JP2018015131A - 画像処理のためのコンピュータプログラム、画像処理装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】心臓の同期障害の状態をより具体的に把握する。【解決手段】医用画像処理装置１は、心臓の心拍の一周期を複数時相に分割して、各時相における心臓の３次元ボリュームデータを記憶する。そして、移動ベクトル算出部３５が、３次元ボリュームデータ内の心房または心室の壁の一以上の領域について、領域ごとに、第１の時相から、第１の時相以降の第２の時相への移動を示すベクトルを特定する。同期不全領域抽出部３９が、各領域のベクトルと、心房または心室の重心位置とに基づいて、心房または心室における同期不全の領域を特定する。【選択図】図１

Description

本発明は、医用画像処理技術に関し、特に心臓の運動を解析する技術に関する。

一般に、心電図に同期させて心拍の一周期を複数の時相に分けて撮像した画像を用いて、心臓の動きを解析することが行われている。例えば、特許文献１には、シネＭＲＩを用いて心室機能を評価する技術が記載されている。

特開２００５−２７０４９１号公報

心臓は同期して伸縮するものであるが、この同期のタイミングがずれてしまう同期障害（Ｄｙｓｓｙｎｃｈｒｏｎｙ）と呼ばれる機能不全がある。同期障害の状態をより具体的に把握することにより、ＣＲＴ(Ｃａｒｄｉａｃ Ｒｅｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ Ｔｈｅｒａｐｙ：心臓再同期療法)などの治療の適応をより適切に決定することができる。

本発明の一つの実施態様に従うコンピュータプログラムは、心臓の心拍の一周期を複数時相に分割して、各時相における心臓の３次元ボリュームデータを記憶するコンピュータが行う画像処理のためのコンピュータプログラムであって、前記３次元ボリュームデータ内の心房または心室の壁の一以上の領域について、領域ごとに、第１の時相から、第１の時相以降の第２の時相への移動を示すベクトルを特定するベクトル特定ステップと、各領域のベクトルと、前記心房または心室の重心位置とに基づいて、前記心房または心室における同期不全の領域を特定する同期不全領域特定ステップと、を前記コンピュータに実行させる。

好適な実施態様では、前記同期不全領域特定ステップは、前記各領域のベクトルの方向と、各領域から前記重心位置へ向かう方向との差に基づいて、前記同期不全の領域を特定してもよい。

好適な実施態様では、前記同期不全領域特定ステップは、前記各領域のベクトルと、各領域から前記重心位置へ向かうベクトルとの角度を領域ごとに特定し、前記角度が所定の閾値以上の領域を前記同期不全の領域として特定してもよい。

好適な実施態様では、前記同期不全領域特定ステップは、前記角度が所定の閾値以上であり、かつ、各領域のベクトルの長さが所定の閾値以上である領域を前記同期不全の領域として特定してもよい。

好適な実施態様では、前記各領域は、それぞれ一のボクセルからなり、前記ベクトル特定ステップは、ボクセルごとにベクトルを特定してもよい。

好適な実施態様では、前記各ボクセルのベクトルに基づいて、複数のボクセルを有するセグメントごとの代表ベクトルを特定するステップをさらに有しても良い。そして、前記同期不全領域特定ステップは、前記代表ベクトルに基づいてセグメント単位で前記同期不全の領域を特定しても良い。

好適な実施態様では、前記同期不全領域特定ステップは、前記各ボクセルのベクトルと、各ボクセルから前記重心位置へ向かうベクトルとの角度をボクセルごとに特定し、前記各ボクセルの角度に基づいて、複数のボクセルを有するセグメントごとの代表角度を特定し、各セグメントの代表角度が所定の閾値以上のセグメントを前記同期不全の領域として特定してもよい。

好適な実施態様では、前記各領域は、それぞれ複数のボクセルを有するセグメントであってもよい。前記ベクトル特定ステップは、前記セグメントごとにベクトルを特定してもよい。

好適な実施態様では、心臓を撮像して得た複数枚のスライス画像から、隣り合うスライス画像間に、一枚以上の拡張スライス画像を補間して、前記３次元のボリュームデータを生成するステップを、さらに有してもよい。

本発明の一実施形態に係る医用画像処理装置１の全体構成図である。 撮像データに基づく画像の一例を示す。 撮像データの補間を説明する模式図である。 第１時相と第２時相の左心室の模式図である。 移動ベクトルの算出手順の一例を示すフローチャートである。 回転角の説明図である。 運動解析データ１９０のデータ構造の一例を示す。 左心室の運動解析結果の表示例である。 左心室の同期不全領域の判定処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態に係る医用画像処理装置について、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１の全体構成図である。

医用画像処理装置１は、医用画像処理装置本体１０と、医用画像処理装置本体１０に接続されたキーボード、ポインティングデバイスなどの入力装置２及び液晶ディスプレイなどの表示装置３とを有する。

医用画像処理装置本体１０は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する１０内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。

医用画像処理装置本体１０は、撮像データ記憶部１１と、拡張データ記憶部１３と、移動ベクトルデータ記憶部１５と、セグメントデータ記憶部１７と、運動解析データ記憶部１９と、補間処理部３１と、重心算出部３３と、移動ベクトル算出部３５と、代表ベクトル算出部３７と、同期不全領域抽出部３９と、表示制御部４５とを有する。同期不全領域抽出部３９はさらに、運動方向特定部４１と、ベクトル長特定部４３とを有する。

撮像データ記憶部１１は、被験者の心臓を撮像した撮像データ１１０を記憶する。撮像データ１１０は、心臓の心拍の一周期を複数の時相（フェーズ）に分割した各時相の撮像画像のデータで良い。各時相の撮像画像データは、複数のボクセルを有する３次元ボリュームデータでよく、例えば、ＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）画像またはＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｇｈｙ）画像のデータでよい。

図２は、本実施形態に係る撮像データ１１０に基づく画像の一例を示す。同図に示すように、本実施形態の撮像画像は、１心拍がｎ時相に分割されたＭＲ画像である。同図の各時相の画像は、心尖部から心基部までの心臓を短軸方向に断層撮影したスライス画像である。本実施形態の各スライス画像は、心臓の左心室及び右心室を含む領域の画像で、ｍ枚で構成されていても良い。撮像画像は左心室及び右心室に限らず、左心房及び右心房の領域のスライス画像でもよい。

ここで、撮像データ１１０において、各時相ではスライス画像間の距離が大きく、長軸方向に離散的である。従って、心臓の３次元のスムーズな動きを把握するためには、長軸方向のスライスの間隔が狭い方が好ましい。

そこで、本実施形態では、撮像データ１１０を拡張した拡張データを用いて心臓の動きの解析を行う。

図１に戻ると、拡張データ記憶部１３は、撮像データ１１０を拡張した拡張データを記憶する。補間処理部３１が撮像データ１１０に基づいて補間処理を行って拡張データを生成する。拡張データもまた、複数の時相からなり、各時相の画像も複数のボクセルを有する３次元ボリュームデータである。

図３は、撮像データ１１０の補間を説明する模式図である。

同図Ａは、複数の撮像スライス画像１１５を有する、ある一つの時相の撮像データ１１０の模式図である。この撮像スライス画像１１５は、左心室の短軸方向の断層画像において、左心室の輪郭を模式的に示したものである。

同図Ｂは、同図Ａの撮像スライス画像１１５の間に補間スライス画像１３５が挿入された拡張データ１３０の模式図である。

補間処理部３１は、例えば、公知の画像補間技術を用いて、撮像データ１１０から拡張データ１３０を生成する。例えば、補間処理部３１は、隣り合う２枚の撮像スライス画像１１５あるいはさらにその周辺の撮像スライス画像１１５のデータを用いて、その撮像スライス画像１１５の間に補間される一枚以上の補間スライス画像１３５を生成する。補間処理部３１は、すべての時相について、撮像スライス画像１１５に補間スライス画像１３５を補間する。なお、以下の実施形態では拡張データを用いて様々な処理をしているが、撮像データを用いても良い。

図１に戻ると、重心算出部３３は、拡張データ１３０に基づいて、心臓の各心室または心房の重心位置を算出する。

例えば、重心算出部３３は、拡張データ１３０に基づいて、各時相での左右の心室または心房について、それぞれの重心位置を特定しても良い。重心位置の特定は、例えば、以下のようにして行っても良い。すなわち、重心算出部３３が、拡張データ１３０に基づいて、時相ごとに対象となる心室または心房を構成する心筋（壁）領域のボクセルを特定し、そして、特定された心筋領域のボクセルの座標に基づいて、対象の心室または心房の重心位置（ボクセル）を特定してもよい。

移動ベクトル算出部３５は、拡張データ１３０に基づいて、心臓の運動を示す移動ベクトルを算出する。

移動ベクトルデータ記憶部１５は、移動ベクトル算出部３５により算出された移動ベクトルのデータを記憶する。

移動ベクトル算出部３５は、例えば、拡張データ１３０内の心房または心室の壁（心筋）の一以上の領域について、ある時相（第１時相）からその時相以降の他の時相（第２時相）への移動を示すベクトルを特定しても良い。

移動ベクトル算出部３５は、例えば、第１時相において心筋の領域のボクセルを特定する。さらに移動ベクトル算出部３５は、特定された第１時相の心筋領域の各ボクセルが、心臓の運動によって移動した第２時相上の移動先の位置（ボクセル）を特定しても良い。第１時相のボクセル位置とそれに対応する第２時相のボクセル位置は、同一平面上でなくてよい。つまり、本実施形態では、心筋の運動を、心臓の長軸方向の成分も含む移動ベクトルで表現することにより、現実の心筋の運動に近い３次元の動きを検出できる。

上述の第２時相上の移動先のボクセル位置の特定は、例えば、各ボクセルのボクセル値を用いたマッチング処理により行っても良い。すなわち、移動ベクトル算出部３５は、所定の探索範囲内をパターンマッチングによって探索をして、第１時相上のボクセル（移動前ボクセル）のボクセル値とほぼ同じボクセル値を有する第２時相のボクセル（移動先ボクセル）を特定してもよい。移動先ボクセルを探索する際は、移動前ボクセルの位置を含む複数のボクセルからなるブロック単位でマッチングを行うブロックマッチング法により行うようにしても良い。ここで用いるブロックの形状は、例えば、直方体または立方体で良い。ブロックサイズは任意である。

なお、探索範囲内にマッチするボクセルが存在しない（移動先のボクセルを特定できない）場合は、オペレータが手動で移動先のボクセルを特定しても良い。

第２時相は、第１時相の次の（時間的に隣り合う）時相でも良いし、次の時相よりも後の時相でも良い。

図４は、第１時相（時刻Ｔ＝ｔ）の左心室の模式図Ａｔと第２時相（時刻Ｔ＝ｔ＋１）の左心室の模式図Ａｔ＋１とを重ねて表示した図である。図中の重心位置Ｇは、第１時相及び／または第２時相の重心位置である。

同図では、第１時相におけるボクセルＢｔが第２時相でボクセルＢｔ＋１に移動したことが、移動ベクトル算出部３５により検出されたことを示す。このとき、ボクセルＢｔからボクセルＢｔ＋１へのベクトルＶ１が、ボクセルＢｔの移動ベクトルとなる。移動ベクトル算出部３５は、第１時相の心筋領域内のすべてのボクセルについて、このような移動ベクトルの算出を行うようにしても良い。

なお、上述の実施形態ではボクセルを一つの領域として移動ベクトルを算出しているが、複数のボクセルを一つの領域にまとめ、その領域ごとに移動ベクトルを算出しても良い。例えば、移動ベクトル算出部３５は、後述するセグメント単位に移動ベクトルを算出しても良い。この場合、セグメント単位に算出された移動ベクトルが、後述するセグメントに対して一つ定まる代表ベクトルと同等のものとなる。

図５は、移動ベクトルの算出手順の一例を示すフローチャートである。

移動ベクトル算出部３５が、処理対象時相Ｐｈｘを特定する（Ｓ１０１）。

移動ベクトル算出部３５は、拡張データ１３０において、処理対象時相Ｐｈｘの心筋領域内のボクセルを処理対象ボクセルｖｘとして特定する（Ｓ１０３）。

移動ベクトル算出部３５は、拡張データ１３０の処理対象時相Ｐｈｘの次時相Ｐｈｘ＋１をボックスマッチング法で探索し、対象ボクセルｖｘの移動先ボクセルｖｘ＋１を特定する（Ｓ１０５）。

移動ベクトル算出部３５は、移動前の対象ボクセルｖｘの３次元座標と移動先ボクセルｖｘ＋１の３次元座標とから、対象ボクセルｖｘの３次元の移動ベクトルを算出する（Ｓ１０７）。

移動ベクトル算出部３５は、処理対象時相Ｐｈｘの心筋領域内のすべてボクセルについて移動ベクトルを生成するまで、ステップＳ１０３からＳ１０７の処理を繰り返す（Ｓ１０９）。

移動ベクトル算出部３５は、さらに、すべての時相について、移動ベクトルを生成するまで、ステップＳ１０１からＳ１０９の処理を繰り返す（Ｓ１１１）。これにより、各ボクセルについて移動ベクトルが算出される。

図１に戻ると、セグメントデータ記憶部１７は、心臓を複数のセグメントに分割するためのセグメントデータを記憶する。セグメントは、心臓の各心室または各心房が複数の領域に区分けされた各領域である。各セグメントは１以上のボクセルを含む。セグメントの分け方は任意であるが、例えば、解剖学的に意味を持つセグメントに分割しても良いし、解剖学的に意味を持たない形状のセグメントに分割しても良い。解剖学的に意味を持つセグメンテーションは、例えば、ポーラーマップ（ブルズアイマップ）などのＡＨＡ（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｈｅａｒｔ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）のセグメントモデルでよい。解剖学的に意味を持たない形状のセグメンテーションは立方体、直方体などで良い。

セグメントデータ記憶部１７に保存されているセグメントデータは、例えば、セグメントの識別情報と、各セグメントを構成する位置座標とが対応付けられていても良い。

代表ベクトル算出部３７は、移動ベクトルデータ記憶部１５の移動ベクトルデータ１５０に基づいて各セグメントの代表ベクトルを算出してもよい。例えば、代表ベクトル算出部３７は、左右のいずれかの心房または心室を対象とし、セグメントデータ記憶部１７のセグメントデータに基づき、対象の心房または心室を複数のセグメントに分割する。代表ベクトル算出部３７は、ボクセルごとの移動ベクトルに基づいてセグメントごとの代表ベクトルを特定してもよい。例えば、各セグメントに含まれるボクセルの移動ベクトルの平均ベクトルを代表ベクトルとしても良い。あるいは、各セグメントに含まれるボクセルの移動ベクトルの長さの中央値、最大値または最頻値を代表ベクトルの長さとしても良い。さらに、ベクトルの向きについても、各セグメントに含まれるボクセルの移動ベクトルの向きの中央を代表ベクトルの向きとしても良い。

代表ベクトル算出部３７は、全時相の移動ベクトルについて上記の処理を行って、全時相で各セグメントの代表ベクトルを算出しても良い。

代表ベクトル算出部３７が算出したセグメントごとの代表ベクトルは運動解析データ記憶部１９に保存される。

同期不全領域抽出部３９は、各領域の代表ベクトルまたは移動ベクトルと、左右の心房または心室の重心位置とに基づいて、その心房または心室における同期不全の領域を特定しても良い。同期不全領域抽出部３９は、移動ベクトルデータ記憶部１５の移動ベクトル及びセグメントデータ記憶部１７の代表ベクトルのいずれを用いても良い。以下の説明は、代表ベクトルを用いてセグメント単位で同期不全の判定を行う場合を例にして説明する場合があるが、同じ方法で移動ベクトルを用いてボクセル単位で同期不全の判定を行うこともできる。

同期不全領域抽出部３９は、運動方向特定部４１と、ベクトル長特定部４３とを有する。

運動方向特定部４１は、セグメントまたはボクセルの運動の方向を特定してもよい。運動方向特定部４１は、例えば、各領域の代表ベクトルまたは移動ベクトルの方向と、各領域から重心位置へ向かう方向との差に基づいて、セグメントまたはボクセルの運動方向を特定してもよい。あるいは、運動方向特定部４１は、各領域の代表ベクトルまたは移動ベクトルと、各領域から重心位置へ向かうベクトルとの角度を示す回転角を領域ごとに特定し、セグメントまたはボクセルの運動方向を特定してもよい。

運動方向特定部４１は、例えば、重心算出部３３で算出された重心位置に基づいて、各セグメントまたはボクセルから重心位置へ向かう方向（例えば、セグメントまたはボクセルの中心から重心位置へ向かう方向）を特定する。さらに運動方向特定部４１は、各セグメントまたはボクセルの代表ベクトルの方向と各セグメントまたはボクセルから重心位置へ向かう方向とのずれを特定する。ずれは、例えば角度（回転角）で表現しても良いし、あるいは、重心へ向かうベクトル（ベクトル長は所定長さで固定）との差分ベクトルでも良い。

図６は、回転角の説明図である。

同図には、あるセグメントの時相Ｐｈｔの位置Ｓｔ及び時相Ｐｈｔ＋１の位置Ｓｔ＋１を示す。時相ＰｈｔのセグメントＳｔから重心Ｇへ向かう方向と、セグメントＳｔの代表ベクトルＶ２との角度θが回転角である。

ベクトル長特定部４３は、代表ベクトルまたは移動ベクトルのベクトル長（ユークリッド距離）を算出する。

運動方向特定部４１及びベクトル長特定部４３の処理結果は運動解析データ記憶部１９に保存される。

図７は、運動解析データ１９０のデータ構造の一例を示す。運動解析データ１９０は、心臓の時相ごと、セグメントごとの運動の特徴を示すデータである。同図の例では、セグメント単位の運動解析データ１９０の例を示す。

運動解析データ１９０は、同図に示すように、時相１９１、セグメントＩＤ１９２、代表ベクトル１９３、回転角１９４及びベクトル長１９５をデータ項目として有する。

代表ベクトル１９３は、代表ベクトル算出部３７で算出された各セグメントの代表ベクトルである。

回転角１９４は、運動方向特定部４１で算出された各セグメントの代表ベクトルの方向と重心へ向かう方向との回転角である。

ベクトル長１９５は、ベクトル長特定部４３で算出された各セグメントの代表ベクトルのベクトル長である。

同期不全領域抽出部３９が、運動方向特定部４１により特定された運動方向または回転角、あるいはベクトルのずれ量に基づいて同期不全の領域として特定するようにしてもよい。

例えば、同期不全領域抽出部３９が以下のようにして回転角の外れ値を特定し、その外れ値のセグメントまたはボクセルを同期不全領域としても良い。すなわち、回転角が所定の閾値となる角度よりも大きい場合、同期不全領域抽出部３９がその回転角を有するセグメントまたはボクセルを同期不全領域として抽出しても良い。閾値となる角度は、例えば、予め定められていても良いし、あるいは、同一時相または複数の時相の複数セグメントまたはボクセル（全セグメント（ボクセル）または対象セグメント（ボクセル）の周囲の一部のセグメント（ボクセル））の回転角の平均値及び標準偏差などに基づいて定められても良い。

なお、各セグメントを代表する回転角は上記のように代表ベクトルから算出する以外に、ボクセルごとに求めた回転角に基づいて、各セグメントを代表する回転角（例えば平均の回転角など）を定めても良い。

また、同期不全領域抽出部３９が、以下のようにして差分ベクトルの外れ値を特定し、その外れ値のセグメントまたはボクセルを同期不全領域としても良い。すなわち、差分ベクトルの長さが所定の閾値となる長さより大きい場合、あるいは、差分ベクトルの方向が予め定められている所定の方向の範囲からから外れる場合、同期不全領域抽出部３９がその差分ベクトルを有するセグメントまたはボクセルを同期不全領域として抽出しても良い。閾値となる長さまたは方向の範囲は、例えば、予め定められていても良いし、あるいは、同一時相または複数時相の複数セグメントまたはボクセル（全セグメント（ボクセル）または対象セグメント（ボクセル）の周囲の一部のセグメント（ボクセル））の差分ベクトルの長さの平均値及び標準偏差、あるいは方向の平均値及び標準偏差などに基づいて定められても良い。

同期不全領域抽出部３９は、ベクトル長特定部４３の処理結果に基づいて、各領域の代表ベクトルまたは移動ベクトルの長さが所定の閾値以上である領域を同期不全の領域として特定してもよい。

同期不全領域抽出部３９は、例えば、代表ベクトルまたは移動ベクトルの長さの外れ値を特定し、その外れ値のセグメントまたはボクセルを同期不全領域としても良い。すなわち、代表ベクトルまたは移動ベクトルの長さが所定の閾値となる長さより大きい場合、同期不全領域抽出部３９はその代表ベクトルまたは移動ベクトルを有するセグメントまたはボクセルを同期不全領域として抽出しても良い。閾値となる長さは、例えば、予め定められていても良いし、あるいは、同一時相または複数時相の複数セグメントまたはボクセル（全セグメント（ボクセル）または対象セグメント（ボクセル）の周囲の一部のセグメント（ボクセル））の代表ベクトルまたは移動ベクトルの長さの平均値及び標準偏差などに基づいて定めても良い。

同期不全領域抽出部３９は、上述のように、（１）セグメントまたはボクセルの運動方向に基づいて同期不全領域を特定しても良いし、（２）代表ベクトルまたは移動ベクトルのベクトル長に基づいて同期不全領域を特定しても良いし、（３）（１）で同期不全とされ、かつ（２）で同期不全とされた領域を同期不全領域としてもよい。

表示制御部４５は、表示装置３に様々な表示画面を表示させる。例えば、表示制御部４５は、心臓の運動解析を行った心室または心房などについて、セグメントに分けて運動の状態を表示装置３に表示させる。

図８は、表示装置３に表示させる左心室の運動解析結果の表示例である。同図の例は、ある時相でのセグメントごとの運動の状態を示す。同図では、各セグメントの運動方向（代表ベクトルの方向）を矢印の向きで、運動の強度（代表ベクトルのベクトル長）を矢印の太さ（または長さ）で示す。各セグメントが運動の方向及び強度に基づいて色分けして表示されても良い。

表示制御部４５は、同図のような心室の運動解析結果の表示を時相ごとに並べて表示しても良いし、時相の順に表示を切り替えて動画のように表示させても良い。

本実施形態によれば、ＭＲ画像の生体組織の明瞭なコントラストと高い空間分解能を生かして、３次元のボクセルの動きを追跡することで、心筋が動く方向と強さを、視覚的かつ定量的に表示できる。

図９は、左心室の同期不全領域の判定処理の一例を示すフローチャートである。

同期不全領域抽出部３９が、処理対象時相Ｐｈｘを特定する（Ｓ２０１）。

重心算出部３３が、処理対象時相Ｐｈｘの拡張データ１３０に基づいて、左心室の重心位置を特定する（Ｓ２０３）。

運動方向特定部４１が、セグメントデータ記憶部１７を参照して、処理対象時相Ｐｈｘのセグメントの回転角の平均値及び標準偏差を算出して、回転角の閾値を決定する（Ｓ２０５）。

同期不全領域抽出部３９が、ステップＳ２０５で決定した閾値と各セグメントの回転角とを比較して、閾値よりも大きい回転角のセグメントを同期不全候補領域とする（Ｓ２０７）。

ベクトル長特定部４３が、セグメントデータ記憶部１７を参照して、処理対象時相Ｐｈｘのセグメントの代表ベクトルのベクトル長の平均値及び標準偏差を算出して、ベクトル長の閾値を決定する（Ｓ２０９）。

ベクトル長特定部４３は、ステップＳ２０９で決定した閾値と各セグメントの代表ベクトルのベクトル長とを比較して、閾値よりも大きいベクトル長のセグメントを同期不全候補領域とする（Ｓ２１１）。

同期不全領域抽出部３９は、ステップＳ２０７及びＳ２１１の同期不全の候補領域の中から、同期不全領域を特定する（Ｓ２１３）。例えば、同期不全領域抽出部３９は、ステップＳ２０７及びＳ２１１の両方で候補となった領域、あるいは、ステップＳ２０７及びＳ２１１のいずれか一方で候補となった領域を同期不全領域としても良い。

ステップＳ２０１〜Ｓ２１３をすべての時相について繰り返すことにより、心拍の１周期に渡り、どの時相のどの領域で同期不全が生じているのかを特定することができる。

本実施形態によれば、心臓の収縮のタイミングにずれがある場合のみならず、収縮するタイミングにずれがなくても収縮（運動）する方向がずれている領域や、収縮（運動）の強度（ベクトル長）が他の領域と乖離している領域をも同期不全領域として抽出することができる。

さらに、本実施形態によって同期不全領域を定量的に特定する技術が確立すれば、ＣＲＴ（心臓再同期療法）、弁置換手術、あるいは心臓移植手術の適応基準など、新たな同期障害の指標を提供することが可能になる。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１ 医用画像処理装置
１０ 医用画像処理装置本体
１１ 撮像データ記憶部
１３ 拡張データ記憶部
１５ 移動ベクトルデータ記憶部
１７ セグメントデータ記憶部
１９ 運動解析データ記憶部
３１ 補間処理部
３３ 重心算出部
３５ 移動ベクトル算出部
３７ 代表ベクトル算出部
３９ 同期不全領域抽出部
４１ 運動方向特定部
４３ ベクトル長特定部
４５ 表示制御部

Claims (11)

1. 心臓の心拍の一周期を複数時相に分割して、各時相における心臓の３次元ボリュームデータを記憶するコンピュータが行う画像処理のためのコンピュータプログラムであって、
   前記３次元ボリュームデータ内の心房または心室の壁の一以上の領域について、領域ごとに、第１の時相から、第１の時相以降の第２の時相への移動を示すベクトルを特定するベクトル特定ステップと、
   各領域のベクトルと、前記心房または心室の重心位置とに基づいて、前記心房または心室における同期不全の領域を特定する同期不全領域特定ステップと、を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
2. 前記同期不全領域特定ステップは、
   前記各領域のベクトルの方向と、各領域から前記重心位置へ向かう方向との差に基づいて、前記同期不全の領域を特定する、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
3. 前記同期不全領域特定ステップは、
   前記各領域のベクトルと、各領域から前記重心位置へ向かうベクトルとの角度を領域ごとに特定し、前記角度が所定の閾値以上の領域を前記同期不全の領域として特定する、請求項２に記載のコンピュータプログラム。
4. 前記同期不全領域特定ステップは、
   前記角度が所定の閾値以上であり、かつ、各領域のベクトルの長さが所定の閾値以上である領域を前記同期不全の領域として特定する、請求項３に記載のコンピュータプログラム。
5. 前記各領域は、それぞれ一のボクセルからなり、
   前記ベクトル特定ステップは、ボクセルごとにベクトルを特定する、請求項１〜４のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
6. 前記各ボクセルのベクトルに基づいて、複数のボクセルを有するセグメントごとの代表ベクトルを特定するステップをさらに有し、
   前記同期不全領域特定ステップは、前記代表ベクトルに基づいてセグメント単位で前記同期不全の領域を特定する、請求項５に記載のコンピュータプログラム。
7. 前記同期不全領域特定ステップは、
   前記各ボクセルのベクトルと、各ボクセルから前記重心位置へ向かうベクトルとの角度をボクセルごとに特定し、
   前記各ボクセルの角度に基づいて、複数のボクセルを有するセグメントごとの代表角度を特定し、
   各セグメントの代表角度が所定の閾値以上のセグメントを前記同期不全の領域として特定する、請求項５に記載のコンピュータプログラム。
8. 前記各領域は、それぞれ複数のボクセルを有するセグメントであり、
   前記ベクトル特定ステップは、前記セグメントごとにベクトルを特定する、請求項１〜４のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
9. 心臓を撮像して得た複数枚のスライス画像から、隣り合うスライス画像間に、一枚以上の拡張スライス画像を補間して、前記３次元のボリュームデータを生成するステップを、さらに有する請求項１〜８のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
10. 心臓の心拍の一周期を複数時相に分割して、各時相における心臓の３次元ボリュームデータを記憶する記憶部と、
    前記３次元ボリュームデータ内の心房または心室の壁の一以上の領域について、領域ごとに、第１の時相から、第１の時相以降の第２の時相への移動を示すベクトルを特定するベクトル特定手段と、
    各領域のベクトルと、前記心房または心室の重心位置とに基づいて、前記心房または心室における同期不全の領域を特定する同期不全領域特定手段と、を備える画像処理装置。
11. 心臓の心拍の一周期を複数時相に分割して、各時相における心臓の３次元ボリュームデータを記憶するコンピュータが行う画像処理方法であって、
    ベクトル特定手段が、前記３次元ボリュームデータ内の心房または心室の壁の一以上の領域について、領域ごとに、第１の時相から、第１の時相以降の第２の時相への移動を示すベクトルを特定するステップと、
    同期不全領域特定手段が、各領域のベクトルと、前記心房または心室の重心位置とに基づいて、前記心房または心室における同期不全の領域を特定するステップと、を行う方法。