JP2018089364A - 医用画像処理装置、ｘ線ｃｔ装置及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることができる医用画像処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用画像処理プログラムを提供すること。
【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、データ取得部と、解析部と、取得部と、生成部と、表示制御部とを備える。データ取得部は、被検体の血管を含む画像データを取得する。解析部は、取得された画像データに含まれる血管の構造に対して流体解析を行って、血管の各位置における血流に関する指標値を得る。取得部は、指標値を表示させる際の表示態様を切り替える切替情報として、指標値の表示状況を示す情報を取得する。生成部は、被検体の血管を示す画像に対して、切替情報に応じた表示態様で指標値を反映させたカラー画像を生成する。表示制御部は、カラー画像を表示部に表示させる。
【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用画像処理プログラムに関する。

従来、臓器の虚血性疾患の原因には、大別して血行障害と臓器そのものの機能障害とがあることが知られている。例えば、冠動脈の血行障害の一例である狭窄は、虚血性心疾患に至る重大な病変であるが、そのような虚血性心疾患では、薬物治療を行うべきか、ステント治療を行うべきか等を判断する必要がある。近年では、冠動脈の血行性虚血評価を行う診断として、カテーテルによる冠動脈造影検査（ＣＡＧ：Coronary Angiography）においてプレッシャーワイヤを用いて心筋血流予備量比（ＦＦＲ：Fractional Flow Reserve）を計測する手法が推奨されつつある。

これに対し、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置等の医用画像診断装置によって収集された心臓の医用画像を用いて冠動脈の血行性虚血評価を非侵襲的に行う手法も知られている。このように、種々の手法により血行性虚血評価が行われ、評価に応じた治療が行われるが、近年、実際の治療効果について治療前に判定することが望まれてきている。

特表２０１３−５３４１５４号公報

本発明が解決しようとする課題は、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることができる医用画像処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用画像処理プログラムを提供することである。

実施形態に係る医用画像処理装置は、データ取得部と、解析部と、取得部と、生成部と、表示制御部とを備える。データ取得部は、被検体の血管を含む画像データを取得する。解析部は、前記取得された画像データに含まれる血管の構造に対して流体解析を行って、前記血管の各位置における血流に関する指標値を得る。取得部は、前記指標値を表示させる際の表示態様を切り替える切替情報として、前記指標値の表示状況を示す情報を取得する。生成部は、前記被検体の血管を示す画像に対して、前記切替情報に応じた表示態様で前記指標値を反映させたカラー画像を生成する。表示制御部は、前記カラー画像を表示部に表示させる。

図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る解析機能による処理の一例を説明するための図である。 図４は、第１の実施形態に係る流体解析に用いられる時相を説明するための図である。 図５Ａは、第１の実施形態に係る解析機能によるΔＦＦＲの算出例を説明するための図である。 図５Ｂは、第１の実施形態に係る解析機能によるΔＦＦＲの算出例を説明するための図である。 図５Ｃは、第１の実施形態に係る解析機能によるΔＦＦＲの算出例を説明するための図である。 図６Ａは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図６Ｂは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図６Ｃは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図６Ｄは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図６Ｅは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図６Ｆは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図７Ａは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図７Ｂは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図８Ａは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図８Ｂは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図９Ａは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図９Ｂは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図１０は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置による処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、第２の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。 図１２Ａは、第２の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の生成例を示す図である。 図１２Ｂは、第２の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の生成例を示す図である。 図１２Ｃは、第２の実施形態に係る生成機能によって生成されるカラー画像の生成例を示す図である。 図１３は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、本願に係る医用画像処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用画像処理プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、本願に係る医用画像処理装置、Ｘ線ＣＴ装置及び医用画像処理プログラムは、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、本願に係る技術を医用画像処理装置に適用した場合の例を説明する。なお、以下、医用画像処理装置を含む医用画像処理システムを例に挙げて説明する。また、以下では、一例として、心臓の血管を解析対象とした場合の例を説明する。

図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用画像処理システムは、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置１００と、画像保管装置２００と、医用画像処理装置３００とを備える。

例えば、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、図１に示すように、ネットワーク４００を介して、Ｘ線ＣＴ装置１００と、画像保管装置２００に接続される。なお、医用画像処理システムは、ネットワーク４００を介して、ＭＲＩ装置や超音波診断装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置等の他の医用画像診断装置にさらに接続されてもよい。

Ｘ線ＣＴ装置１００は、被検体のＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を収集する。具体的には、Ｘ線ＣＴ装置１００は、被検体を略中心にＸ線管及びＸ線検出器を旋回移動させ、被検体を透過したＸ線を検出して投影データを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１００は、収集された投影データに基づいて、時系列の３次元ＣＴ画像データを生成する。

画像保管装置２００は、各種の医用画像診断装置によって収集された画像データを保管する。例えば、画像保管装置２００は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。本実施形態では、画像保管装置２００は、ネットワーク４００を介してＸ線ＣＴ装置１００からＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を取得し、取得したＣＴ画像データを装置内又は装置外に設けられたメモリに記憶させる。

医用画像処理装置３００は、ネットワーク４００を介して各種の医用画像診断装置から画像データを取得し、取得した画像データを処理する。例えば、医用画像処理装置３００は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。本実施形態では、医用画像処理装置３００は、ネットワーク４００を介してＸ線ＣＴ装置１００又は画像保管装置２００からＣＴ画像データを取得し、取得したＣＴ画像データに対して各種画像処理を行う。そして、医用画像処理装置３００は、画像処理を行う前又は行った後のＣＴ画像データをディスプレイ等に表示する。ここで、医用画像処理装置３００は、種々の場所に配置させることができる。例えば、医用画像処理装置３００は、Ｘ線ＣＴ装置１００が配置されたＣＴ室や、カテーテルを用いた種々の手技が実行されるカテーテル手技室、或いは、画像を読影するための読影室などに配置される。なお、複数の場所に配置される場合には、医用画像処理装置３００は、各場所にそれぞれ配置される。

図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００の構成の一例を示す図である。例えば、図２に示すように、医用画像処理装置３００は、通信インターフェース３１０と、メモリ３２０と、入力インターフェース３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを有する。

通信インターフェース３１０は、処理回路３５０に接続され、ネットワーク４００を介して接続された各種の医用画像診断装置又は画像保管装置２００との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、通信インターフェース３１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。本実施形態では、通信インターフェース３１０は、Ｘ線ＣＴ装置１００又は画像保管装置２００からＣＴ画像データを受信し、受信したＣＴ画像データを処理回路３５０に出力する。

メモリ３２０は、処理回路３５０に接続され、各種データを記憶する。例えば、メモリ３２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。本実施形態では、メモリ３２０は、Ｘ線ＣＴ装置１００又は画像保管装置２００から受信したＣＴ画像データを記憶する。また、メモリ３２０は、処理回路３５０による処理結果を記憶する。

入力インターフェース３３０は、処理回路３５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５０に出力する。例えば、入力インターフェース３３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。入力インターフェース３３０は処理回路３５０に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路３５０へと出力する。なお、本明細書における入力インターフェース３３０は、マウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、医用画像処理装置３００とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路３５０へ出力する処理回路も入力インターフェース３３０の例に含まれる。

ディスプレイ３４０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される各種情報及び各種画像データを表示する。例えば、ディスプレイ３４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。

処理回路３５０は、入力インターフェース３３０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用画像処理装置３００が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路３５０は、プロセッサによって実現される。本実施形態では、処理回路３５０は、通信インターフェース３１０から出力されるＣＴ画像データをメモリ３２０に記憶させる。また、処理回路３５０は、メモリ３２０からＣＴ画像データを読み出し、ディスプレイ３４０に表示する。

このような構成のもと、本実施形態に係る医用画像処理装置３００は、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることを可能にする。具体的には、医用画像処理装置３００は、外部情報に基づいて、血流に関する指標を反映したカラー画像の表示態様を切り替えることにより、観察し易いカラー画像を表示させる。すなわち、医用画像処理装置３００は、状況に応じたカラー画像を表示させることで、観察者が観察し易いカラー画像を表示させることを可能にする。なお、以下では、カラー画像の表示態様を切り替えるための外部情報を切替情報とも呼ぶ。

上述した処理を実行するため、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００における処理回路３５０は、図２に示すように、制御機能３５１と、解析機能３５２と、取得機能３５３と、生成機能３５４と、表示制御機能３５５とを実行する。ここで、制御機能３５１は、特許請求の範囲におけるデータ取得部の一例である。また、解析機能３５２は、特許請求の範囲における解析部の一例である。また、取得機能３５３は、特許請求の範囲における取得部の一例である。また、生成機能３５４は、特許請求の範囲における生成部の一例である。また、表示制御機能３５５は、特許請求の範囲における表示制御部の一例である。

制御機能３５１は、医用画像処理装置３００の全体制御を実行する。例えば、制御機能３５１は、入力インターフェース３３０から受信した電気信号に応じた種々の処理を制御する。一例を挙げると、制御機能３５１は、通信インターフェース３１０を介したＣＴ画像データの取得や、取得したＣＴ画像データのメモリ３２０への格納などを制御する。また、例えば、制御機能３５１は、メモリ３２０によって記憶されたＣＴ画像データを読み出し、読み出したＣＴ画像データからの表示画像の生成を制御する。一例を挙げると、制御機能３５１は、ＣＴ画像データに対して種々の画像処理を施すことにより、血管の画像を生成する。例えば、制御機能３５１は、ＣＴ画像データに対して画像処理を施すことにより、ボリュームレンダリング画像や、ＣＰＲ（Curved Multi Planar Reconstruction）画像、ＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction）画像、ＳＰＲ（Stretched Multi Planar Reconstruction）画像などの臨床画像を生成する。また、例えば、制御機能３５１は、ＣＴ画像データに対して画像処理を施すことにより、ＣＴ画像データに含まれる血管のモデル画像を生成する。

解析機能３５２は、ＣＴ画像データに基づいて流体解析を実行する。具体的には、解析機能３５２は、取得された画像データに含まれる血管の構造に対して流体解析を行って、血管の各位置における血流に関する指標値を得る。より具体的には、まず、解析機能３５２は、３次元のＣＴ画像データから血管の形状を表す時系列の血管形状データを抽出する。例えば、解析機能３５２は、メモリ３２０から経時的に収集された複数時相のＣＴ画像データを読み出し、読み出した複数時相のＣＴ画像データに対して画像処理を行うことで、時系列の血管形状データを抽出する。

ここで、解析機能３５２は、ＣＴ画像データに含まれる血管領域に血流に関する指標を算出する対象領域を設定する。具体的には、解析機能３５２は、操作者による入力インターフェース３３０を介した指示又は画像処理によって、血管領域に対象領域を設定する。そして、解析機能３５２は、設定した対象領域の血管形状データとして、例えば、血管の芯線（芯線の座標情報）、芯線に垂直な断面での血管及び内腔の断面積、芯線に垂直な断面での円柱方向の芯線から内壁までの距離及び芯線から外壁までの距離などをＣＴ画像データから抽出する。なお、解析機能３５２は、解析手法に応じて、その他種々の血管形状データを抽出することができる。

さらに、解析機能３５２は、流体解析の解析条件を設定する。具体的には、解析機能３５２は、解析条件として、血液の物性値、反復計算の条件、解析の初期値などを設定する。例えば、解析機能３５２は、血液の物性値として、血液の粘性、密度などを設定する。また、解析機能３５２は、反復計算の条件として、反復計算における最大反復回数、緩和係数、残差の許容値などを設定する。また、解析機能３５２は、解析の初期値として、流量、圧力、流体抵抗、圧力境界の初期値などを設定する。なお、解析機能３５２によって用いられる各種値は、システムに予め組み込んでおいてもよいし、操作者が対話的に定義してもよい。

そして、解析機能３５２は、血管（例えば、冠動脈等）を含む画像データを用いた流体解析により血管の血流に関する指標を算出する。具体的には、解析機能３５２は、血管形状データと解析条件とを用いた流体解析を実行し、血管の対象領域における血流に関する指標を算出する。例えば、解析機能３５２は、血管の内腔や外壁の輪郭、血管の断面積及び芯線などの血管形状データと、血液の物性値、反復計算の条件及び解析の初期値などの設定条件に基づいて、血管の所定の位置ごとに、圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの指標を算出する。さらに、解析機能３５２は、血管の内腔や外壁の輪郭、血管の断面積、芯線などの血管形状データの時間変動を用いることで、圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの指標の時間変動を算出する。

図３は、第１の実施形態に係る解析機能３５２による処理の一例を説明するための図である。図３に示すように、例えば、解析機能３５２は、大動脈及び冠動脈を含む３次元のＣＴ画像データから、対象領域であるＬＡＤについて、血管形状データを抽出する。さらに、解析機能３５２は、抽出されたＬＡＤを対象とする解析の解析条件を設定する。そして、解析機能３５２は、抽出されたＬＡＤの血管形状データ及び設定された解析条件を用いて流体解析を行うことで、例えば、対象領域ＬＡＤの入口の境界から出口の境界まで、芯線に沿った所定の位置ごとに圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの指標を算出する。すなわち、解析機能３５２は、対象領域について、圧力、血液の流量、血液の流速、ベクトル及びせん断応力などの分布を算出する。

上述したように、解析機能３５２は、経時的に収集された複数時相のＣＴ画像データからそれぞれ血管形状データを抽出し、抽出した複数時相の血管形状データと解析条件とを用いた流体解析を行うことで、血流に関する指標を算出する。ここで、解析機能３５２は、心位相が所定の範囲内となる複数時相のＣＴ画像データを用いることで、より精度の高い解析結果を算出する。

なお、解析機能３５２による流体解析は、上述したような解析条件を用いた流体解析に限られず、例えば機械学習を用いて血流に関する指標を算出しても良い。機械学習を用いて血流に関する指標を算出する場合には、例えば血管の一部の形状を模したパーツに血液が流れた場合の血流指標分布を多数記憶・学習しておく。具体的には、パーツの入口側の境界条件と、出口側の境界条件と、パーツ形状とを用いた流体解析を事前に行い、パーツ形状と境界条件、及び血流指標分布との関係を記憶・学習することで、パーツ形状と境界条件から血流指標分布を導く出す識別器を形成する。この記憶・学習を種々のパーツ形状、境界条件について行う。そして、被験体の血管形状データ及び境界条件が入力された場合に、この血管形状データを学習済みの識別器に入力することで、被検体の血管形状データにおける血流指標分布を導き出しても良い。

図４は、第１の実施形態に係る流体解析に用いられる時相を説明するための図である。図４においては、上段に心拍を示し、中段に心臓の動きを示し、下段に冠動脈の面積を示す。また、図４は、横方向が時間を示し、心拍、心臓の動き及び冠動脈の面積の時間変化を対応付けて示す。例えば、解析機能３５２は、心位相７０％〜９９％の範囲に含まれる心位相のＣＴ画像データを用いて流体解析を実行する。ここで、心位相７０％〜９９％は、図４に示すように、心臓の動きがあまりなく、冠動脈の面積の変化が大きい時相である。心臓は収縮と拡張により動き、図４の中段に示すように、拡張期後半（心位相７０％〜９９％）で動きが安定する。すなわち、解析機能３５２は、この動きが安定した心位相７０％〜９９％に含まれる心位相のＣＴ画像データを用いることにより、拍動に伴う動きが小さいＣＴ画像データを用いることができる。

また、図４の下段に示すように、冠動脈の面積は、心位相７０％付近で最大となり、９９％付近で最小となる。これは、心位相７０％付近で冠動脈に血液が流入し始め、その後、９９％に進むにつれて血液が流出していくためである。解析機能３５２は、この冠動脈の面積の変化をできるだけ含むように心位相７０％〜９９％の範囲内の複数時相のＣＴ画像データを用いることで、より精度の高い解析結果を算出する。

さらに、解析機能３５２は、対象領域における圧力の分布に基づいて、心筋血流予備量比（ＦＦＲ：Fractional Flow Reserve）を算出する。すなわち、解析機能３５２は、血管内の所定の位置（例えば、狭窄や、プラークなどの病変部位）の上流側の圧力と、下流側の圧力とから、病変によってどの程度血流が阻害されているかを推測する指標であるＦＦＲを算出する。ここで、本願に係る解析機能３５２は、ＦＦＲとして種々の圧力指標を算出することができる。

ここで、まず、ＦＦＲの定義について説明する。上述したように、ＦＦＲは、病変（例えば、狭窄や、プラークなど）によってどの程度血流が阻害されているかを推測する指標であり、病変が無い場合の流量と病変がある場合の流量との比で定義され、以下の式（１）により算出される。なお、式（１）における「Ｑｎ」は、病変が無い場合の流量を示し、「Ｑｓ」は、病変がある場合の流量を示す。

ＦＦＲは、例えば、式（１）に示すように、「Ｑｓ」を「Ｑｎ」で除算する式により定義される。ここで、一般的に、ＦＦＲの算出においては、被検体に対してアデノシンを投与して最大充血状態（ストレス状態）とすることで、血管内の流量と圧力との関係を比例関係にし、ＦＦＲを圧力の定義に置き換えることができる。すなわち、血管内の流量と圧力との関係を比例関係とすることで、式（１）を以下の式（２）のように表現することができる。なお、式（２）における「Ｐａ」は、病変の上流側の圧力を示し、「Ｐｄ」は、病変の下流側の圧力を示す。また、「Ｐｖ」は、全身からの静脈血が流れ込む右心房の圧力を示す。

例えば、血管内の流量と圧力との関係を比例関係とすることで、式（２）に示すように、「Ｑｓ」を「Ｐｄ−Ｐｖ」と表現し、「Ｑｎ」を「Ｐａ−Ｐｖ」と表現することができる。すなわち、ＦＦＲは、病変の上流側の圧力及び下流側の圧力から血管のベースラインの圧力をそれぞれ差分した値の比によって表される。

ここで、被検体に対してアデノシンを投与したストレス状態では、「Ｐａ＞＞Ｐｖ」及び「Ｐｄ＞＞Ｐｖ」とみなすことができるため、式（２）を以下の式（３）のようにみなすことができる。

すなわち、式（３）に示すように、ＦＦＲは、「Ｐｄ」を「Ｐａ」で除算する式によって算出される。例えば、解析機能３５２は、算出した病変の上流側の圧力と下流側の圧力とを上記した式（３）に代入することで、血管の各位置におけるＦＦＲの値をそれぞれ算出する。

なお、上にＦＦＲの値の算出方法の一例を示したが、本実施形態において算出するＦＦＲの値は上述した算法を用いたものに限られず、血管の上流側の点における圧力と、下流側の点における圧力との比較を示す圧力指標値であれば、算出方法はこれに限られない。例えば、安静状態における被検体に対して圧力比を算出しても構わない。またあるいは、上流側の圧力の値、もしくは下流側の圧力の値を別の値から推測、若しくは置き換えて計算したものであっても構わない。なお、以下では、上記した各圧力指標をまとめてＦＦＲと呼ぶ。

また、解析機能３５２は、上述したように算出した位置ごとのＦＦＲを位置間で差分したΔＦＦＲを算出する。図５Ａ〜図５Ｃは、第１の実施形態に係る解析機能３５２によるΔＦＦＲの算出例を説明するための図である。ここで、図５Ａは、ΔＦＦＲを算出するための血管と、当該血管に対するΔＦＦＲの算出幅を示す。また、図５Ｂは、図５Ａに示す血管におけるＦＦＲのグラフを示す。また、図５Ｃは、解析機能３５２によって算出されたΔＦＦＲの一例を示す図である。

例えば、解析機能３５２は、図５Ａに示すように、ΔＦＦＲを算出する血管に対してΔＦＦＲを算出する算出幅「１．０ｃｍ」を設定する。ここで、算出幅とは、ＦＦＲの値を差分する位置を決定するための幅である。例えば、図５Ａに示す算出幅「１．０ｃｍ」では、血管における矢印６１の位置のＦＦＲの値と、矢印６２の位置のＦＦＲの値とが差分される。すなわち、解析機能３５２は、図５Ａに示す算出幅を血管に沿って所定の距離ずつ動かしながら、各位置での差分を算出する。

一例を挙げると、解析機能３５２は、まず、図５Ａに示す算出幅の位置で、矢印６１の位置のＦＦＲの値と矢印６２の位置のＦＦＲの値との差分（ΔＦＦＲ）を算出する。そして、解析機能３５２は、算出幅を血管に沿って（図中右方向に）「１ｍｍ」移動させ、移動後の位置で矢印６１の位置のＦＦＲの値と矢印６２の位置のＦＦＲの値との差分（ΔＦＦＲ）を算出する。同様に、解析機能３５２は、算出幅を血管に沿って「１ｍｍ」ずつ移動させ、各位置でのΔＦＦＲを順に算出する。

これにより、解析機能３５２は、図５Ｃの曲線Ｌ２に示すような、血管上の位置（岐始部からの距離）ごとのΔＦＦＲを算出することができる。なお、ΔＦＦＲの算出に用いる算出幅は、任意に設定することができる。例えば、解析機能３５２は、ＣＴ画像データから狭窄やプラークを抽出し、抽出した狭窄やプラークのサイズに応じて算出幅を設定することができる。一例を挙げると、解析機能３５２は、血管の長軸方向における狭窄やプラークの幅と略同一の幅の算出幅を設定する。

このように、解析機能３５２によって算出されるΔＦＦＲは、例えば、図５Ａに示すような複数の狭窄に対する評価に利用することができる。例えば、図５Ａに示すように、血管に狭窄５１と狭窄５２が生じている場合、当該血管のＦＦＲのグラフは、図５Ｂの曲線Ｌ１に示すように、各狭窄の位置でＦＦＲの値が低下するものとなる。ここで、図５Ｂに示すＦＦＲのグラフのみで狭窄５１と狭窄５２を評価する場合、血流に対してどちらの狭窄の影響が強いかが分かりにくい。

そこで、解析機能３５２によって算出されたΔＦＦＲの値を参照した場合、ΔＦＦＲの値が大きく変化する変化位置５３と変化位置５４のうち、ΔＦＦＲの変化がより大きい（ＦＦＲの値が急激に低下する）変化位置５３が血流に対してより影響していることがわかる。すなわち、変化位置５３に対応する狭窄５１がより血流に対して強く影響していることがわかり、治療の優先度が高いことがわかる。

また、第１の実施形態に係る解析機能３５２は、血管の内径に基づいて、内径狭窄率を算出することもできる。例えば、解析機能３５２は、ＣＴ画像データを用いて、血管の各位置における血管の内腔径を算出し、算出した各位置の内腔径を用いて内径狭窄率（％ＤＳ）を算出する。

図２に戻って、取得機能３５３は、指標値を表示させる際の表示態様を切り替える切替情報を取得する。具体的には、取得機能３５３は、切替情報として、指標値の表示状況を示す情報を取得する。すなわち、取得機能３５３は、指標値を表示させる状況を判別することができる情報を取得する。ここで、取得機能３５３によって取得される切替情報は、血流に関する指標の値を色情報で示したカラー画像の表示態様を決定するために用いられる。例えば、取得機能３５３は、切替情報として、指標値の種別情報、検査情報及び被検体情報のうち少なくとも１つを取得する。また、取得機能３５３は、指標値とともに表示される表示情報（例えば、画像等）や、指標値の表示とともに起動されるアプリケーション等の情報を、切替情報として取得する。

例えば、指標値の種別情報は、ＦＦＲ、瞬時ＦＦＲ、ΔＦＦＲ、圧力、流量、狭窄率等の情報を含む。取得機能３５３は、入力インターフェース３３０を介して操作者から指定された指標値の種別を取得し、取得した種別の情報を生成機能３５４に通知する。或いは、取得機能３５３は、デフォルトで設定された指標値の種別を取得し、取得した種別の情報を生成機能３５４に通知する。

また、例えば、検査情報は、検査の種別や、検査の担当者等の情報を含む。取得機能３５３は、検査が通常又は緊急のどちらであるか等の検査の種別や、診断の担当医等の情報を、入力インターフェース３３０を介して入力された情報から取得する。そして、取得機能３５３は、取得した検査情報を生成機能３５４に通知する。或いは、取得機能３５３は、医用画像処理システムに適用されたＨＩＳ（Hospital Information System）や、ＲＩＳ（Radiology Information System）を管理するサーバ装置から上記した検査情報を取得して、取得した検査情報を生成機能３５４に通知する。

また、例えば、被検体情報は、何回目の検査か、これまでの検査結果、これまでの治療内容、体型情報、国籍、人種、居住地域、所属組織、服用している薬、健康診断の結果等の情報を含む。これまでの検査結果は、例えば、ＣＴＡ（Computed Tomographic Angiography）による検査で狭窄が発見されているか否か、狭窄が発見された血管の直径や面積、狭窄が発見された位置（例えば、冠動脈の３枝に狭窄が発見された３枝病変であるか等）等の情報を含む。また、これまでの治療内容は、例えば、冠動脈バイパス術を受けているか否か等の情報を含む。また、体型情報は、例えば、心筋重量や、体重、ＢＭＩ（Body Mass Index）等の情報を含む。取得機能３５３は、入力インターフェース３３０を介して入力された情報から上記した被検体情報を取得して、取得した被検体情報を生成機能３５４に通知する。或いは、取得機能３５３は、医用画像処理システムに適用されたＨＩＳや、ＲＩＳを管理するサーバ装置から上記した被検体情報を取得して、取得した被検体情報を生成機能３５４に通知する。

また、例えば、取得機能３５３は、切替情報として、指標値とともに表示される画像の情報や、指標値の表示とともに使用されるアプリケーションの情報、指標値の表示目的を示す情報などを取得する。一例を挙げると、取得機能３５３は、指標値の表示とは別に、ディスプレイ３４０にて表示される画像の情報を取得する。例えば、取得機能３５３は、ディスプレイ３４０に表示される画像の種別（例えば、ボリュームレンダリング画像、ＭＰＲ画像、ＣＰＲ画像、心筋Perfusion画像等）や、画像に表示される部位（例えば、冠動脈を含む心臓全体を示す画像や、冠動脈の局所的な画像）などの情報を取得する。ここで、取得機能３５３は、例えば、画像データの付帯情報から画像の種別や、部位を取得する場合であってもよい。また、例えば、取得機能３５３は、表示された画像に対して領域を選択する操作を入力インターフェースを介して受け付けることで、画像が局所的な画像であるという情報を取得する場合であってもよい。また、例えば、取得機能３５３は、表示された画像に対する位置の指定操作を入力インターフェースを介して受け付けることで、画像における位置を取得することもできる。

また、例えば、取得機能３５３は、指標値を表示させるアプリケーションとは別に、起動されているアプリケーションの情報を取得する。例えば、取得機能３５３は、指標値を表示させるアプリケーションとは別に起動されている解析アプリの情報を取得する。ここで、取得機能３５３によって取得されるアプリケーションの情報は、指標値を表示させるアプリケーションと関連するアプリケーション（例えば、指標値を表示させるアプリケーションと同一のソフトウェアに含まれる他のアプリケーション）であってもよく、指標値を表示させるアプリケーションと関連がないアプリケーション（例えば、指標値を表示させるアプリケーションとは別のソフトウェアに含まれるアプリケーション）であってもよい。

また、例えば、取得機能３５３は、指標値の表示目的を示す情報をアプリケーションから取得する。一例を挙げると、取得機能３５３は、指標値を表示させるアプリケーションとは異なるアプリケーション内での操作に基づいて、指標値の表示目的を取得する。なお、指標値の表示目的を示す例については、後に詳述する。

生成機能３５４は、被検体の血管を示す画像に対して、切替情報に応じた表示態様で指標値を反映させたカラー画像を生成する。具体的には、生成機能３５４は、指標値を表示させる状況に応じた表示態様で指標値を反映させたカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、指標値を表示させる状況に応じて設定されるカラーテーブルに基づいて、カラー画像を生成する。例えば、生成機能３５４は、指標値の種別情報、検査情報及び被検体情報のうち少なくとも１つの情報に応じた表示態様で指標値を反映させたカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、取得機能３５３から通知された切替情報に基づいてカラー画像の表示態様を決定し、決定した表示態様のカラー画像を生成する。以下、生成機能３５４によって生成されるカラー画像について、図６Ａ〜図６Ｆを用いて説明する。図６Ａ〜図６Ｆは、第１の実施形態に係る生成機能３５４によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。

例えば、生成機能３５４は、切替情報に応じて指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として色を変化させたカラー画像を生成する。一例を挙げると、生成機能３５４は、切替情報において、検査の種別が緊急である場合に、図６Ａに示すように、ＦＦＲの基準値として「０．８」を設定し、設定した基準値「０．８」を境界として色が変化する２色のカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、被検体の冠動脈の各位置について解析機能３５２が解析したＦＦＲの値を、「０．８」を境界として２つの範囲に分類する。そして、生成機能３５４は、２つの範囲にそれぞれ色を設定し（例えば、０．８未満を赤、０．８以上を青等）、被検体の血管のモデル画像における各位置を、設定した色で示したカラー画像を生成する。これにより、生成機能３５４は、図６Ａに示すように、ＦＦＲの値が「０．８」未満となる領域を一目で確認することができるカラー画像を生成する。その結果、観察者は、被検体に対して経皮冠動脈インターベンション（Percutaneous Coronary Intervention：ＰＣＩ）を行うか否か、或いは、薬物治療を行うか否かなどの診断を容易に行うことができる。

ここで、生成機能３５４によって設定される基準値は、切替情報に応じた設定とすることができる。すなわち、基準値の数や、基準値の数値は、切替情報に応じて変化するように設定することができる。例えば、基準値の数は、検査情報に含まれる担当医の情報や、被検体情報に含まれる検査回数の情報等によって設定される場合であってもよい。例えば、経過観察のための複数回目の検査の場合、や、予め設定された所定の担当医の場合、生成機能３５４は、図６Ｂに示すように、基準値として「０．８」及び「０．７５」を設定し、設定した基準値「０．８」及び「０．７５」を境界として色が変化する３色のカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、被検体の冠動脈の各位置について解析機能３５２が解析したＦＦＲの値を、「０．７５未満」、「０．７５以上かつ０．８未満」、「０．８以上」の３つの範囲に分類する。そして、生成機能３５４は、３つの範囲にそれぞれ色を設定して、被検体の血管のモデル画像における各位置を、設定した色で示したカラー画像を生成する。

また、例えば、初回の検査の場合には、生成機能３５４は、図６Ｃに示すように、「０．５」〜「１．０」までの値を９分割した場合の各値を基準値として設定し、設定した各基準値を境界として色が変化する９色のカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、被検体の冠動脈の各位置について解析機能３５２が解析したＦＦＲの値を、９つの範囲に分類する。そして、生成機能３５４は、９つの範囲にそれぞれ色を設定して、被検体の血管のモデル画像における各位置を、設定した色で示したカラー画像を生成する。

ここで、生成機能３５４によって設定される基準値の数値は、切替情報に応じた設定とすることができる。例えば、図６Ｂにおいては、基準値として「０．８」及び「０．７５」を設定する場合を例に挙げたが、これらの値は、指標値の種別や、被検体の検査結果の情報及び被検体の体型情報等に応じて適宜変更させることができる。例えば、指標値として、瞬時ＦＦＲを用いる場合には、生成機能３５４は、基準値として「０．８６」及び「０．９３」を設定する場合であってもよい。また、例えば、被検体の心筋重量や、体重、ＢＭＩが大きい場合には、生成機能３５４は、２つの基準値「０．８」及び「０．７５」をそれぞれ高めに設定するようにしてもよい。

また、生成機能３５４は、その他種々の切替情報に基づいて、基準値を設定することができる。例えば、生成機能３５４は、過去に心筋梗塞に罹患した被検体や、不整脈の被検体、抗血小板薬や抗凝固薬などの薬を処方された被検体、コレステロール値が高い被検体等に対する基準値を高めに設定する。また、例えば、生成機能３５４は、各被検体の健康診断の結果に応じて、基準値を変更することもできる。また、例えば、生成機能３５４は、被検体の国籍、人種、居住地域、所属組織に応じて、基準値を設定することもできる。

また、生成機能３５４によってカラー化される指標値の範囲についても、切替情報に応じた設定とすることができる。例えば、図６Ａ及び図６Ｂにおいては、カラー化するＦＦＲの範囲を「０−１．０」と設定する場合を示しているが、切替情報に応じて、図６Ｃに示すように「０．５−１．０」と設定する場合であってもよい。一例を挙げると、ＦＦＲの値を細かく確認する場合などには、生成機能３５４は、カラー化するＦＦＲの範囲を狭く設定し、複数の基準値によって色分けしたカラー画像を生成することも可能である。

また、上記した例では、基準値を境界として色（色相）を変化させる場合を例に挙げて説明したが、これらに用いられる色は、注目される領域が強調されるように配色させることも可能である。例えば、生成機能３５４は、ＦＦＲの値が「０．７５未満」となる領域が目立つように配色したり、「０．７５未満」の領域と「０．７５以上」の領域とが明確に区別することができるように配色したりする。すなわち、生成機能３５４は、指標値において基準値に基づく所定の範囲に含まれる指標値が強調されたカラー画像を生成する。これにより、観察者は注目する領域の位置を一目で確認することができる。

また、生成機能３５４は、基準値を境界として明度を変化させたり、透明度を変化させたりすることもできる。具体的には、生成機能３５４は、切替情報に応じて指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として色の明度を変化させたカラー画像を生成する。例えば、生成機能３５４は、ＦＦＲの値が「０．７５未満」となる領域の明度を上げたカラー画像を生成する。また、生成機能３５４は、切替情報に応じて指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として透明度を変化させたカラー画像を生成する。例えば、生成機能３５４は、ＦＦＲの値が「０．７５以上」となる領域の透明度を上げ、ＦＦＲの値が「０．７５未満」となる領域の透明度を下げたカラー画像を生成する。このように、生成機能３５４は、基準値を境界として明度や透明度を変化させたカラー画像を生成することで、カラー画像における注目領域を強調させることができる。

上述した例では、指標値としてＦＦＲを用いる場合を例に挙げて説明した。生成機能３５４は、ＦＦＲ以外にもΔＦＦＲや、圧力、流量、狭窄率などの指標を用いたカラー画像を生成することができる。例えば、図６Ｄに示すように、生成機能３５４は、ΔＦＦＲに対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として色を変化させたカラー画像を生成する。一例を挙げると、生成機能３５４は、図６Ｄに示すように、ΔＦＦＲの基準値として「０．２」を設定し、設定した基準値「０．２」を境界として色が変化する２色のカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、被検体の冠動脈の各位置について解析機能３５２が解析したΔＦＦＲの値を、「０．２」を境界として２つの範囲に分類する。そして、生成機能３５４は、２つの範囲にそれぞれ色を設定し（例えば、０．２以上を赤、０．２未満を白等）、被検体の血管のモデル画像における各位置を、設定した色で示したカラー画像を生成する。これにより、観察者は、ΔＦＦＲが高い領域（すなわち、ＦＦＲが急激に変化する箇所）を一目で確認することができる。

生成機能３５４は、上述したΔＦＦＲ以外にも、圧力や流量、狭窄率などを指標として、種々のカラー画像を生成することができる。ここで、ΔＦＦＲや、圧力、流量、狭窄率などの指標においても、基準値の数や、基準値の数値は、切替情報に応じて適宜設定される。

上記した図６Ａ〜図６Ｄにおいては、被検体のボリュームデータに基づいて生成された血管のモデル画像に対して色を反映させたカラー画像を生成する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、生成機能３５４は、種々の臨床画像に対して色を反映させたカラー画像を生成することができる。例えば、生成機能３５４は、図６Ｅに示すように、ＦＦＲの基準値として「０．８」を設定し、設定した基準値「０．８」を境界として色が変化する２色のカラー画像を、ボリュームレンダリング画像に基づいて生成する。すなわち、生成機能３５４は、被検体の冠動脈の各位置について解析機能３５２が解析したＦＦＲの値を、「０．８」を境界として２つの範囲に分類する。そして、生成機能３５４は、２つの範囲にそれぞれ色を設定し、被検体の心臓及び血管を含むボリュームレンダリング画像における各位置を、設定した色で示したカラー画像を生成する。

また、例えば、生成機能３５４は、図６Ｆに示すように、ＦＦＲの基準値として「０．８」を設定し、設定した基準値「０．８」を境界として色が変化する２色のカラー画像を、ＣＰＲ画像に基づいて生成する。すなわち、生成機能３５４は、被検体の冠動脈の各位置について解析機能３５２が解析したＦＦＲの値を、「０．８」を境界として２つの範囲に分類する。そして、生成機能３５４は、２つの範囲にそれぞれ色を設定し、被検体の血管を含むＣＰＲ画像における各位置を、設定した色で示したカラー画像を生成する。

また、生成機能３５４は、指標値とともに表示される画像や、指標値とともに使用されるアプリケーション、指標値の表示目的、指標値の表示領域などの切替情報に応じたカラー画像を生成することもできる。図７Ａ〜図９Ｂは、第１の実施形態に係る生成機能３５４によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。ここで、図７Ａ及び図７Ｂは、指標値とともに画像を表示させる場合の例について示す。また、図８Ａ及び図８Ｂは、指標値の表示目的を示す情報を用いる場合の例について示す。また、図９Ａ及ぶ図９Ｂは、指標値の表示領域を用いる場合の例について示す。

例えば、生成機能３５４は、図７Ａに示すように、ディスプレイ３４０において、表示領域Ｒ１に指標値を表示させ、表示領域Ｒ２に画像を表示させる場合に、表示領域Ｒ２にて表示される画像の種別に応じて、表示領域Ｒ１にて表示させるカラー画像を生成する。一例を挙げると、生成機能３５４は。図７Ａに示すように、冠動脈を含む心臓全体のボリュームレンダリング画像が表示領域Ｒ２に表示されている場合には、ＦＦＲの基準値として「０．８」を設定し、設定した基準値「０．８」を境界として色が変化する２色のカラーテーブルに基づいて、カラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、心臓の全体を示すような画像が表示される場合には、血流の状態を簡易に判断することができる色の少ない（例えば、２色など）カラー画像を生成する。ここで、例えば、表示領域Ｒ２に冠動脈を拡大したＭＰＲ画像などが表示される場合には、生成機能３５４は、図６Ｃに示すような、「０．５」〜「１．０」までの値を９分割した場合の各値を基準値として設定し、設定した各基準値を境界として色が変化する９色のカラーテーブルに基づいて、カラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、より詳細な画像が表示される場合には、血管の血流の状態をより詳細に判断することができる色の多い（例えば、９色など）カラー画像を生成する。また、生成機能３５４は、その他の画像の種別や、画像に表示される部位などに応じたカラー画像を生成することもできる。

また、生成機能３５４は、ディスプレイ３４０にて表示される画像の種別だけではなく、表示された画像に対する種々の操作に応じたカラー画像を生成することも可能である。例えば、取得機能３５３が、入力インターフェース３３０を介して、図７Ａに示す心臓のボリュームレンダリング画像に対する冠動脈領域の指定操作を受け付けた場合に、生成機能３５４は、局所的な画像に切り替えられたことを判定して、表示領域Ｒ１に表示させるカラー画像として９色のカラー画像を生成する。

また、例えば、取得機能３５３が、入力インターフェースを介して、表示された画像に対する位置の指定操作を受け付けた場合に、生成機能３５４は、画像上で受け付けた操作に応じたカラー画像を生成する。一例を挙げると、取得機能３５３が、図７Ｂに示すように、ボリュームレンダリング画像における冠動脈上で、血管に沿って位置Ｐ１〜位置Ｐ２までを指定する操作を受け付けた場合、生成機能３５４は、指定された位置Ｐ１から位置Ｐ２までのΔＦＦＲを示すカラー画像を生成する。また、取得機能３５３が、ボリュームレンダリング画像における冠動脈上で、位置Ｐ１と位置Ｐ２の２点を指定する操作を受け付けた場合、生成機能３５４は、指定された位置Ｐ１におけるＦＦＲの値と位置Ｐ２におけるＦＦＲの値との差分（ΔＦＦＲ）を示すカラー画像を生成する。このように、生成機能３５４は、指標値とともに表示される画像の種別や、画像に対する操作に応じたカラー画像を生成することができる。なお、画像上で指定された位置に対応するカラー画像（例えば、ΔＦＦＲを示すカラー画像）を生成する場合、表示領域Ｒ２に表示される画像は、指標値が解析された医用画像データに基づいて生成されたものである。

また、生成機能３５４は、取得機能３５３によって取得される指標値の表示目的に関する情報に応じたカラー画像を生成する。ここで、取得機能３５３は、種々のアプリケーションにおける操作に基づいて、指標値の表示目的に関する情報を取得する。例えば、近年、被検体情報を時系列に沿って管理され、種々の検査情報の閲覧が可能な管理アプリケーションが利用されてきている。そこで、取得機能３５３は、このような管理アプリケーションにおける操作から指標値の表示目的に関する切替情報を取得する。一例を挙げると、取得機能３５３は、図８Ａ及び図８Ｂの領域Ｒ３に示すような、入院から退院までの被検体の種々の情報が時系列に沿って管理され、その情報がユーザに提示されるアプリケーションにおいて操作された情報から指標値の表示目的を取得する。

例えば、時系列に沿って示された被検体の種々の情報を用いて指標値の表示操作が行われる場合に、取得機能３５３は、実行された操作に基づいて、指標値の表示目的を取得する。例えば、図８Ａに示すように、ユーザが、指標値を表示させるための表示操作として、時系列に沿って示された被検体の種々の情報から「解析」が選択された場合に、取得機能３５３は、指標値の表示目的を示す情報として「解析」を取得する。すなわち、取得機能３５３は、上記表示操作を、解析するための指標値を表示させる旨の情報として取得する。取得機能３５３が「解析」の選択操作を受け付けると、生成機能３５４は、図８Ａに示すように、血流の解析に適した、血流状態をより詳細に判断することができる色の多い（例えば、９色など）カラー画像を生成する。

一方、図８Ｂに示すように、ユーザが、指標値を表示させるための表示操作として、時系列に沿って示された被検体の種々の情報から「カンファレンス」が選択された場合には、取得機能３５３は、指標値の表示目的を示す情報として「カンファレンス」を取得する。すなわち、取得機能３５３は、上記表示操作を、カンファレンスにて用いられる指標値を表示させる旨の情報として取得する。ここで、カンファレンスでは、複数人の症例について観察するため、より簡便に診断することができるカラー画像を表示するケースが多い。そこで、取得機能３５３が「カンファレンス」の選択操作を受け付けると、生成機能３５４は、図８Ｂに示すように、血流の解析に適した、血流の状態をより簡便に判断することができる色の少ない（例えば、２色など）カラー画像を生成する。

ここで、カンファレンスでは、１人の被検体について種々のアプリケーションが起動されるケースが多いことから、この情報を切替情報として用いる場合であってもよい。例えば、取得機能３５３が、同時に起動されているアプリケーションの数を判定して、閾値以上の数のアプリケーションが起動されている場合に、表示目的を「カンファレンス」と判定することとしてもよい。

また、生成機能３５４は、ディスプレイ３４０におけるカラー画像の表示領域に基づいて、カラー画像を生成することもできる。具体的には、生成機能３５４は、カラー画像の表示領域のサイズや、表示領域の位置などに応じたカラー画像を生成する。例えば、図９Ａに示すように、ディスプレイ３４０における表示領域Ｒ１のサイズが大きい場合、生成機能３５４は、血流の解析に適した、血流状態をより詳細に判断することができる色の多い（例えば、９色など）カラー画像を生成する。また、表示領域Ｒ１がディスプレイ３４０の中央に配置されている場合や、表示領域Ｒ１が全画面となっている場合に、生成機能３５４は、血流の解析に適した、血流状態をより詳細に判断することができる色の多い（例えば、９色など）カラー画像を生成する。

一方、図９Ｂに示すように、ディスプレイ３４０における表示領域Ｒ１のサイズが小さい場合や、カラー画像以外を表示させるための表示領域Ｒ４がさらに設けられている場合には、生成機能３５４は、血流の状態をより簡便に判断することができる色の少ない（例えば、２色など）カラー画像を生成する。また、生成機能３５４は、表示領域Ｒ１がディスプレイ３４０の端に配置されている場合、血流の状態をより簡便に判断することができる色の少ない（例えば、２色など）カラー画像を生成する。

上述したように、生成機能３５４は、指標値の表示目的の情報に応じたカラー画像を生成する。ここで、表示目的に関する情報は、上記した例だけではなく、その他種々の情報を用いることができる。例えば、カラー画像の表示時間を用いて表示目的を判定する場合であってもよい。かかる場合には、例えば、取得機能３５３が、カラー画像の表示時間を取得する。そして、生成機能３５４は、カラー画像の表示時間が閾値（例えば、１０分）を超えている場合には、次に、血流の解析に適した、血流状態をより詳細に判断することができる色の多い（例えば、９色など）カラー画像を生成する。一方、カラー画像の表示時間が閾値（例えば、１分）以下の場合には、生成機能３５４は、次に、血流の状態をより簡便に判断することができる色の少ない（例えば、２色など）カラー画像を生成する。なお、閾値を超えた（或いは、閾値以下の）カラー画像が連続した場合に、色の多い画像（或いは、色の少ない画像）を生成するようにしてもよい。

また、例えば、表示時間に応じてカラー画像を切り替えるように制御する場合であってもよい。かかる場合には、例えば、まず、生成機能３５４が、色の少ないカラー画像を生成する。そして、取得機能３５３が色の少ないカラー画像の表示時間を取得する。そして、色の少ないカラー画像の表示時間が閾値を超えた場合に、生成機能３５４は、色の多いカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、カラー画像の観察の程度を判定して、長い時間観察されている場合には、より詳細なカラー画像を生成するように制御する。

また、例えば、何回目の観察かによって生成するカラー画像を変更する場合であってもよい。例えば、指標値を保存する場合、解析済を示す情報を対応付けて保存することができる。そこで、取得機能３５３は、切替情報として、カラー画像を生成する際の指標値に解析済を示す情報が対応付けられているか否かの情報を取得する。生成機能３５４は、指標値に解析済を示す情報が対応付けられている場合、例えば、血流の状態をより簡便に判断することができる色の少ない（例えば、２色など）カラー画像を生成する。一方、指標値に解析済を示す情報が対応付けられていない場合（初めての解析の場合）、生成機能３５４は、血流状態をより詳細に判断することができる色の多い（例えば、９色など）カラー画像を生成する。

上述したように、生成機能３５４は、切替情報に応じた表示態様で指標値をカラー化したカラー画像を生成する。ここで、生成機能３５４によって用いられる切替情報は、優先順位が設定される場合であってもよい。例えば、取得機能３５３が複数の切替情報を生成機能３５４に通知した場合に、生成機能３５４がカラー画像の表示態様を決定するためにいずれの切替情報を用いるかを判定するための優先順位が設定される場合であってもよい。一例を挙げると、検査情報における「緊急」と、被検体情報における「初回の検査」に対して「緊急」を優先とする優先順位が設定される。かかる場合には、生成機能３５４は、取得機能３５３から切替情報として「緊急」及び「初回の検査」が通知された場合に、「緊急」を優先して、２色のカラー画像を生成する。

図２に戻って、表示制御機能３５５は、カラー画像をディスプレイ３４０に表示させる。具体的には、表示制御機能３５５は、生成機能３５４によって生成されたカラー画像をディスプレイ３４０に表示させる。ここで、表示制御機能３５５は、カラー画像の切替操作に応じて、表示させるカラー画像を切り替えて表示する。例えば、表示制御機能３５５は、生成機能３５４によって生成されたカラー画像をディスプレイ３４０に表示させた後に入力インターフェース３３０を介して切替情報が入力された場合、既に表示させているカラー画像を、入力インターフェース３３０から入力された切替情報に基づいて生成されたカラー画像に切り替えて表示させる。

一例を挙げると、生成機能３５４がＦＦＲの値を反映させたカラー画像を生成し、表示制御機能３５５が、生成されたカラー画像をディスプレイ３４０に表示させているとする。この状況において、入力インターフェース３３０が、切替情報としてΔＦＦＲの入力を受け付けた場合、まず、生成機能３５４が、ΔＦＦＲの値を反映させたカラー画像を生成する。そして、表示制御機能３５５は、新たに生成されたΔＦＦＲのカラー画像をディスプレイ３４０に表示させる。

このように、医用画像処理装置３００は、入力インターフェース３３０を介して操作者から受け付ける切替情報に基づいて、表示させるカラー画像を適宜切り替えることができる。なお、操作者が入力インターフェース３３０を介して入力する切替情報は、上述した指標値の種別情報、検査情報及び被検体情報以外にも、基準値の数や数値の情報等も含む。すなわち、操作者は、入力インターフェース３３０を操作して、指標値の種別の選択、検査情報や被検体情報の入力、基準値の数（カラー画像に用いる色の数）や数値の設定を、任意のタイミングで実行することができる。

次に、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００による処理の手順について説明する。図１０は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００による処理手順を示すフローチャートである。ここで、図１０におけるステップＳ１０１及びステップＳ１０２は、例えば、処理回路３５０が解析機能３５２に対応するプログラムをメモリ３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０３は、例えば、処理回路３５０が取得機能３５３に対応するプログラムをメモリ３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５は、例えば、処理回路３５０が生成機能３５４に対応するプログラムをメモリ３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０６は、例えば、処理回路３５０が表示制御機能３５５に対応するプログラムをメモリ３２０から呼び出して実行することにより実現される。

本実施形態に係る医用画像処理装置３００では、まず、処理回路３５０が、収集されたＣＴ画像データを用いて流体解析を実行して（ステップＳ１０１）、血流に関する指標値（例えば、ＦＦＲ）を算出する（ステップＳ１０２）。そして、処理回路３５０が、外部情報を取得して（ステップＳ１０３）、外部情報に基づいて表示態様を決定する（ステップＳ１０４）。

そして、処理回路３５０は、決定した表示態様に基づいてカラー画像を生成して（ステップＳ１０５）、生成したカラー画像を表示させる（ステップＳ１０６）。

上述したように、第１の実施形態によれば、解析機能３５２は、被検体の血管を含む画像に対して流体解析を行って、血管の各位置における血流に関する指標値を得る。取得機能３５３は、指標値を表示させる際の表示態様を切り替える切替情報を取得する。生成機能３５４は、被検体の血管を示す画像に対して、切替情報に応じた表示態様で指標値を反映させたカラー画像を生成する。表示制御機能３５５は、カラー画像を表示部に表示させる。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、切替情報に応じた表示態様でカラー画像を生成して表示させることができ、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、取得機能３５３は、切替情報として、指標値の種別情報、検査情報及び被検体情報のうち少なくとも１つを取得する。生成機能３５４は、指標値の種別情報、検査情報及び被検体情報のうち少なくとも１つの情報に応じた表示態様で指標値を反映させたカラー画像を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、種々の状況に応じたカラー画像を柔軟に生成して表示させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５４は、切替情報に応じて指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として色を変化させたカラー画像を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、状況に応じて、診断に適したカラー画像を生成して表示させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５４は、切替情報に応じて指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として色の明度を変化させたカラー画像を生成する。また、生成機能３５４は、切替情報に応じて指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として透明度を変化させたカラー画像を生成する。また、生成機能３５４は、指標値において基準値に基づく所定の範囲に含まれる指標値が強調されたカラー画像を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、注目する領域が強調されたカラー画像を生成して表示することができ、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５４は、指標値の種別ごとに基準値を設定する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、指標値の種別ごとに診断に適したカラー画像を生成して表示することができ、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５４は、被検体の血管を示す画像における当該血管の内部を、各位置における血流に関する指標値に対応する色で示したカラー画像を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、カラー画像における色の違いを容易に判別することができるカラー画像を生成して表示することができ、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることを可能にする。

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、血管の内部全体に色を示したカラー画像を生成する場合について説明した。第２の実施形態では、血管の各位置における指標値を色で示した表示情報を血管に沿って表示させる場合について説明する。なお、第２の実施形態に係る医用画像処理装置３００の構成は、基本的には、図２に示した医用画像処理装置３００の構成と同じである。そのため、以下では、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００と異なる点を中心に説明することとし、図２に示した構成要素と同様の役割を果たす構成要素については同じ符号を付すこととして詳細な説明を省略する。

第２の実施形態に係る生成機能３５４は、被検体の血管を示す画像における当該血管に沿った線を、血管の長軸方向の各位置における血流に関する指標値に対応する色で示したカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、血管の内部全体に色をつけるのではなく、血管に沿った線に色を示したカラー画像を生成する。

図１１は、第２の実施形態に係る生成機能３５４によって生成されるカラー画像の一例を示す図である。図１１においては、被検体の血管のモデル画像に対して２色でカラー化したカラー画像の例を示す。例えば、生成機能３５４は、図１１に示すように、モデル画像に対して血管の中心線を示し、各中心線を指標値の値に応じた色で示したカラー画像を生成する。一例を挙げると、生成機能３５４は、図１１に示すように、基準値を「０．８」に設定し、冠動脈の長軸方向における各位置のＦＦＲの値に基づいて、血管の中心線に色を付けたカラー画像を生成する。すなわち、生成機能３５４は、図１１に示すように、ＦＦＲの値が「０．８未満」となる位置に沿った曲線Ｌ３を「０．８未満」に対応する色で示し、ＦＦＲの値が「０．８以上」となる位置に沿った曲線Ｌ４を「０．８以上」に対応する色で示したカラー画像を生成する。

例えば、血管が複雑に走行している領域などは、各血管の内部全体を色で示した場合に、血管の走行などが見にくくなる場合がある。そこで、第２の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、図１１に示すように、血管に沿った線に対してのみ色をつけることにより、血管の走行を容易に把握させつつ、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることを可能にする。

なお、図１１に示す例はあくまでも一例であり、生成機能３５４は、その他種々のカラー画像を生成することができる。図１２Ａ〜図１２Ｃは、第２の実施形態に係る生成機能３５４によって生成されるカラー画像の生成例を示す図である。なお、図１２Ａ〜図１２Ｃにおいては、カラー画像における１領域のみを示す。

例えば、生成機能３５４は、図１２Ａに示すように、血管の外側に血管に沿った線Ｌ５を示し、線Ｌ５を指標値の値に応じた色で示したカラー画像を生成することができる。すなわち、生成機能３５４は、血管の内部に色を付けるだけではなく、血管の外部に色情報を示したカラー画像を生成することもできる。

なお、血管の外部で指標値を示す線は、例えば、指標値の違いを色で示すだけではなく、線の太さで指標値の違いを示す場合であってもよい。一例を挙げると、生成機能３５４は、冠動脈においてＦＦＲの値が「０．７５未満」となる位置に沿った線を、「０．７５以上」の位置に沿った線と比較して太く示す場合であってもよい。また、例えば、生成機能３５４は、血管の長軸方向に直交する方向に、指標値に応じた数のドットを配置した画像を生成することもできる。一例を挙げると、生成機能３５４は、ＦＦＲの値が低くなるほど血管の脇に配置させるドット数を増加させた画像を生成する。

また、生成機能３５４は、血管が交差する領域に対して種々の形態で線を示すことができる。例えば、図１２Ｂに示すように、血管７１と血管７２とが交差し、血管７１が血管７２よりも手前側になる場合、生成機能３５４は、血管の配置関係を正確に示すように、血管７１に沿った線Ｌ６を血管７２に沿った線Ｌ７の上側に示したカラー画像を生成することができる。また、生成機能３５４は、血管７１によって一部が隠れた線Ｌ７全体を表示させるために、図１２Ｃに示すように、線Ｌ７全体を示したカラー画像を生成することもできる。

上述したように、第２の実施形態によれば、生成機能３５４は、被検体の血管を示す画像における当該血管に沿った線を、血管の長軸方向の各位置における血流に関する指標値に対応する色で示したカラー画像を生成する。したがって、第２の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、血管の走行を容易に把握させつつ、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることを可能にする。

（第３の実施形態）
さて、これまで第１及び第２の実施形態について説明したが、上述した第１及び第２の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

上述した実施形態では、血流に関する指標としてＦＦＲや、ΔＦＦＲを表示させる場合を例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、流量、流速、圧力などのその他の指標に関するカラー画像を表示させる場合であってもよい。

また、上述した実施形態では、基準値を境界に色が変化する単一のカラーテーブルを用いる場合について説明した。しかしながら、実施形態にこれに限定されるものではなく、基準値と同一の値を示す指標値の血管上での位置に応じて、適用するカラーテーブルを変更する場合であってもよい。具体的には、取得機能３５３は、切替情報として、血管の各位置における血流に関する指標値において、当該指標値の基準値と同一の値を示す血管上の位置を取得する。そして、生成機能３５４は、血管の各位置における指標値のうち、当該指標値の基準値と同一の値を示す指標値の血管上の位置に応じて配色を変化させたカラー画像を生成する。

例えば、取得機能３５３は、解析機能３５２による解析結果に基づいて、血管の各位置における血流に関する指標値において、当該指標値の基準値と同一の値を示す血管上の位置を取得する。一例を挙げると、取得機能３５３は、ＦＦＲの値が「０．７」となる血管上の位置（例えば、起始部からの距離）を取得する。すなわち、取得機能３５３は、血管形状データとＦＦＲの解析結果とから、ＦＦＲの値が「０．７」となる血管上の位置を取得する。

生成機能３５４は、取得機能３５３によって取得された位置に応じて、カラーテーブルを変更する。ここで、生成機能３５４によって使い分けられるカラーテーブルは、例えば、深刻度によって異なる配色となる。例えば、深刻度がより高いことを示す色を用いたカラーテーブルでは、基準値を境界として割り当てられる複数の色にそれぞれ赤系の色が用いられる。それに対して、通常のカラーテーブルでは、赤、黄、緑、青などの種々の色相が割り当てられる。例えば、ＦＦＲの値が「０．７」を示す位置の起始部からの距離が、閾値以下の場合（起始部に近い場合）、生成機能３５４は、深刻度がより高いことを示す色を用いたカラーテーブルを用いてカラー画像を生成する。一方、ＦＦＲの値が「０．７」を示す位置の起始部からの距離が、閾値を超えた場合（起始部から遠い場合）、生成機能３５４は、通常のカラーテーブルを用いてカラー画像を生成する。

すなわち、ＦＦＲの値が「０．７」を示す位置が起始部に近い場合、心臓において、ＦＦＲの値が「０．７」を下回る血管によって支配される領域（灌流面積）が大きいため、深刻度が高い。しかしながら、ＦＦＲの値が「０．７」を示す位置が起始部から遠い場合、心臓において、ＦＦＲの値が「０．７」を下回る血管によって支配される領域（灌流面積）が小さいため、深刻度はそれほど高くない。上述したように、生成機能３５４が、取得機能３５３によって取得された位置に応じて、カラーテーブルを変更することで、このような深刻度の違いを反映させたカラー画像を生成することもできる。なお、上述した例では、起始部からの距離に応じてカラーテーブルを変更する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、灌流面積に応じてカラーテーブルを変更することとしてもよい。

また、実施形態で説明した指標値の表示状況を示す切替情報と、カラー画像の表示態様（基準値の設定、配色等）との対応は、予め設定された対応関係をメモリ３２０にて記憶させておき、生成機能３５４が適宜読み出す場合であってもよいが、機械学習によって適宜更新される対応関係が用いられる場合であってもよい。

また、上述した実施形態では、医用画像処理装置３００が各種処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００において各種処理が実行される場合であってもよい。図１３は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００の構成の一例を示す図である。

図１３に示すように、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、架台１０と、寝台装置２０と、コンソール３０とを有する。架台１０は、被検体ＰにＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール３０に出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、データ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路１６によって被検体Ｐを中心とした円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。

Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、後述するスキャン制御回路３３の制御により、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行う。また、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジ１２ｂを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。

Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１による制御のもと供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。例えば、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、フル再構成用に被検体Ｐの全周囲でＸ線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲（１８０度＋ファン角）でＸ線を連続曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、予め設定された位置（管球位置）でＸ線（パルスＸ線）を間欠曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を変調させることも可能である。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管球位置では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を弱くする。

ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線を透過して減衰させるフィルタである。例えば、ウェッジ１２ｂは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジ１２ｂは、ウェッジフィルタ（wedge filter）や、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。

コリメータ１２ｃは、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。

架台駆動回路１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。

検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列がＺ軸方向に沿って複数列配列されている。具体的には、検出器１３は、Ｚ軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。なお、Ｚ軸は架台１０が非チルト時の状態における回転フレーム１５の回転中心軸方向を示す。

データ収集回路１４は、ＤＡＳであり、検出器１３が検出したＸ線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール３０に送信する。例えば、回転フレーム１５の回転中に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続曝射されている場合、データ収集回路１４は、全周囲分（３６０度分）の投影データ群を収集する。また、データ収集回路１４は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール３０に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路３４が行なっても良い。

寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、図１３に示すように、寝台駆動装置２１と、天板２２とを有する。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。天板２２は、被検体Ｐが載置される板である。なお、本実施形態では、架台１０と天板２２との相対位置の変化が天板２２を制御することによって実現されるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、架台１０が自走式である場合、架台１０の走行を制御することによって架台１０と天板２２との相対位置の変化が実現されてもよい。

なお、架台１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。

コンソール３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１００の操作を受け付けるとともに、架台１０によって収集された投影データを用いてＣＴ画像データを再構成する装置である。コンソール３０は、図１３に示すように、入力インターフェース３１と、ディスプレイ３２と、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、メモリ３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。

入力インターフェース３１は、Ｘ線ＣＴ装置１００の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。入力インターフェース３１は処理回路３７に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路３７へと出力する。なお、本明細書における入力インターフェース３１は、マウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路３７へ出力する処理回路も入力インターフェース３１の例に含まれる。

例えば、入力インターフェース３１は、操作者から、ＣＴ画像データの撮影条件や、ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力インターフェース３１は、被検体Ｐに対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力インターフェース３１は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。

ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路３７による制御のもと、ＣＴ画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力インターフェース３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。

スキャン制御回路３３は、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線照射制御回路１１、架台駆動回路１６、データ収集回路１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台１０における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路３３は、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。

前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、メモリ３５に格納する。

メモリ３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、メモリ３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。また、メモリ３５は、後述する画像再構成回路３６によって再構成されたＣＴ画像データなどを記憶する。また、メモリ３５は、後述する処理回路３７による処理結果を適宜記憶する。

画像再構成回路３６は、メモリ３５が記憶する投影データを用いてＣＴ画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路３６は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路３６は、逐次近似法を用いてＣＴ画像データを再構成することもできる。

また、画像再構成回路３６は、ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路３６は、再構成したＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データをメモリ３５に格納する。

処理回路３７は、架台１０、寝台装置２０及びコンソール３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１００の全体制御を行う。具体的には、処理回路３７は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、処理回路３７は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路３７は、メモリ３５が記憶する各種画像データを、ディスプレイ３２に表示するように制御する。

そして、処理回路３７は、図１３に示すように、制御機能３７ａと、解析機能３７ｂと、取得機能３７ｃと、生成機能３７ｄと、表示制御機能３７ｅとを実行する。制御機能３７ａは、Ｘ線ＣＴ装置１００の全体を制御するとともに、カラー画像の生成に際して上述した制御機能３５１と同様の処理を実行する。解析機能３７ｂは、上述した解析機能３５２と同様の処理を実行する。取得機能３７ｃは、上述した取得機能３５３と同様の処理を実行する。生成機能３７ｄは、上述した生成機能３５４と同様の処理を実行する。表示制御機能３７ｅは、上述した表示制御機能３５５と同様の処理を実行する。

上述した実施形態では、単一の処理回路（処理回路３５０及び処理回路３７）によって各処理機能が実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、上記した処理回路は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、上記した処理回路が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

また、上述した各実施形態の説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。ここで、メモリにプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合には、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。

ここで、プロセッサによって実行される医用画像処理プログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）やメモリ等に予め組み込まれて提供される。なお、この医用画像処理プログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、この医用画像処理プログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることにより提供又は配布されてもよい。例えば、この医用画像処理プログラムは、各機能部を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。

また、図２においては単一のメモリ３２０が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数のメモリが分散して配置され、処理回路３５０が個別のメモリから対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、図１３においては単一のメモリ３５が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数のメモリが分散して配置され、処理回路３７が個別のメモリから対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、血流に関する指標について、観察し易いカラー画像を表示させることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、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 Ｘ線ＣＴ装置
３００ 医用画像処理装置
３７ａ、３５１ 制御機能
３７ｂ、３５２ 解析機能
３７ｃ、３５３ 取得機能
３７ｄ、３５４ 生成機能
３７ｅ、３５５ 表示制御機能

Claims (19)

1. 被検体の血管を含む画像データを取得するデータ取得部と、
   前記取得された画像データに含まれる血管の構造に対して流体解析を行って、前記血管の各位置における血流に関する指標値を得る解析部と、
   前記指標値を表示させる際の表示態様を切り替える切替情報として、前記指標値の表示状況を示す情報を取得する取得部と、
   前記被検体の血管を示す画像に対して、前記切替情報に応じた表示態様で前記指標値を反映させた画素値を割り当てた結果画像を生成する生成部と、
   前記結果画像を表示部に表示させる表示制御部と、
   を備える、医用画像処理装置。
2. 前記生成部は、前記切替情報に応じて前記指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として色を変化させたカラー画像を生成する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記生成部は、前記切替情報に応じて前記指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として色の明度を変化させたカラー画像を生成する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
4. 前記生成部は、前記切替情報に応じて前記指標値に対する基準値を設定し、設定した基準値を境界として透明度を変化させたカラー画像を生成する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
5. 前記生成部は、前記切替情報に含まれる指標値の種別ごとに前記基準値を設定する、請求項２〜４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
6. 前記生成部は、前記指標値において前記基準値に基づく所定の範囲に含まれる指標値が強調されたカラー画像を生成する、請求項２〜５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
7. 前記生成部は、前記被検体の血管を示す画像における当該血管の内部を、各位置における血流に関する指標値に対応する色で示したカラー画像を生成する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
8. 前記生成部は、前記被検体の血管を示す画像における当該血管に沿った線を、前記血管の長軸方向の各位置における血流に関する指標値に対応する色で示したカラー画像を生成する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
9. 前記取得部は、前記切替情報として、前記被検体の検査が緊急検査であるか、前記緊急検査とは異なる通常検査であるかを示す検査情報を取得する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
10. 前記取得部は、前記切替情報として、前記被検体に関する血流の指標を得る検査の累積実施回数を示す検査情報を取得する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記取得部は、前記切替情報として、前記被検体の体型を示す被検体情報を取得する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
12. 前記取得部は、前記切替情報として、前記被検体の検査結果を示す検査情報を取得する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
13. 前記取得部は、前記切替情報として、前記指標値とともに表示される画像の情報を取得する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
14. 前記取得部は、前記切替情報として、前記画像上で指定された位置の情報を取得する、請求項１３に記載の医用画像処理装置。
15. 前記取得部は、前記切替情報として、前記指標値の表示とともに使用されるアプリケーションの情報を取得する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
16. 前記取得部は、前記切替情報として、前記指標値の表示目的を示す情報を取得する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
17. 前記取得部は、前記切替情報として、前記血管の各位置における血流に関する指標値において、当該指標値の基準値と同一の値を示す前記血管上の位置を取得し、
    前記生成部は、前記血管の各位置における指標値のうち、当該指標値の基準値と同一の値を示す指標値の前記血管上の位置に応じて配色を変化させたカラー画像を生成する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
18. 被検体の血管を含む画像データを収集する収集部と、
    前記収集された画像データに含まれる血管の構造に対して流体解析を行って、前記血管の各位置における血流に関する指標値を得る解析部と、
    前記指標値を表示させる際の表示態様を切り替える切替情報として、前記指標値の表示状況を示す情報を取得する取得部と、
    前記被検体の血管を示す画像に対して、前記切替情報に応じた表示態様で前記指標値を反映させたカラー画像を生成する生成部と、
    前記カラー画像を表示部に表示させる表示制御部と、
    を備える、Ｘ線ＣＴ装置。
19. 被検体の血管を含む画像データを取得するデータ取得手順と、
    前記取得された画像データに含まれる血管の構造に対して流体解析を行って、前記血管の各位置における血流に関する指標値を得る解析手順と、
    前記指標値を表示させる際の表示態様を切り替える切替情報として、前記指標値の表示状況を示す情報を取得する取得手順と、
    前記被検体の血管を示す画像に対して、前記切替情報に応じた表示態様で前記指標値を反映させたカラー画像を生成する生成手順と、
    前記カラー画像を表示部に表示させる表示制御手順と、
    をコンピュータに実行させる、医用画像処理プログラム。