表ベクトルを用いて局所的位置合わせを行うことで得られた画像を示す図である。 集束領域判定部の処理内容を示す第２の図である。 集束領域判定処理の第２のフローチャートである。 集束領域の一例を示す図である。 集束領域判定処理の第３のフローチャートである。

以下、実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
はじめに、第１の実施形態に係る画像表示装置を含むＣＴ（Computed Tomography）画像撮影システムについて説明する。図１は、ＣＴ画像撮影システムの一例を示す図である。

ＣＴ画像撮影システム１００は、ＣＴ装置１１０と画像表示装置１２０と画像データベース（以下、データベースをＤＢと略す）１３０とを有する。ＣＴ装置１１０と画像表示装置１２０とは電気的に接続されており、両装置の間ではデータの送受信が行われる。また、画像表示装置１２０と画像ＤＢ１３０も電気的に接続されており、両装置の間においてもデータの送受信が行われる。

ＣＴ装置１１０は、放射線等を利用して患者の体内を走査し、コンピュータを用いて処理することで、患者のスライス画像であるＣＴ画像を生成する（以下、このような処理を"ＣＴ画像を撮影する"と称する）。ＣＴ装置１１０は、撮影したＣＴ画像を画像表示装置１２０に送信する。

画像表示装置１２０は、ＣＴ装置１１０において撮影されたＣＴ画像を、接続された画像ＤＢ１３０に格納する。また、画像表示装置１２０は、インストールされた診断支援プログラムがコンピュータにより実行されることで診断支援部１４０として機能する。

画像ＤＢ１３０は、ＣＴ装置１１０において撮影されたＣＴ画像を、画像表示装置１２０を介して受信し、同じ時期に撮影された複数のＣＴ画像（撮像群）ごとにわけて格納する。

診断支援部１４０は、ＣＴ装置１１０において撮影され、画像ＤＢ１３０に格納されたＣＴ画像に基づいて、医師等の医療従事者が患者の診断を行う際に利用する機能である。診断支援部１４０は、例えば異なる時期に撮影されたＣＴ画像を、医療従事者が比較しながら診断できるように並列に表示する。なお、以下では、並列に表示されたＣＴ画像のうち、一方（例えば所定期間経過前に撮影されたＣＴ画像）を"比較元ＣＴ画像"と称し、他方（例えば所定期間経過後に撮影されたＣＴ画像）を"比較先ＣＴ画像"と称する。

診断支援部１４０は、比較元ＣＴ画像内において医療従事者により指定された位置を含む所定領域の画像を拡大表示画面に拡大表示する。また、診断支援部１４０は、指定された位置を含む所定領域に対応する対応領域の画像を比較先ＣＴ画像より抽出し、拡大表示画面に拡大表示する。

なお、診断支援部１４０は、これらの処理を実行するために、第１のレジストレーション部１４１と、第２のレジストレーション部１４２と、表示制御部１４３とを有する。

第１のレジストレーション部１４１は、例えば、第１のレジストレーションプログラムがコンピュータにより実行されることで実現される。第１のレジストレーション部１４１は、異なる時期に撮影されたＣＴ画像を並列に表示する際に、各ＣＴ画像間の位置ずれを線形変形により補正することで、各ＣＴ画像間の大域的位置合わせを行う。

第２のレジストレーション部１４２は、例えば、第２のレジストレーションプログラムがコンピュータにより実行されることで実現される。第２のレジストレーション部１４２は、医療従事者により指定された位置を含む所定領域の画像が拡大表示された場合に、比較先ＣＴ画像において変形処理を行うことで、比較先ＣＴ画像により対応領域の画像を抽出する。これにより、第２のレジストレーション部１４２を表示制御部に通知することができる。なお、変形処理には種々の処理（例えば平行移動）が含まれるが、本実施形態において変形処理とは、平行移動を指すものとする。

表示制御部１４３は、例えば、表示プログラムがコンピュータにより実行されることで実現される。表示制御部１４３は、医療従事者により選択された比較元ＣＴ画像を表示するとともに、医療従事者により指定された位置を含む所定領域を拡大表示画面に拡大表示する。また、表示制御部１４３は、第２のレジストレーション部１４２により通知された、局所的な位置合わせが行われた画像を拡大表示画面に拡大表示する。

次に、画像表示装置１２０のハードウェア構成について説明する。図２は、画像表示装置のハードウェア構成を示す図である。図２に示すように、画像表示装置１２０は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３を備える。また、画像表示装置１２０は、補助記憶部２０４、接続部２０５、表示部２０６、操作部２０７、ドライブ部２０８を備える。なお、画像表示装置１２０の各部は、バス２０９を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ２０１は、補助記憶部２０４に格納された各種プログラム（例えば、第１のレジストレーションプログラム、第２のレジストレーションプログラム、表示プログラム等）を実行するコンピュータである。

ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、補助記憶部２０４に格納された各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶部として機能する。具体的には、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。

ＲＡＭ２０３は揮発性メモリであり、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等を含む。ＲＡＭ２０３は、補助記憶部２０４に格納された各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される、作業領域を提供する主記憶部である。

補助記憶部２０４は、画像表示装置１２０にインストールされた各種プログラムや、各種プログラムが実行されることで生成されるデータ等を記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

接続部２０５は、ＣＴ装置１１０及び画像ＤＢ１３０と接続され、ＣＴ装置１１０及び画像ＤＢ１３０との間で、データの送受信を行う。表示部２０６は、ＣＴ装置１１０において撮影され画像ＤＢ１３０に格納されたＣＴ画像を並列表示画面により表示する。操作部２０７は、医師等の医療従事者が画像表示装置１２０に対して行う各種操作を受け付ける。

ドライブ部２０８は記録媒体２１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体２１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体２１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等も含まれる。

なお、本実施形態において、補助記憶部２０４に格納される各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２１０がドライブ部２０８にセットされ、該記録媒体２１０に記録された各種プログラムがドライブ部２０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、接続部２０５を介してネットワークからダウンロードされることでインストールされる。

次に、画像表示装置１２０の診断支援部１４０の処理内容と、そのときの医療従事者の操作内容ならびに画像表示装置１２０の表示部２０６に表示される並列表示画面との関係について説明する。

図３及び図４は、画像表示装置における診断支援部の処理内容と、医療従事者の操作内容と、並列表示画面の表示内容との関係を示す図である。

画像表示装置１２０において診断支援部１４０による処理が開始されると、図３に示すように、表示制御部１４３による処理が開始され、表示部２０６には、異なる時期に撮影されたＣＴ画像を並列して表示させるための並列表示画面３００が表示される。並列表示画面３００が表示された状態で、医師等の医療従事者は、所定の患者について所定の時期に撮影された所定の部位（ここでは肺）の撮像群を比較元ＣＴ画像群として選択する。これにより、表示制御部１４３では、画像ＤＢ１３０より、選択された比較元ＣＴ画像群を読み出す。更に、選択された比較元ＣＴ画像群の中から、医療従事者により所定の比較元ＣＴ画像（ここではファイル名＝"ＩｍａｇｅＡ０１５"）が指定されると、表示制御部１４３は、指定された比較元ＣＴ画像を並列表示画面３００に表示する。

医療従事者は、指定した比較元ＣＴ画像と比較すべく、異なる時期に撮影された同一患者の同一部位の撮像群を比較先ＣＴ画像群として選択する。具体的には、患者ＩＤや撮影日時、撮影部位（ここでは肺）等を入力して選択する。これにより、表示制御部１４３では、入力された患者名、撮影日時、撮影部位等により特定される撮像群を比較先ＣＴ画像群として、画像ＤＢ１３０より読み出す。更に、表示制御部１４３では、読み出した比較先ＣＴ画像群の中から、並列表示画面３００に表示されている比較元ＣＴ画像に対応する比較先ＣＴ画像（ここではファイル名＝"ＩｍａｇｅＢ０１８"）を読み出し、並列表示画面３００に表示する。

このとき、診断支援部１４０では第１のレジストレーション部１４１が機能し、読み出したＣＴ画像に対して、回転や平行移動等の線形的な補正を行うことで大域的位置合わせを行う。ＣＴ画像全体に対して大域的位置合わせが行われることで、比較元ＣＴ画像と比較先ＣＴ画像との間の大域的な位置ずれが解消される。

大域的位置合わせが完了すると、図４に示すように、医療従事者は、表示された比較元ＣＴ画像において腫瘍部分Ｆの位置を指定する。これにより、表示制御部１４３では、指定された腫瘍部分Ｆの位置を含む所定領域４０１の画像を比較元ＣＴ画像上の拡大表示画面に拡大表示する。

所定領域４０１の画像が拡大表示されると、第２のレジストレーション部１４２では、比較先ＣＴ画像において平行移動による変形処理を行い、腫瘍部分Ｆに対応する腫瘍部分Ｆ'の位置を含む対応領域４０２の画像（局所的位置合わせが行われた画像）を抽出する。また、第２のレジストレーション部１４２では、比較先ＣＴ画像より抽出した対応領域４０２の画像を、表示制御部１４３に通知する。

表示制御部１４３は、第２のレジストレーション部１４２より通知された対応領域４０２の画像を、比較先ＣＴ画像上の拡大表示画面に拡大表示する。これにより、局所的位置合わせが行われた画像を表示することができる。

このように、画像表示装置１２０によれば、比較元ＣＴ画像において医療従事者により腫瘍部分Ｆの位置が指定された場合に、所定領域４０１の画像を拡大表示することができる。また、比較先ＣＴ画像より対応領域４０２の画像を自動的に抽出し、拡大表示画面に拡大表示することができる。この結果、医療従事者は、異なる時期に撮影された撮像群に含まれる各ＣＴ画像間の対応位置を容易に把握することができ、腫瘍がどのように変化したのかを容易に診断することができる。

次に、画像ＤＢ１３０について説明する。図５は、画像ＤＢに格納される情報の一例を示す図である。図５に示すように、画像ＤＢ１３０に格納される情報は患者ごとに分類されて管理されており、図５は患者ＩＤ＝"ｘｘｘ"の患者についての情報の一例を示している。

図５に示すように、患者の情報の項目には、"撮影日時"、"撮影部位"、"ファイル名"、"撮像群"が含まれる。"撮影日時"には、ＣＴ画像を撮影した日時についての情報が格納される。"撮影部位"には、撮影対象の部位についての情報が格納される。"ファイル名"には、撮影により得られた複数のＣＴ画像からなるファイルを特定するためのファイル名が格納される。"撮像群"には、撮影により得られた複数のＣＴ画像が格納される。

図５の例では、撮影日時＝"Ｈ２６．２．５"に撮影部位＝"肺"について撮影が行われることで得られた、ＩｍａｇｅＡ００１〜ＩｍａｇｅＡ０３０のＣＴ画像を含むファイル名＝"ファイルＡ"のファイルが画像ＤＢ１３０に格納されている。また、撮影日時＝"Ｈ２６．８．３"に撮影部位＝"肺"について撮影が行われることで得られた、ＩｍａｇｅＢ００１〜ＩｍａｇｅＢ０３０のＣＴ画像を含むファイル名＝"ファイルＢ"のファイルが画像ＤＢ１３０に格納されている。

なお、図５中の点線は、"ＩｍａｇｅＡ０１５"のＣＴ画像が比較元ＣＴ画像として選択されたことを示している。また、"ＩｍａｇｅＢ０１８"のＣＴ画像が比較先ＣＴ画像として選択されたことを示している。

次に、診断支援部１４０の各部について説明する。なお、以下では、主に第２のレジストレーション部１４２について説明する。

上述したとおり、大域的位置合わせが完了した時点では、比較元ＣＴ画像と比較先ＣＴ画像との間では全体的な位置の変動が補正されている一方で、局所的な位置の変動は残されている。このため、医療従事者により指定された腫瘍部分Ｆの位置を含む所定領域４０１に対応する対応領域４０２の画像を拡大表示するにあたり、第２のレジストレーション部１４２では、まず、比較元ＣＴ画像に対する比較先ＣＴ画像の局所的な位置の変動を求める。そして、求めた変動に応じて、比較先ＣＴ画像において平行移動による変形処理を行うことで、対応領域４０２を求める。これにより、局所的位置合わせがなされた画像を抽出することができる。

ここで、撮影部位＝"肺"の場合、局所的な位置の変動が生じる主な要因として、２つの要因（呼吸・心拍に基づくものと、腫瘍の変化（経時変化）に基づくもの）が挙げられる。図６は、比較元ＣＴ画像に対する比較先ＣＴ画像の局所的な位置の変動の要因を示した図である。

図６に示すように局所的な位置の変動が生じると、比較元ＣＴ画像における所定領域４０１と同じ座標を有する比較先ＣＴ画像上の領域には、例えば、画像６１０が表示されることになる。

図６において、比較元ＣＴ画像における所定領域４０１の画像６００と、所定領域４０１と同じ座標を有する比較先ＣＴ画像上の領域の画像６１０とを対比すると、局所的な位置の変動により、血管の位置や腫瘍の位置が大きくずれていることがわかる。図６において、太線は血管６０１〜６０３、６１１〜６１３を示しており、網掛け領域は腫瘍部分Ｆ、Ｆ'を示している。

なお、呼吸・心拍に基づく位置の変動とは、例えば、呼吸時の横隔膜の動きに伴う位置の変動をいう。患者が息を吐く場合と息を吸う場合とでは横隔膜の位置が変動するため、これに伴って肺の各部の位置が変動する。つまり、比較元ＣＴ画像と比較先ＣＴ画像との間には、撮影時の患者の呼吸の状態が完全に一致している場合を除き、呼吸・心拍に基づく局所的な位置の変動が生じうる。

なお、呼吸・心拍に基づく位置の変動は、例えば所定領域４０１全体が所定方向に平行移動するものである。したがって、剛体変形とみなすことができる。

一方、腫瘍の変化に基づく位置の変動とは、腺癌等のような悪性腫瘍が、肺胞を破壊しながら増殖し、肺胞が保っていた空気の分だけ肺胞の容積が減少することで生じる（つまり、腫瘍で生じた集束に伴う）位置の変動をいう。図７を用いて詳説する。図７は、腫瘍の変化に基づく位置の変動を詳細に説明するための図である。

図７（ａ）は、腺癌等の悪性腫瘍が腫瘍中心点Ｏに示す位置に発生した直後の周辺組織の様子を示している。図７（ａ）に示すように、悪性腫瘍が発生した直後の状態では腫瘍中心点Ｏから気管支７１１の点Ｄ１までの距離及び血管７１２の点Ｃ１までの距離は、それぞれｒ１である。

図７（ｂ）は、悪性腫瘍が腫瘍周辺の肺胞を破壊しつつ増殖したことで、気管支７１１や血管７１２を含む周辺組織が腫瘍中心点Ｏに向かって移動した様子を示している。図７（ｂ）に示すように、周辺組織が腫瘍中心点Ｏに向かって移動したことで、腫瘍中心点Ｏから気管支７１１の点Ｄ２までの距離及び血管７１２の点Ｃ２までの距離は、それぞれｒ２（＜ｒ１）となる。

図７（ｃ）は、悪性腫瘍が腫瘍周辺の肺胞を更に破壊して増殖したことで、気管支７１１や血管７１２を含む周辺組織が更に腫瘍中心点Ｏに向かって移動した様子を示している。図７（ｃ）に示すように、周辺組織が腫瘍中心点Ｏに向かって移動したことで、腫瘍中心点Ｏから気管支７１１の点Ｄ３までの距離及び血管７１２の点Ｃ３までの距離は、それぞれｒ３（＜ｒ２）となる。

このように、腫瘍の変化に基づく（腫瘍で生じた集束に伴う）位置の変動は、周辺組織が腫瘍中心点Ｏに向かうという特性があり、所定領域内の位置によって変動の仕方が異なるため、非剛体変形とみなすことができる。

なお、図７に示すように、腫瘍周辺の組織は、腫瘍領域７０３の組織と、集束領域７０２の組織と、正常領域７０１の組織とに大別することができる。腫瘍領域７０３では、悪性腫瘍により破壊されるため、図７（ａ）において存在していた組織の一部が、図７（ｃ）においては存在しない。一方、集束領域７０２では、図７（ａ）において存在していた組織が図７（ｃ）においても存在するが、対応する組織の位置は中心方向に変動している（Ｂ１→Ｂ２→Ｂ３）。また、正常領域７０１では、図７（ａ）において存在していた組織が図７（ｃ）においても存在しており、対応する組織の位置（Ａ１→Ａ２→Ａ３）もほとんど変動していない。

以上、図６及び図７の説明から明らかなように、比較元ＣＴ画像と比較先ＣＴ画像との間の局所的な位置の変動の要因には、剛体変形とみなせる"呼吸・心拍に基づくもの"と非剛体変形となる"腫瘍の変化に基づくもの"とがある。また、"腫瘍の変化に基づくもの"の場合、腫瘍中心点Ｏに向かう度合いに応じて、腫瘍周辺の組織を正常領域７０１、集束領域７０２、腫瘍領域７０３に大別することができる。

次に、比較先ＣＴ画像において図６に示したような剛体変形と非剛体変形とが混在している領域について、第２のレジストレーション部１４２が局所的な位置合わせを行う場合の問題点について図８及び図９を用いて説明する。

上述したとおり、比較先ＣＴ画像において局所的位置合わせを行うにあたり、第２のレジストレーション部１４２では、平行移動による変形処理を行う。つまり、非線形な変形処理ではなく線形な変形処理を行う。これは、医療従事者の中には、読影に際して、非線形な変形処理により画像が加工されてしまうことを望まない医療従事者がいるためである。

ここで、平行移動による変形処理を行うにあたり、第２のレジストレーション部１４２では、所定領域４０１が比較先ＣＴ画像のどの位置に移動したかを示す代表ベクトルの算出を行う。

図８は、代表ベクトルの算出処理を説明するための図である。このうち、図８（ａ）は、比較元ＣＴ画像の所定領域４０１に含まれる特徴点の位置と、該特徴点に対応する比較先ＣＴ画像中の特徴点の位置との差である対応ベクトル（黒矢印）を示したものである。なお、領域８００は、比較元ＣＴ画像の所定領域４０１に含まれる特徴点に対応する比較先ＣＴ画像中の特徴点が含まれる領域であって、代表ベクトルの算出に用いられる領域である。以下、比較先ＣＴ画像中の当該領域を代表ベクトル算出対象領域８００と称する。

ここで、第２のレジストレーション部１４２が、代表ベクトル算出対象領域８００に含まれるすべての対応ベクトルを用いて、代表ベクトル８１０を算出したとする。この場合、局所的位置合わせが行われた画像は、図８（ｂ）に示す処理により抽出することができる。

図８（ｂ）は、代表ベクトル８１０を用いて、この代表ベクトル８１０を打ち消す方向に平行移動する変形処理を行うことで、比較先ＣＴ画像より局所的位置合わせが行われた画像を抽出する様子を示したものである。図８（ｂ）に示すように、第２のレジストレーション部１４２では、比較元ＣＴ画像の所定領域４０１と同じ座標を有する比較先ＣＴ画像中の領域８０１を、代表ベクトル８１０に基づいて平行移動させることで領域８０２を求める。そして、比較先ＣＴ画像より領域８０２の画像を抽出することで、局所的位置合わせが行われた画像を抽出する。

しかしながら、このようにして抽出した画像は、剛体変形と非剛体変形とが混在している領域において、剛体変形のみが生じていると仮定して代表ベクトルを求め、仮定した剛体変形を相殺するように平行移動させることで得た画像に他ならない。つまり、非剛体変形分の影響も相殺するように平行移動させていることになる。

図８（ｃ）、図８（ｄ）を用いて更に詳説する。図８（ｃ）は、比較元ＣＴ画像の所定領域４０１に含まれる特徴点の位置と、該特徴点に対応する比較先ＣＴ画像中の特徴点の位置とを結ぶ対応ベクトルのうち、呼吸・心拍に基づく位置の変動分（剛体変形分）の対応ベクトルを示したものである。図８（ｃ）に示すように、剛体変形分の対応ベクトルは、いずれも同じ方向を向いており、また、いずれも同じ長さとなっている。なお、剛体変形分の対応ベクトルは、正常領域７０１及び集束領域７０２に存在する。ただし、腫瘍領域７０３には比較元ＣＴ画像の特徴点に対応する比較先ＣＴ画像の特徴点が存在しないため、対応ベクトルも存在しない。

一方、図８（ｄ）は、比較元ＣＴ画像の所定領域４０１に含まれる特徴点の位置と、該特徴点に対応する比較先ＣＴ画像中の特徴点の位置とを結ぶ対応ベクトルのうち、腫瘍の変化に基づく位置の変動分（非剛体変形分）の対応ベクトルを示したものである。図８（ｄ）に示すように、非剛体変形分の対応ベクトルは、集束領域７０２（ただし、腫瘍領域７０３は除く）内にのみ存在し、腫瘍の中心方向を向いている。

このように剛体変形分の対応ベクトルと非剛体変形分の対応ベクトルとでは、ベクトルの長さ及び向きに違いがあり、存在する位置にも違いがある。

一方で、図８（ａ）に示した対応ベクトルは図８（ｃ）に示す対応ベクトルと図８（ｄ）に示す対応ベクトルとを足し合わせたものである。

つまり、図８（ａ）に示した対応ベクトルのうち集束領域７０２に相当する位置に存在する対応ベクトルには、剛体変形分の対応ベクトルと非剛体変形分の対応ベクトルとが混在していることになる。このため、集束領域７０２に相当する位置に存在する対応ベクトルを用いて代表ベクトル８１０を算出しても、代表ベクトル８１０には、非剛体変形の影響が含まれることとなる。そして、このような代表ベクトル８１０により局所的位置合わせを行っても、精度の高い位置合わせを行うことはできない。

具体的な画像を用いて説明する。図９は、非剛体変形の影響を含む代表ベクトルを用いて局所的位置合わせを行うことで得られた画像を示す図である。なお、図９の例では、局所的位置合わせを行うことで得られた画像９００（比較先ＣＴ画像の領域８０２の画像）と、比較元ＣＴ画像における所定領域４０１の画像６００とを重ねて示している。

図９に示すように、画像９００に含まれる血管９０１〜９０３及び腫瘍部分Ｆ'の位置は、局所的位置合わせを行ったにも関わらず画像６００に含まれる血管６０１〜６０３及び腫瘍部分Ｆの位置に対してずれてしまっている。

以上のような剛体変形と非剛体変形とが混在している領域での代表ベクトル算出の際の問題点に鑑みて、本実施形態の第２のレジストレーション部１４２では、非剛体変形の影響を排除して代表ベクトルを求める。以下、図１０〜図１６を用いて、本実施形態の第２のレジストレーション部１４２について説明する。

図１０は、第２のレジストレーション部の機能構成を示す図である。図１０に示すように、第２のレジストレーション部１４２は、領域識別部１００１と、対応ベクトル算出部１００２と、集束領域判定部１００３と、代表ベクトル算出部１００４と、位置合わせ部１００５とを有する。

領域識別部１００１は、医療従事者により指定された位置を含む所定領域４０１を識別する。具体的には、所定領域４０１の位置を特定する比較元ＣＴ画像上の座標を取得する。

対応ベクトル算出部１００２は、領域識別部１００１により識別された比較元ＣＴ画像の所定領域４０１より、特徴点を抽出する。また、対応ベクトル算出部１００２は、抽出した各特徴点に対応する比較先ＣＴ画像中の各特徴点を検索する。更に、対応ベクトル算出部１００２は、比較元ＣＴ画像より抽出した各特徴点の位置と、該各特徴点に対応する比較先ＣＴ画像中の各特徴点の位置との差に基づいて、対応ベクトルを算出する。

集束領域判定部１００３は、対応ベクトル算出部１００２において算出した対応ベクトルに基づいて、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれているか否かを判定する。また、集束領域７０２が含まれていると判定した場合、集束領域判定部１００３では、正常領域７０１と集束領域７０２との境界位置を算出する。更に、集束領域判定部１００３では、集束領域７０２が含まれているか否かの判定結果と、正常領域７０１と集束領域７０２との境界位置の算出結果とを、代表ベクトル算出部１００４に通知する。

代表ベクトル算出部１００４は、対応ベクトル算出部１００２において算出された対応ベクトルに基づいて、代表ベクトル算出対象領域８００における代表ベクトルを算出する。代表ベクトル算出部１００４では、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれていないと判定された場合には、代表ベクトル算出対象領域８００内の全ての対応ベクトル（ただし腫瘍領域は除く）を用いて代表ベクトルを算出する。一方、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれていると判定された場合には、代表ベクトル算出対象領域８００内の対応ベクトルのうち、集束領域及び腫瘍領域に含まれる対応ベクトルを除く対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出する。

なお、代表ベクトル算出部１００４では、対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出するにあたり、平均処理を行う。

位置合わせ部１００５は、代表ベクトル算出部１００４において算出された代表ベクトルに基づいて、所定領域４０１に対応する対応領域４０２の画像を比較先ＣＴ画像より抽出する。具体的には、位置合わせ部１００５は、所定領域４０１の位置を特定する座標を、比較先ＣＴ画像上において代表ベクトルを用いて移動させることで移動後の座標を算出する。更に、位置合わせ部１００５は、算出した移動後の座標により特定される領域（対応領域４０２）の画像を比較先ＣＴ画像より抽出し、表示制御部１４３に通知する。これにより、表示制御部１４３では、局所的位置合わせが行われた画像を拡大表示画面に拡大表示することができる。

次に、第２のレジストレーション部１４２に含まれる各部のうち、集束領域判定部１００３、代表ベクトル算出部１００４の機能の具体例について説明する。

はじめに、集束領域判定部１００３の機能の具体例について説明する。図１１は、集束領域判定部の処理内容を示す第１の図であり、図１１（ａ）と図１１（ｂ）の２つの具体例を示している。

図１１（ａ）は、代表ベクトル算出対象領域８００の中心から辺縁までを、矩形枠状に所定の刻み幅の区画で区分けし、各区画の対応ベクトルに基づいて、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれているか否かを判定する様子を示している。

なお、代表ベクトル算出対象領域８００の中心から辺縁までの距離をＲ、刻み幅をΔＲとする。また、ここでは矩形枠状に区分けする場合について説明するが、矩形枠状に区分けする代わりに円環状に区分けしてもよい。

集束領域判定部１００３では、Ｒ〜（Ｒ−ΔＲ）の範囲内の区画群１１０１（図１１（ａ）の左端に示す代表ベクトル算出対象領域８００内のハッチング領域）に含まれる対応ベクトルを抽出する。更に、集束領域判定部１００３では、（Ｒ−ΔＲ）〜（Ｒ−ΔＲ×２）の範囲内の区画群１１０２（図１１（ａ）の中央に示す代表ベクトル算出対象領域８００内のハッチング領域）に含まれる対応ベクトルを抽出する。

そして、集束領域判定部１００３では、抽出した対応ベクトルのうち、区画群１１０１の対応ベクトルと区画群１１０２の対応ベクトルとの間で隣接する対応ベクトル同士の差を算出し、差分ベクトルを求める。つまり、ここでいう差分ベクトルは、比較元ＣＴ画像と比較先ＣＴ画像との間での特徴点の位置の変化の差を示すものということができる。図１１（ａ）の右端に示す代表ベクトル算出対象領域８００内の各ベクトルは、区画群１１０１の対応ベクトルと区画群１１０２の対応ベクトルとに基づいて算出した差分ベクトルの一例を示している。

集束領域判定部１００３では、このようにして求めた差分ベクトルが所定の閾値より大きい場合、当該差分ベクトルの方向を判定し、当該差分ベクトルの方向が代表ベクトル算出対象領域８００の中心方向を向いていた場合には、集束領域が含まれていると判定する。また、集束領域が含まれているとの判定に用いられた対応ベクトルが存在する２つの区画群の境界位置を、正常領域と集束領域との境界位置と判定する。

図１１（ａ）の例では、Ｒ〜（Ｒ−ΔＲ）の範囲内の区画群１１０１と、（Ｒ−ΔＲ）〜（Ｒ−ΔＲ×２）の範囲内の区画群１１０２との境界位置を、正常領域と集束領域との境界位置と判定する。なお、集束領域判定部１００３では、集束領域がないと判定した場合には、更に内側の区画群より対応ベクトルを抽出し、同様の処理を行う。

図１１（ｂ）は、代表ベクトル算出対象領域８００の中心から辺縁までを、矩形枠状に所定の刻み幅で区分けし、各区画群の一部を用いて、集束領域７０２が含まれているか否かを判定する様子を示している。

図１１（ｂ）の例では、集束領域判定部１００３は、Ｒ〜（Ｒ−ΔＲ）の範囲内の区画群１１０１の一部（つまり、図１１（ｂ）の左端に示す代表ベクトル算出対象領域８００内のハッチング領域）に含まれる対応ベクトルを抽出する。更に、集束領域判定部１００３は、（Ｒ−ΔＲ）〜（Ｒ−ΔＲ×２）の範囲内の区画群１１０２の一部（つまり、図１１（ｂ）の中央に示す代表ベクトル算出対象領域８００内のハッチング領域）に含まれる対応ベクトルを抽出する。

そして、集束領域判定部１００３は、抽出した対応ベクトルのうち、区画群１１０１の対応ベクトルと区画群１１０２の対応ベクトルとの間で隣接する対応ベクトル同士の差を算出し、差分ベクトルを求める。図１１（ｂ）の右端に示す代表ベクトル算出対象領域８００内の各ベクトルは、差分ベクトルを示している。

集束領域判定部１００３では、このようにして求めた差分ベクトルが所定の閾値より大きい場合、当該差分ベクトルの方向を判定し、当該差分ベクトルの方向が代表ベクトル算出対象領域８００の中心方向を向いていた場合には、集束領域が含まれていると判定する。また、集束領域が含まれているとの判定に用いられた対応ベクトルが存在する２つの区画群の境界位置を、正常領域と集束領域との境界位置と判定する。

なお、図１１（ａ）、（ｂ）の説明から明らかなように、集束領域判定部１００３では、はじめに、代表ベクトル算出対象領域８００の最も外側に位置する区画群１１０１より抽出した対応ベクトルを用いて差分ベクトルを求める。これは、当該対応ベクトルが、腫瘍の変化に基づく位置の変動の影響を受けていない、呼吸・心拍に基づく位置の変動に伴う対応ベクトルと推定できるからである。

また、集束領域判定部１００３では隣接する対応ベクトル間の差を算出する。これは、隣接する対応ベクトル間では、呼吸・心拍に基づく位置の変動に大きな差異はなく、差を算出することで、呼吸・心拍に基づく位置の変動の影響を差し引くことができるからである。つまり、隣接する対応ベクトル間の差を算出することで求められる差分ベクトル（ただし、所定の閾値以上の大きさを有する差分ベクトル）は、腫瘍の変化に基づく位置の変動分の対応ベクトルを表しているということができる。

なお、集束領域判定部１００３が差分ベクトルの方向を判定するのは、集束領域における対応ベクトルは、腫瘍中心点Ｏの方向を向くという特性があるため、腫瘍の変化に基づく位置の変動であることを識別するのに有効だからである。

次に、代表ベクトル算出部１００４の機能の具体例について説明する。図１２は、集束領域が含まれていると判定された場合の代表ベクトルの算出方法を示す図である。

代表ベクトル算出部１００４では、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれている場合、代表ベクトル算出対象領域８００において算出された各対応ベクトルのうち、集束領域７０２内に存在する対応ベクトルを除いて、代表ベクトルを求める。図１２（ａ）の例では、代表ベクトル算出対象領域８００において１５個の対応ベクトル（黒矢印）が算出されており、このうち、集束領域７０２内に存在する４個の対応ベクトルを除く、１１個の対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出する。

代表ベクトル１２００は、１１個の対応ベクトルを用いて算出した代表ベクトルを示している。このように、集束領域７０２内に存在する４個の対応ベクトルを除くことで、非剛体変形の影響を排除して代表ベクトルを求めることができる。

図１２（ｂ）は、代表ベクトル１２００を用いて平行移動による変形処理を行うことで、比較先ＣＴ画像より局所的位置合わせが行われた画像を抽出する様子を示したものである。図１２（ｂ）に示すように、第２のレジストレーション部１４２では、比較元ＣＴ画像の所定領域４０１に対応する比較先ＣＴ画像中の領域８０１を、代表ベクトル１２００に応じて平行移動させることで対応領域４０２を求めることができる。更に、比較先ＣＴ画像より対応領域４０２の画像を抽出することで、第２のレジストレーション部１４２では、局所的位置合わせが行われた画像を抽出することができる。

一方、図１３は、集束領域が含まれていないと判定された場合の代表ベクトルの算出方法を示す図である。代表ベクトル算出部１００４では、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれていない場合、代表ベクトル算出対象領域８００において算出された各対応ベクトルを用いて代表ベクトルを求める。ただし、腫瘍領域７０３内に含まれる対応ベクトルは除くものとする。なお、腫瘍領域７０３内においては、特徴点の対応点が存在しないため、対応ベクトルは存在しないことから、腫瘍領域７０３内に存在する対応ベクトルを除くか否かに関わらず、算出される代表ベクトルは同じとなる。

図１３（ａ）の例では、代表ベクトル算出対象領域８００において１５個の対応ベクトル（黒矢印）が算出されており、これらを用いて代表ベクトルを算出する。代表ベクトル１３００は、１５個の対応ベクトルを用いて算出した代表ベクトルを示している。このように、代表ベクトル算出対象領域８００内に集束領域７０２が含まれていない場合、非剛体変形の影響を受けることはないため、全ての対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出することができる。

図１３（ｂ）は、代表ベクトル１３００を用いて平行移動による変形処理を行うことで、比較先ＣＴ画像より局所的位置合わせが行われた画像を抽出する様子を示したものである。図１３（ｂ）に示すように、第２のレジストレーション部１４２では、比較元ＣＴ画像の所定領域４０１に対応する比較先ＣＴ画像中の領域８０１を、代表ベクトル１３００に応じて平行移動させることで対応領域４０２を求めることができる。更に、比較先ＣＴ画像より対応領域４０２の画像を抽出することで、第２のレジストレーション部１４２では、局所的位置合わせが行われた画像を抽出することができる。

次に、第２のレジストレーション部１４２による局所的位置合わせ処理の流れについて説明する。図１４は、第２のレジストレーション部による局所的位置合わせ処理のフローチャートである。

ステップＳ１４０１において、領域識別部１００１は、比較元ＣＴ画像において医療従事者により指定された腫瘍部分Ｆの位置を中心とする所定領域４０１を識別する。

ステップＳ１４０２において、対応ベクトル算出部１００２は、領域識別部１００１により識別された比較元ＣＴ画像の所定領域４０１より、特徴点を抽出する。また、抽出した各特徴点に対応する比較先ＣＴ画像中の各特徴点を検索する。

ステップＳ１４０３において、集束領域判定部１００３は、比較先ＣＴ画像より検索された各特徴点を含む領域を代表ベクトル算出対象領域８００として抽出する。

ステップＳ１４０４において、対応ベクトル算出部１００２は、比較元ＣＴ画像より抽出した各特徴点の位置と、該特徴点に対応する比較先ＣＴ画像中の各特徴点の位置との差に基づいて、対応ベクトルを算出する。

ステップＳ１４０５において、集束領域判定部１００３は、算出された対応ベクトルに基づいて、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれているか否かを判定する。また、集束領域７０２が含まれると判定した場合、集束領域判定部１００３では、正常領域７０１と集束領域７０２との境界位置を算出する。なお、ステップＳ１４０５の集束領域判定処理の詳細なフローチャートは後述する。

ステップＳ１４０６において、代表ベクトル算出部１００４は、集束領域判定処理（ステップＳ１４０５）の結果に基づいて、集束領域７０２の有無を判断する。ステップＳ１４０６において集束領域７０２が含まれていないと判断した場合には、ステップＳ１４０７に進む。ステップＳ１４０７において、代表ベクトル算出部１００４は、代表ベクトル算出対象領域８００に含まれる腫瘍領域７０３をマスクする。

一方、ステップＳ１４０６において、集束領域７０２が含まれていると判断した場合には、ステップＳ１４０８に進む。ステップＳ１４０８において、代表ベクトル算出部１００４は、代表ベクトル算出対象領域８００に含まれている集束領域７０２（腫瘍領域７０３も含む）をマスクする。

ステップＳ１４０９において、代表ベクトル算出部１００４は、代表ベクトル算出対象領域８００に存在する対応ベクトルのうち、マスク領域以外の領域の対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出する。

ステップＳ１４１０において、位置合わせ部１００５は、算出された代表ベクトルを用いて比較先ＣＴ画像より、所定領域４０１に対応する対応領域４０２の画像を抽出する。これにより、局所的位置合わせが行われた画像を抽出することができる。

次に、集束領域判定処理（ステップＳ１４０５）の詳細について説明する。図１５は、集束領域判定処理の第１のフローチャートである。

ステップＳ１５０１において、集束領域判定部１００３は、代表ベクトル算出対象領域８００の中心（腫瘍中心点Ｏ）から辺縁までを、円環状または矩形枠状に刻み幅ΔＲで区分けする。ステップＳ１５０２において、集束領域判定部１００３は、カウンタｉに１を代入する。

ステップＳ１５０３において、集束領域判定部１００３は、（Ｒ−ΔＲ×（ｉ−１））〜（Ｒ−ΔＲ×ｉ）の範囲の区画群と、当該区画群の内側（腫瘍に近い側）に位置する（Ｒ−ΔＲ×ｉ）〜（Ｒ−ΔＲ×（ｉ＋１））の範囲の区画群とを抽出する。

ステップＳ１５０４において、集束領域判定部１００３は、抽出した各区画群に存在する対応ベクトルのうち、隣接する対応ベクトルの差を算出し、差分ベクトルを求める。

ステップＳ１５０５において、集束領域判定部１００３は、差分ベクトルの大きさが閾値以内であるか否かを判定する。ステップＳ１５０５において閾値以内であると判定した場合には、ステップＳ１５０６に進み、カウンタｉをインクリメントする。

ステップＳ１５０７において、集束領域判定部１００３は、ｉ≧Ｒ／ΔＲが成立するか否かを判定する。成立しないと判定した場合、集束領域判定部１００３では、更に内側（腫瘍に近い側）に区画群があると判定し、ステップＳ１５０３に戻る。

一方、ステップＳ１５０７において、ｉ≧Ｒ／ΔＲが成立すると判定した場合、集束領域判定部１００３では、全ての区画群について差分ベクトルを算出したと判定し、ステップＳ１５０８に進む。

ステップＳ１５０８において、集束領域判定部１００３は、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれていないと判定し、集束領域判定処理を終了する。

一方、ステップＳ１５０５において差分ベクトルの大きさが閾値より大きいと判定した場合には、ステップＳ１５０９に進む。ステップＳ１５０９において、集束領域判定部１００３は、差分ベクトルの方向が代表ベクトル算出対象領域８００の中心方向を向いているか否かを判定する。

ステップＳ１５０９において、中心方向を向いていないと判定した場合には、ステップＳ１５０６に進む。一方、ステップＳ１５０９において、中心方向を向いていると判定した場合には、ステップＳ１５１０に進む。

ステップＳ１５１０において、集束領域判定部１００３は、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれていると判定し、ステップＳ１５１１に進む。ステップＳ１５１１において、集束領域判定部１００３は、代表ベクトル算出対象領域８００の中心からの距離が（Ｒ−ΔＲ×ｉ）の位置を正常領域７０１と集束領域７０２との境界位置と判定し、集束領域判定処理を終了する。

このように、本実施形態における第２のレジストレーション部１４２では、差分ベクトルの大きさが閾値以内であり、正常領域７０１であると判定された場合には、それぞれの区画の対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出する。また、差分ベクトルの大きさが閾値より大きく、かつ中心方向を向いていることで集束領域７０２が含まれていると判定された場合には、集束領域７０２の区画と比べて腫瘍より遠い区画の対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出する。つまり、腫瘍部分から閾値以上離れた箇所の特徴点の対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出する。これにより、非剛体変形の影響を排除して代表ベクトルを算出することができるようになり、局所的位置合わせの精度を上げることができる。

次に、非剛体変形の影響を排除した代表ベクトルを用いて局所的位置合わせを行うことで得られた画像について説明する。図１６は、非剛体変形の影響を排除した代表ベクトルを用いて局所的位置合わせを行うことで得られた画像を示す図である。

なお、図１６の例では、非剛体変形の影響を排除した代表ベクトル１２００を用いて局所的位置合わせを行うことで得られた対応領域４０２の画像１６００と、比較元ＣＴ画像の所定領域４０１の画像６００とを重ねて示している。

図１６に示すように、画像１６００に含まれる血管１６０１〜１６０３及び腫瘍部分Ｆ'の位置は、画像６００に含まれる血管６０１〜６０３及び腫瘍部分Ｆの位置と概ね同じである。つまり、画像１６００の場合、心拍・呼吸に基づく位置の変動が打ち消されている。一方で、血管１６０２、１６０３のうち、腫瘍部分Ｆ'の周辺に位置する血管は、画像６００に含まれる血管６０１〜６０３のうち、腫瘍部分Ｆの周辺に位置する血管に対して、位置がずれている。つまり、画像１６００の場合、腫瘍の変化に基づく位置の変動の影響が残されている。

以上の説明から明らかなように、本実施形態では、比較元ＣＴ画像において指定された腫瘍部分から閾値以上離れた箇所の特徴点の対応ベクトル（集束領域の区画と比べて腫瘍より遠い区画の対応ベクトル）を用いて平行移動による変形処理を行う。

この結果、心拍や呼吸による位置の変動を打ち消す一方で、腫瘍で生じた集束に伴う位置の変動の影響を残すことができる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、代表ベクトル算出対象領域８００の中心から辺縁までを、円環状または矩形枠状に刻み幅ΔＲで区分けした。

これに対して、第２の実施形態では、代表ベクトル算出対象領域８００の中心から辺縁までを、扇状に所定の刻み角度で区分けする。以下、第２の実施形態の詳細について、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

図１７は、集束領域判定部の処理内容を示す第２の図である。図１７は、代表ベクトル算出対象領域８００の中心から辺縁までを、扇状に所定の刻み角度で区分けし、各区画群を用いて、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれているか否かを判定する様子を示している。

図１７の例では、所定の刻み角度をΔθとしている。図１７（ａ）において、集束領域判定部１００３では、θ＝Δθの範囲内の区画群１７０１（つまり、図１７（ａ）に示す代表ベクトル算出対象領域８００内のハッチング領域）に存在する対応ベクトルを抽出する。更に、集束領域判定部１００３では、抽出した対応ベクトルについて、隣接する対応ベクトル間の差を算出し、差分ベクトルを求める。

同様に、図１７（ｂ）において、集束領域判定部１００３では、θ＝２×Δθの範囲内の区画群１７０２（つまり、図１７（ｂ）に示す代表ベクトル算出対象領域８００内のハッチング領域）に存在する対応ベクトルを抽出する。更に、集束領域判定部１００３では、抽出した対応ベクトルのうち、隣接する対応ベクトル間の差を算出し、差分ベクトルを求める。

以下、集束領域判定部１００３では、代表ベクトル算出対象領域８００に含まれるすべての区画群において対応ベクトルを抽出し、差分ベクトルを求める。

更に、集束領域判定部１００３では、各区画群において求めた差分ベクトルが所定の閾値より大きい場合、当該差分ベクトルの方向を判定する。そして、差分ベクトルの方向が代表ベクトル算出対象領域８００の中心方向を向いている場合には、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域が含まれていると判定する。また、集束領域判定部１００３では、集束領域が含まれているとの判定に用いられた差分ベクトルの位置を結んだ線または面を、正常領域と集束領域との境界位置と判定する。

図１８は、集束領域判定処理の第２のフローチャートである。ステップＳ１８０１において、集束領域判定部１００３は、代表ベクトル算出対象領域８００の中心（腫瘍中心点Ｏ）から辺縁までを、扇状に刻み角度Δθで区分けする。ステップＳ１８０２において、集束領域判定部１００３は、カウンタｉに１を代入する。

ステップＳ１８０３において、集束領域判定部１００３は、（Δθ×（ｉ−１））〜（Δθ×ｉ）の範囲を区画群として抽出する。

ステップＳ１８０４において、集束領域判定部１００３は、抽出した区画群に存在する対応ベクトルについて、隣接する対応ベクトルの差を算出し、差分ベクトルを求める。

ステップＳ１８０５において、集束領域判定部１００３は、差分ベクトルの大きさが閾値以内であるか否かを判定する。ステップＳ１８０５において閾値以内であると判定した場合には、ステップＳ１８０８に進む。一方、ステップＳ１８０５において閾値より大きいと判定した場合には、ステップＳ１８０６に進む。

ステップＳ１８０６において、集束領域判定部１００３は、差分ベクトルの方向が代表ベクトル算出対象領域８００の中心方向を向いているか否かを判定する。

ステップＳ１８０６において、中心方向を向いていると判定した場合には、ステップＳ１８０７に進み、当該差分ベクトルを保持した上で、ステップＳ１８０８に進む。一方、ステップＳ１８０６において、中心方向を向いていないと判定した場合には、直接、ステップＳ１８０８に進む。

ステップＳ１８０８において、集束領域判定部１００３は、カウンタｉをインクリメントし、ステップＳ１８０９において、ｉ≧２ｎ／Δθが成立するか否かを判定する。ステップＳ１８０９において、成立しないと判定した場合、集束領域判定部１００３では、差分ベクトルを算出していない区画群が残っていると判定し、ステップＳ１８０３に戻る。

一方、ステップＳ１８０９において、ｉ≧２ｎ／Δθが成立すると判定した場合、集束領域判定部１００３では、全ての区画群について差分ベクトルを算出したと判定し、ステップＳ１８１０に進む。

ステップＳ１８１０において、集束領域判定部１００３は、ステップＳ１８０７において保持された差分ベクトルが所定数以上あるか否かを判定する。

ステップＳ１８１０において、保持されている差分ベクトルが所定数以上ないと判定した場合には、ステップＳ１８１１に進み、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれていないと判定し、集束領域判定処理を終了する。

一方、ステップＳ１８１０において、保持されている差分ベクトルが所定数以上あると判定した場合には、ステップＳ１８１２に進み、代表ベクトル算出対象領域８００に集束領域７０２が含まれていると判定する。

ステップＳ１８１３において、集束領域判定部１００３は、保持されている差分ベクトルの位置に基づいて、正常領域と集束領域との境界位置を判定し、集束領域判定処理を終了する。

以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る画像表示装置１２０では、正常領域と集束領域との境界位置を判定するにあたり、代表ベクトル算出対象領域を扇状に所定の刻み角度で区分けする。これにより、上記第１の実施形態と同様に集束領域の有無を判定することが可能となり、同様の効果を得ることができる。

［第３の実施形態］
上記第１の実施形態と第２の実施形態とでは、正常領域と集束領域との境界位置を判定するにあたり、代表ベクトル算出対象領域８００をそれぞれ異なる方法で区分けした。これに対して、第３の実施形態では、医療従事者により指定された腫瘍部分Ｆの位置に応じて、いずれの方法で区分けするかを切り替えるようにする。

図１９は、集束領域の一例を示す図である。このうち、図１９（ａ）は、腫瘍の周囲に肺内の区画や肺壁などの制約組織がない場合を示している。図１９（ａ）に示すように、腫瘍周辺の組織が均質である場合、集束領域１９０１は球形となる。

一方、図１９（ｂ）は、腫瘍の周囲に肺内の区画や肺壁などの制約組織１９１２がある場合を示している。図１９（ｂ）に示すように、腫瘍中心点Ｏから、制約組織１９１２までの距離が所定の閾値以下である場合、集束領域１９１１は不定形な形状となる。

球形の集束領域１９０１に対しては、第１の実施形態において説明した集束領域判定処理を実行することが適している。一方、不定形の集束領域１９１１に対しては、第２の実施形態において説明した集束領域判定処理を実行することが適している。そこで、本実施形態に係る集束領域判定部１００３では、腫瘍中心点Ｏから、制約組織１９１２までの距離に応じて、実行する集束領域判定処理を切り替える。

図２０は、集束領域判定処理の第３のフローチャートである。ステップＳ２００１において、集束領域判定部１００３は、集束領域に影響を及ぼす、肺内の区画や肺壁などの制約組織１９１２の位置を検出する。

ステップＳ２００２において、集束領域判定部１００３は、腫瘍中心点Ｏから、制約組織１９１２までの最短距離を算出する。更に、集束領域判定部１００３は、算出した最短距離が、所定の閾値以下であるか否かを判定する。

ステップＳ２００２において、所定の閾値以下ではないと判定した場合には、ステップＳ２００３に進む。ステップＳ２００３において集束領域判定部１００３は、図１５において説明した集束領域判定処理を実行する。

一方、ステップＳ２００２において、所定の閾値以下であると判定した場合には、ステップＳ２００４に進む。ステップＳ２００４において集束領域判定部１００３は、図１８において説明した集束領域判定処理を実行する。

以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る画像表示装置１２０では、腫瘍中心点から、肺内の区画や肺壁などの制約組織までの距離に応じて、実行する集束領域判定処理を切り替える。

これにより、本実施形態に係る画像表示装置１２０によれば、正常領域と集束領域との境界位置を、より精度よく判定することができる。

［第４の実施形態］
上記第１乃至第３の実施形態では、対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出するにあたり、平均処理を行うこととしたが、それ以外の処理を行ってもよい。例えば、代表ベクトル算出対象領域８００の中心（腫瘍中心点Ｏ）からの距離が近い対応ベクトルの重みを大きくし、距離が遠い対応ベクトルの重みを小さくして平均処理を行う重み付け平均処理を行ってもよい。

これにより、単に腫瘍より遠い位置の対応ベクトルを用いて代表ベクトルを算出した場合と比べて、局所的な位置合わせの精度を上げることができる。

また、上記第１乃至第３の実施形態では、ＣＴ画像を表示する場合について説明したが、ＣＴ画像以外の医療画像（例えば、ＭＲＩ（Magnetic resonance imaging）画像）を表示する場合に適用してもよい。

なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
腫瘍部分の領域の指定を受け付ける指定手段と、
画像中の特徴点のうち、指定を受け付けた領域から所定の閾値以上離れた箇所にある特徴点の位置と、他方の画像における当該特徴点に対応する特徴点の位置とを特定する特定手段と、
特定された前記特徴点の位置の差を用いて画像を変形する変形手段と
を有する画像表示装置。
（付記２）
前記変形手段は、
前記画像を複数の区画に区分けして、ある区画の画像間での特徴点の位置の変化と、その区画よりも腫瘍に近い区画における画像間での特徴点の位置の変化とを比べて、腫瘍の方向への特徴点の位置の変化の差が所定の閾値以内の区画は、その区画の特徴点の位置の変化を用いて画像を変形し、
特徴点の位置の変化の差が所定の閾値より大きい区画からより腫瘍に近い区画は、それらの区画と比べて腫瘍より遠い区画で求めた画像間での特徴点の位置の変化を用いて画像を変形することを特徴とする付記１に記載の画像表示装置。
（付記３）
前記区画は、前記画像のうちの変形する範囲の辺縁と腫瘍との間を円環状または矩形枠状に所定の刻み幅で区分けして生成することを特徴とする付記２に記載の画像表示装置。
（付記４）
前記区画は、腫瘍から肺壁までの距離が所定の閾値より大きい場合に生成されることを特徴とする付記３に記載の画像表示装置。
（付記５）
前記区画は、前記画像のうちの変形する範囲を、腫瘍を中心として扇状に所定の刻み角度で区分けして生成することを特徴とする付記２に記載の画像表示装置。
（付記６）
前記区画は、腫瘍から肺壁までの距離が所定の閾値以下である場合に生成されることを特徴とする付記５に記載の画像表示装置。
（付記７）
前記腫瘍の方向への特徴点の位置の変化の差が所定の閾値以内か否かを判定する判定手段を更に有し、
前記判定手段は、前記所定の閾値より大きい区画からより腫瘍に近い区画を、腫瘍により集束が生じている区画と判定することを特徴とする付記２に記載の画像表示装置。
（付記８）
前記変形手段は、
前記判定手段により集束が生じていると判定された区画をマスクし、マスクした区画以外の区画で求めた画像間での特徴点の位置の変化を用いて画像を変形することを特徴とする付記７に記載の画像表示装置。
（付記９）
腫瘍部分の領域の指定を受け付け、
画像中の特徴点のうち、指定を受け付けた領域から所定の閾値以上離れた箇所にある特徴点の位置と、他方の画像における当該特徴点に対応する特徴点の位置とを特定し、
特定された前記特徴点の位置の差を用いて画像を変形する、
処理を、コンピュータに実行させることを特徴とする画像表示プログラム。
（付記１０）
コンピュータが、
腫瘍部分の領域の指定を受け付け、
画像中の特徴点のうち、指定を受け付けた領域から所定の閾値以上離れた箇所にある特徴点の位置と、他方の画像における当該特徴点に対応する特徴点の位置とを特定し、
特定された前記特徴点の位置の差を用いて画像を変形する、
ことを特徴とする画像表示方法。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００ ：ＣＴ画像撮影システム
１１０ ：ＣＴ装置
１２０ ：画像表示装置
１３０ ：画像ＤＢ
１４０ ：診断支援部
１４１ ：第１のレジストレーション部
１４２ ：第２のレジストレーション部
１４３ ：表示制御部
３００ ：並列表示画面
４０１ ：所定領域
４０２ ：対応領域
７０１ ：正常領域
７０２ ：集束領域
７０３ ：腫瘍領域
８１０ ：代表ベクトル
１００１ ：領域識別部
１００２ ：対応ベクトル算出部
１００３ ：集束領域判定部
１００４ ：代表ベクトル算出部
１００５ ：位置合わせ部
１２００ ：代表ベクトル
１３００ ：代表ベクトル

Claims (4)

1. 腫瘍部分の領域の指定を受け付ける指定手段と、
   画像中の特徴点のうち、指定を受け付けた領域から所定の閾値以上離れた箇所にある特徴点の位置と、他方の画像における当該特徴点に対応する特徴点の位置とを特定する特定手段と、
   特定された前記特徴点の位置の差を用いて画像を変形する変形手段と
   を有することを特徴とする画像表示装置。
2. 前記変形手段は、
   前記画像を複数の区画に区分けして、ある区画の画像間での特徴点の位置の変化と、その区画よりも腫瘍に近い区画における画像間での特徴点の位置の変化とを比べて、腫瘍の方向への特徴点の位置の変化の差が所定の閾値以内の区画は、その区画の特徴点の位置の変化を用いて画像を変形し、
   特徴点の位置の変化の差が所定の閾値より大きい区画からより腫瘍に近い区画は、それらの区画と比べて腫瘍より遠い区画で求めた画像間での特徴点の位置の変化を用いて画像を変形することを特徴とする請求項１に記載の画像表示装置。
3. 腫瘍部分の領域の指定を受け付け、
   画像中の特徴点のうち、指定を受け付けた領域から所定の閾値以上離れた箇所にある特徴点の位置と、他方の画像における当該特徴点に対応する特徴点の位置とを特定し、
   特定された前記特徴点の位置の差を用いて画像を変形する、
   処理を、コンピュータに実行させることを特徴とする画像表示プログラム。
4. コンピュータが、
   腫瘍部分の領域の指定を受け付け、
   画像中の特徴点のうち、指定を受け付けた領域から所定の閾値以上離れた箇所にある特徴点の位置と、他方の画像における当該特徴点に対応する特徴点の位置とを特定し、
   特定された前記特徴点の位置の差を用いて画像を変形する、
   ことを特徴とする画像表示方法。

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