JP2018175374A - 医用画像処理装置及びｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

医用画像処理装置及びｘ線ｃｔ装置 Download PDF

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Abstract

【課題】精度よく血流量を推定することができる医用画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置を提供すること。
【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、第１の設定部と、第２の設定部と、決定部と、解析部とを含む。第１の設定部は、画像データに含まれる心臓の断面において心筋に対応する環状領域に第１の関心領域を設定する。第２の設定部は、環状領域を含む領域に対して第１の関心領域よりも広い第２の関心領域を設定する。決定部は、第１の関心領域における信号値の度数分布に基づいて、画像データに対する血流動態解析に用いる信号値の範囲を定めるための閾値を決定する。解析部は、第２の関心領域について、閾値に基づく範囲に含まれる信号値を用いた血流動態解析を実行する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置に関する。
従来、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置を用いて心筋の血流動態（パーフュージョン：perfusion）の検査が実施されている。かかる検査では、例えば、血管に造影剤が投与され、Ｘ線ＣＴ装置によって収集された心臓のＣＴ画像を画像解析することにより、心筋に到達した造影剤量を推定し、推定した造影剤量から心筋に流入する血流量を推定する心筋血流量計測が実施される。
特開２０１２−２５６１７５号公報 国際公開第２０１６／１５７４５７号
本発明が解決しようとする課題は、精度よく血流量を推定することができる医用画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置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、第１の設定部と、第２の設定部と、決定部と、解析部とを含む。第１の設定部は、画像データに含まれる心臓の断面において心筋に対応する環状領域に第１の関心領域を設定する。第２の設定部は、前記環状領域を含む領域に対して前記第１の関心領域よりも広い第２の関心領域を設定する。決定部は、前記第１の関心領域における信号値の度数分布に基づいて、前記画像データに対する血流動態解析に用いる信号値の範囲を定めるための閾値を決定する。解析部は、前記第２の関心領域について、前記閾値に基づく範囲に含まれる信号値を用いた血流動態解析を実行する。
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の実施形態に係る第１の設定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の実施形態に係る心筋の断面ごとの第１の関心領域の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る決定機能による閾値の決定の一例を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る第１の設定機能による第１の関心領域の他の例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係る第２の設定機能によって設定される第２の関心領域の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る解析機能による血流量の推定結果の一例を示す図である。 図９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１０は、第２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及びＸ線ＣＴ装置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及びＸ線ＣＴ装置は、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、本願が開示す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。
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、医用画像処理システムにおいては、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００が、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、医用情報処理システムは、ネットワーク４００を介して、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging）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が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ＣＴ画像データを生成する。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００は、心臓を含む領域を対象とした時系列のＣＴ画像データを生成する。
ここで、Ｘ線ＣＴ装置１００は、インジェクター及び心電計が接続される。インジェクターは、Ｘ線ＣＴ装置１００による制御に応じて被検体に造影剤を注入する。具体的には、インジェクターは、Ｘ線ＣＴ装置１００から受信する制御信号によって制御され、予め決められた条件に基づいて、被検体に造影剤を注入する。なお、インジェクターは、操作者の操作に応じて、被検体に対して造影剤を注入することもできる。また、心電計は、被検体に付けられた電極を介して被検体のＥＣＧ（electro cardiogram）信号を検出して心電図を生成し、生成した心電図をＸ線ＣＴ装置１００に送信する。Ｘ線ＣＴ装置１００は、心電計から受信した心電図に基づいてＸ線の照射を制御することで、心電波形の所定の位相に同期したＣＴ画像データを生成することができる。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１００は、造影剤が注入された被検体について、心電図に基づく同期により、造影剤が注入された拡張期の心臓のＣＴ画像データを１心拍ごとに収集する。
画像保管装置２００は、ネットワーク４００を介して、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記憶回路に記憶させる。
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、画像処理後のＣＴ画像や、画像処理によって得られる解析結果等をディスプレイ等に表示する。
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、Ｉ／Ｆ（インターフェース）回路３１０と、記憶回路３２０と、入力回路３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを有する。
Ｉ／Ｆ回路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、Ｉ／Ｆ回路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、Ｉ／Ｆ回路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。
記憶回路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、記憶回路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、記憶回路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。例えば、記憶回路３２０は、Ｘ線ＣＴ装置１００によって経時的に収集されたＣＴ画像データを記憶する。一例を挙げると、記憶回路３２０は、造影剤が注入され、１心拍ごとに収集された拡張期の心臓のＣＴ画像データを記憶する。
入力回路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、入力回路３３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。
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。例えば、ディスプレイ３４０は、処理回路３５０による表示制御のもと、ＣＴ画像データに基づく解析結果や、ＣＴ画像などを表示する。
処理回路３５０は、入力回路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、Ｉ／Ｆ回路３１０から出力されるＣＴ画像データを記憶回路３２０に記憶させる。また、処理回路３５０は、記憶回路３２０からＣＴ画像データを読み出し、読み出したＣＴ画像データから生成したＣＴ画像をディスプレイ３４０に表示させる。また、処理回路３５０は、ＣＴ画像データに対して種々の解析処理を実行して、解析結果をディスプレイ３４０に表示させる。
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、精度よく血流量を推定することを可能にする。具体的には、医用画像処理装置３００は、心臓を含む医用画像（例えば、３次元のＣＴ画像データ等）を用いたパーフュージョン（Perfusion）解析において、画像データに含まれるノイズを除去することにより、心筋における血流量を精度よく推定する。ここで、心筋の血流量は、心筋の造影剤濃度（心筋における信号値）に基づいて推定されることから、ＣＴ画像データにおける心筋領域にノイズが含まれる場合、このノイズが血流量の推定の結果に誤差を与えることとなる。そこで、本願に係る医用画像処理装置３００は、心筋における信号値からノイズを除去することで、その後の血流量の推定を精度よく行うことを可能にする。
以下、本実施形態に係る医用画像処理装置３００の詳細について説明する。本実施形態に係る医用画像処理装置３００においては、処理回路３５０が、図２に示すように、制御機能３５１と、第１の設定機能３５２と、第２の設定機能３５３と、決定機能３５４と、解析機能３５５とを実行する。ここで、第１の設定機能３５２は、特許請求の範囲における第１の設定部の一例である。また、第２の設定機能３５３は、特許請求の範囲における第２の設定部の一例である。また、決定機能３５４は、特許請求の範囲における決定部の一例である。また、解析機能３５５は、特許請求の範囲における解析部の一例である。
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、Ｉ／Ｆ回路３１０を介して、Ｘ線ＣＴ装置１００、或いは、画像保管装置２００からＣＴ画像データを取得する。一例を挙げると、制御機能３５１は、造影剤が注入され、１心拍ごとに収集された拡張期の心臓のＣＴ画像データを取得する。そして、制御機能３５１は、取得したＣＴ画像データを記憶回路３２０に格納する。また、制御機能３５１は、ＣＴ画像データからＣＴ画像を生成し、生成したＣＴ画像をディスプレイ３４０にて表示するように制御する。また、制御機能３５１は、解析機能３５５による解析結果をディスプレイ３４０にて表示するように制御する。
第１の設定機能３５２は、画像データに含まれる心臓の断面において心筋に対応する環状領域に第１の関心領域を設定する。具体的には、第１の設定機能３５２は、心筋に流入した造影剤に基づく信号以外の信号を除外するように心臓の断面における心筋の境界を設定することで、第１の関心領域を設定する。すなわち、第１の設定機能３５２は、心筋のみが含まれる第１の関心領域を設定する。上述したように、医用画像処理装置３００は、心筋における信号値からノイズを除去することで、その後の血流量の推定を精度よく行う。そこで、第１の設定機能３５２は、ＣＴ画像データにおける心筋の信号値に対するノイズ除去の処理に用いる閾値を決定するための第１の関心領域を設定する。すなわち、第１の設定機能３５２は、ＣＴ画像データにおける心筋の信号値として適切か否かを判定するための閾値の決定に用いる第１の関心領域を設定する。
図３は、第１の実施形態に係る第１の設定機能３５２による処理の一例を説明するための図である。ここで、図３においては、心軸に直交する断面の左心室の心筋に対して第１の関心領域を設定する場合について示す。例えば、第１の設定機能３５２は、図３に示すように、左心室の断面において、左心室の心筋の内壁を示す輪郭５２と外壁を示す輪郭５１とで挟まれた環状の領域に対して、心筋に流入した造影剤に基づく信号以外の信号を除外するように第１の関心領域を設定する。
例えば、第１の設定機能３５２は、図３の中段の左側の図に示すように、心筋の外壁を示す輪郭５１の内側に境界６１を設定する。そして、第１の設定機能３５２は、図３の中段の右側の図に示すように、心筋の内壁を示す輪郭５２の外側に境界６２を設定する。これにより、第１の設定機能３５２は、図３の下段の図に示すように、境界６１と境界６２とで挟まれた第１の関心領域Ｒ１を設定する。ここで、境界６１及び境界６２は、心筋に流入した造影剤に基づく信号以外の信号を除外するように設定される。
例えば、第１の設定機能３５２は、心筋によって囲まれた内腔に隣接する内腔に基づく信号を心筋の境界に囲まれた領域内から除外するように、心筋の外壁に対応する外側の境界６１を設定する。すなわち、第１の設定機能３５２は、左心室の心筋に対して第１の関心領域Ｒ１を設定する場合に、右心室の内腔に基づく信号が第１の関心領域Ｒ１内に含まれないように、境界６１を設定する。右心室の内腔に造影剤が含まれる場合、この造影剤に起因するアーチファクトが左心室の心筋の領域に生じることがある。そこで、第１の設定機能３５２は、右心室の内腔内の信号及び内腔の信号に基づく心筋領域上の信号を、第１の関心領域から除外するように境界６１を設定する。
また、例えば、第１の設定機能３５２は、心筋によって囲まれた内腔に基づく信号を心筋の境界に囲まれた領域内から除外するように、心筋の内壁に対応する内側の境界６２を設定する。すなわち、第１の設定機能３５２は、左心室の心筋に対して第１の関心領域を設定する場合、左心室の内腔に基づく信号が第１の関心領域Ｒ１内に含まれないように、境界６２を設定する。図３の中段右側の図の領域５２１に示すように、左心室の内壁を示す輪郭５２は、右心室と同様の造影剤に起因するアーチファクトや、左心室の内膜の形態に基づく信号により、ひだ状（凹凸状）となる場合がある。そこで、第１の設定機能３５２は、このようなひだ状となる部分の信号が含まれないように、心筋の内側の境界６２を設定する。
上述したように、第１の設定機能３５２は、心筋に流入した造影剤に基づく信号以外の信号を除外するように境界６１及び境界６２を設定することで形成される環状領域を、第１の関心領域Ｒ１として設定する。ここで、第１の設定機能３５２は、上述した第１の関心領域を種々の方法によって設定することができる。以下、第１の関心領域の設定方法の例について説明する。
例えば、第１の設定機能３５２は、心臓の断面における心筋を抽出し、抽出した心筋の内壁に対応する内側の輪郭に対して膨張処理を施し、心筋の外壁に対応する外側の輪郭に対して縮小処理を施すことで、第１の関心領域を設定する。すなわち、第１の設定機能３５２は、まず、既存の心筋抽出アルゴリズムにより心筋の輪郭５１、５２をそれぞれ抽出する。そして、第１の設定機能３５２は、抽出した輪郭５１及び輪郭５２に対してモルフォロジー（morphology）処理を施すことで、境界６１及び境界６２を設定する。例えば、第１の設定機能３５２は、輪郭５１によって囲まれた領域に対してエロージョン（erosion）処理を施すことで領域を縮小させ、縮小後の領域の外郭を境界６１として設定する。また、例えば、第１の設定機能３５２は、輪郭５２によって囲まれた領域に対してダイレーション（dilation）処理を施すことで領域を膨張させ、膨張後の領域の外郭を境界６２として設定する。なお、上述したモルフォロジー処理の対象となる周辺の画素数は、任意に設定することができ、例えば、２又は３画素に設定される。
また、第１の設定機能３５２は、心臓の断面における心筋を抽出し、抽出した心筋の輪郭に囲まれた領域における信号値の度数分布が正規分布に近似するように輪郭に囲まれた領域を変形させ、変形後の領域を第１の関心領域として設定する。すなわち、第１の設定機能３５２は、まず既存の心筋抽出アルゴリズムにより心筋の輪郭５１、５２をそれぞれ抽出する。そして、第１の設定機能３５２は、抽出した輪郭５１及び輪郭５２によって囲まれた環状の領域についてヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムが正規分布に近似するように環状の領域を小さくすることで第１の関心領域を設定する。例えば、第１の設定機能３５２は、ヒストグラムが正規分布に近似するように、輪郭５１を縮小させたり、輪郭５２を拡大させたりする。そして、第１の設定機能３５２は、ヒストグラムが正規分布に近似した際の環状の領域を第１の関心領域Ｒ１として設定する。
また、第１の設定機能３５２は、操作者による操作に応じて第１の関心領域を設定することもできる。かかる場合には、例えば、入力回路３３０が、操作者による入力操作を受け付ける。第１の設定機能３５２は、入力回路３３０によって受け付けられた操作に応じて処理を実行する。一例を挙げると、まず、ディスプレイ３４０が、図３に示すような心筋の断面画像を表示する。操作者は、ディスプレイ３４０に表示された断面画像を参照しながら、入力回路３３０を介して、境界６１及び境界６２を指定する指定操作を行う。第１の設定機能３５２は、入力回路３３０によって受け付けられた境界６１及び境界６２によって囲まれた環状領域を第１の関心領域Ｒ１として設定する。
また、例えば、入力回路３３０は、上述したモルフォロジー処理を実行させるための操作を受け付ける。第１の設定機能３５２は、入力回路３３０によって受け付けられた操作に応じてモルフォロジー処理を実行する。一例を挙げると、まず、ディスプレイ３４０が、図３に示すような心筋の断面画像上に輪郭５１及び輪郭５２を示す楕円を表示させる。操作者は、ディスプレイ３４０に表示された断面画像上の輪郭５１及び輪郭５２を示す楕円を参照しながら、入力回路３３０を介して、エロージョン処理を実行させるための入力操作や、ダイレーション処理を実行させるための入力操作を行う。第１の設定機能３５２は、入力回路３３０によって受け付けられた入力操作に応じてモルフォロジー処理を実行し、第１の関心領域Ｒ１を設定する。
なお、上述した第１の関心領域を直接設定させるために、既存の心筋抽出アルゴリズムを改変させる場合であってもよい。例えば、隣接する内腔に基づく信号を心筋の領域内から除外するように、心筋の外壁に対応する輪郭５１を抽出し、内腔に基づく信号を心筋の領域内から除外するように、心筋の内壁に対応する輪郭５２を抽出するように、既存の心筋抽出アルゴリズムを改変する。これにより、第１の設定機能３５２は、改変後の心筋抽出アルゴリズムに基づいて心筋を抽出することで、上述した処理を行うことなく、第１の関心領域Ｒ１を設定することができる。
そして、第１の設定機能３５２は、上述した第１の関心領域Ｒ１を、心筋の断面ごとに設定する。図４は、第１の実施形態に係る心筋の断面ごとの第１の関心領域の一例を示す図である。ここで、図４においては、拡張期ごとに収集された複数のＣＴ画像データのうちの１つのＣＴ画像データについて、心軸に直交する１２の断面に対して第１の関心領域を設定する場合について示す。例えば、第１の設定機能３５２は、上述した種々の設定方法により、図４に示すように、左心室の１２の断面について第１の関心領域Ｒ１をそれぞれ設定する。
さらに、第１の設定機能３５２は、拡張期ごとに収集された複数のＣＴ画像データについて、第１の関心領域Ｒ１をそれぞれ設定する。すなわち、第１の設定機能３５２は、各時点のＣＴ画像データについて、図４に示すように、各断面に対して第１の関心領域を設定する。ここで、第１の設定機能３５２は、上述した設定方法により、複数のＣＴ画像データに対して第１の関心領域をそれぞれ設定することもできるが、ＣＴ画像データ間での位置合わせ結果を利用して第１の関心領域Ｒ１を設定することもできる。
上述したように、第１の関心領域Ｒ１が設定される複数のＣＴ画像データは、心電同期によって特定の心位相（例えば、拡張期）で撮影された心臓を含むものである。ＣＴ画像データ間で心臓の形状の違いは、わずかであると考えられる。そこで、第１の設定機能３５２は、１つのＣＴ画像データに対して設定した第１の関心領域Ｒ１を、ＣＴ画像データ間での位置合わせ結果に基づいて変形することで、その他のＣＴ画像データに対して第１の関心領域Ｒ１を設定する。例えば、第１の設定機能３５２は、１つのＣＴ画像データ（第１のＣＴ画像データ）について、断面ごとに第１の関心領域Ｒ１を設定する。そして、第１の設定機能３５２は、第１のＣＴ画像データとその他のＣＴ画像データ（第２のＣＴ画像データ）との位置合わせ結果に応じて、設定した第１の関心領域Ｒ１を変形することで、第２のＣＴ画像データに対して第１の関心領域Ｒ１を設定する。すなわち、第１の設定機能３５２は、位置合わせの結果に応じて、第１のＣＴ画像データの断面ごとの第１の関心領域Ｒ１を変形して、第２のＣＴ画像データの各断面に設定する。なお、ＣＴ画像データ間の位置合わせの結果は、第１の設定機能３５２が位置合わせを実施することで取得される場合であってもよいが、血流動態解析において実施される位置合わせの結果が流用される場合であってもよい。
また、第１の設定機能３５２は、複数のＣＴ画像データ間のずれがないものとして、第１のＣＴ画像データに対して設定した第１の関心領域Ｒ１をその他のＣＴ画像データに対して適用させることもできる。
また、第１の設定機能３５２は、操作者による操作に応じて第１の関心領域を設定することもできる。一例を挙げると、まず、ディスプレイ３４０が、ＣＴ画像データごとに、図３に示すような心筋の断面画像を表示する。操作者は、ディスプレイ３４０に表示された断面画像を参照しながら、入力回路３３０を介して、ＣＴ画像データごとに、各断面上に境界６１及び境界６２を指定する指定操作を行う。第１の設定機能３５２は、入力回路３３０によって受け付けられた境界６１及び境界６２によって囲まれた環状領域を第１の関心領域Ｒ１として設定する。
ここで、操作者は、入力回路３３０を介して、第１の関心領域Ｒ１を修正することもできる。例えば、第１の設定機能３５２が、複数のＣＴ画像データに対して第１の関心領域Ｒ１をそれぞれ設定する。操作者は、第１の設定機能３５２によって設定されたＣＴ画像データごとの第１の関心領域Ｒ１を参照して、設定された領域が不適切であると判断した場合に、入力回路３３０を介して修正を行うことができる。
なお、上記した例では、特定の心位相（例えば、拡張期）のＣＴ画像データに対して第１の関心領域Ｒ１を設定する場合について説明した。しかしながら、第１の設定機能３５２は、異なる心位相のＣＴ画像データに対しても第１の関心領域Ｒ１を設定することができる。かかる場合には、例えば、第１の設定機能３５２は、まず、１つの心位相のＣＴ画像データに対して第１の関心領域Ｒ１を設定する。そして、第１の設定機能３５２は、パターンマッチングにより心筋の変形パターンを特定し、特定した変形パターンに応じて設定済みの第１の関心領域Ｒ１を変形することで、異なる心位相のＣＴ画像データに対して第１の関心領域Ｒ１を設定する。なお、異なる心位相のＣＴ画像データに対して第１の関心領域Ｒ１を設定する場合も、操作者は、入力回路３３０を介して、第１の関心領域Ｒ１を修正することができる。
図２に戻って、第２の設定機能３５３は、環状領域を含む領域に対して第１の関心領域よりも広い第２の関心領域を設定する。具体的には、第２の設定機能３５３は、心筋全体を含む環状領域を第２の関心領域として設定する。換言すると、第２の設定機能３５３は、後述する血流値の推定の対象となる領域を設定する。例えば、第２の設定機能３５３は、既存の心筋抽出アルゴリズムによって第２の関心領域を設定する。なお、第２の関心領域が設定されるタイミングは、第１の関心領域が設定される前及び後のどちらでもよく、後述する血流動態解析を実行した後でもよい。第２の関心領域の例については、後述する。
決定機能３５４は、第１の関心領域における信号値の度数分布に基づいて、画像データに対する血流動態解析に用いる信号値の範囲を定めるための閾値を決定する。具体的には、決定機能３５４は、ＣＴ画像データにおける心筋の信号値として適切か否かを判定するための閾値を決定する。換言すると、決定機能３５４は、血流値を推定するために用いるＣＴ値の対象範囲を設定するための閾値を決定する。例えば、決定機能３５４は、第１の設定機能３５２によって設定された第１の関心領域ごとに、ＣＴ値のヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムに基づいて閾値を設定する。
図５は、第１の実施形態に係る決定機能３５４による閾値の決定の一例を説明するための図である。例えば、決定機能３５４は、第１の関心領域Ｒ１ごとに、図５に示すヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムに基づいて、第１の関心領域Ｒ１ごとの閾値を決定する。例えば、決定機能３５４は、第１の関心領域Ｒ１におけるＣＴ値のヒストグラムを正規分布と仮定する。そして、決定機能３５４は、図５に示すように、「平均＋２ＳＤ」を閾値として設定する。すなわち、第１の関心領域Ｒ１は、心筋に流入した造影剤に基づく信号以外の信号を除くように設定されていることから、第１の関心領域Ｒ１におけるＣＴ値のヒストグラムは、心筋における造影剤に起因する信号のみの分布を示す。従って、このヒストグラムに基づいて閾値を設定することで、心筋における造影剤の信号を残しつつ、ノイズのみを除去することができる閾値が設定されることとなる。なお、本実施形態では、例として平均値を用いて閾値を定める場合を示したが、閾値の設定方法はこれに限定されない。例えば、平均値の代わりに標準偏差や、分散を用いてヒストグラム上の代表値を定め、代表値を閾値として設定しても構わない。
すなわち、図５に示すように、心筋の内腔の造影剤の信号や、内腔の造影剤に基づくアーチファクトは、高いＣＴ値として出現することから、第１の関心領域Ｒ１におけるＣＴ値のヒストグラムに基づいて閾値を設定することにより、これらの信号を効率的に除去することができる。ここで、決定機能３５４は、第１の関心領域Ｒ１における信号値のヒストグラムにおいて、平均値よりも高い値のみを閾値として決定する。すなわち、心筋において虚血が生じている領域（ＣＴ値が低い領域）を除外しないようにするため、決定機能３５４は、平均値よりも高い側にのみ閾値を設定し、平均値よりも低い側には閾値を設定しない。
決定機能３５４は、複数のＣＴ画像データにおける各断面に設定された第１の関心領域Ｒ１ごとに、図５に示すヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムに基づいて閾値を決定する。すなわち、決定機能３５４は、複数のＣＴ画像データにおける各断面について、血流値の推定に用いるＣＴ値の対象範囲を設定する。
なお、上述した例では、環状領域に対して第１の関心領域を１つ設定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、環状領域に対して第１の関心領域を複数設定する場合であってもよい。具体的には、第１の設定機能３５２は、環状領域を複数の部分領域に区分し、複数の部分領域に対して第１の関心領域をそれぞれ設定する。図６は、第１の実施形態に係る第１の設定機能３５２による第１の関心領域の他の例を示す図である。例えば、第１の設定機能３５２は、図６に示すように、心筋に対応する環状領域に対して領域の一部を含む第１の関心領域Ｒ２を設定する。同様に、第１の設定機能３５２は、心筋に対応する環状領域に沿って、領域の一部を含む第１の関心領域Ｒ２を複数設定する。
このように、第１の設定機能３５２が、１つの環状領域に対して複数の第１の関心領域を設定すると、第２の設定機能３５３は、複数の第１の関心領域について、第２の関心領域をそれぞれ設定する。そして、決定機能３５４は、第１の関心領域ごとに閾値を決定する。
図２に戻って、解析機能３５５は、閾値に基づく範囲に含まれる信号値を用いた血流動態解析を実行する。具体的には、解析機能３５５は、ＣＴ画像データの断面ごとに、閾値を用いたノイズ除去を行い、ノイズ除去後のＣＴ画像データを用いて血流動態解析を実行する。すなわち、解析機能３５５は、元のＣＴ画像データの各断面において、決定された閾値「平均＋２ＳＤ」を超えるＣＴ値を除外し、除外した後の各断面を用いて血流動態解析を実行する。なお、ＣＴ値を除外した画素については、欠損とした画素としてもよく、或いは、周辺の画素のＣＴ値によってＣＴ値を補間する場合であってもよい。周辺の画素のＣＴ値によって補間する場合、例えば、周辺画素の平均値によって補間してもよい。
例えば、解析機能３５５は、例えば、拡張期に収集された複数のＣＴ画像データ間で位置合わせを行うことで、各ＣＴ画像データ間で断面を対応付ける。そして、解析機能３５５は、ノイズ除去後の断面において、各ＣＴ画像データ間で対応付けられた画素ごとに造影剤の時間濃度曲線（ＴＤＣ：Time Density Curve）を生成する。すなわち、解析機能３５５は、心筋のみの領域における造影剤の濃度変化（造影剤に基づくＣＴ値の時間変化）を示すＴＤＣを生成する。
また、解析機能３５５は、断面が対応付けられた各ＣＴ画像データにおいて、左心室の内腔における造影剤の時間濃度曲線を生成する。さらに、解析機能３５５は、左心室の内腔におけるＴＤＣ、毛細血管から心筋細胞に造影剤が移行する際の移行定数などに基づいて、心筋におけるＣＴ値を血流量に変換する変換テーブルを算出する。解析機能３５５は、心筋におけるＴＤＣと変換テーブルによって血流量を推定することができる。
ここで、解析機能３５５は、第２の設定機能３５３によって設定された第２の関心領域を対象として、血流量を推定する。図７は、第１の実施形態に係る第２の設定機能３５３によって設定される第２の関心領域の一例を示す図である。ここで、図７においては、拡張期ごとに収集された複数のＣＴ画像データのうちの１つのＣＴ画像データについて、心軸に直交する１２の断面に対して第２の関心領域を設定する場合について示す。例えば、第２の設定機能３５３は、図７に示すように、左心室の１２断面について第２の関心領域Ｒ３をそれぞれ設定する。
ここで、第２の設定機能３５３は、例えば、心筋の外壁に対応する境界７１及び内壁に対応する境界７２を、既存の心筋抽出アルゴリズムによって抽出する。そして、第２の設定機能３５３は、境界７１と境界７２とで挟まれた領域を第２の関心領域Ｒ３として設定する。なお、心筋に対応する環状領域に対して第１の関心領域が複数設定された場合には、第２の設定機能３５３は、各第１の関心領域を含むように、複数の第２の関心領域をそれぞれ設定する。ここで、第１の関心領域及び第２の関心領域が複数設定される場合、例えば、ＡＨＡ（American Heart Association）によって規定されたセグメントごとに設定される。
解析機能３５５は、第２の設定機能３５３によって設定された第２の関心領域における血流量を推定する。具体的には、解析機能３５５は、第２の関心領域について、閾値に基づく範囲に含まれる信号値を用いた血流動態解析を実行することで、血流量を推定する。より具体的には、解析機能３５５は、心筋におけるＣＴ値を血流量に変換する変換テーブルを用いて、ノイズ除去後の心筋のみの領域におけるＴＤＣに基づくＣＴ値を血流量に変換することで、心筋における血流量を推定する。すなわち、解析機能３５５は、ノイズを除去した後のＴＤＣに基づくＣＴ値を用いて血流量を推定することで、精度よく血流量を推定することができる。
ここで、解析機能３５５は、血流量の推定結果を種々の形態で表すことができる。図８は、第１の実施形態に係る解析機能３５５による血流量の推定結果の一例を示す図である。なお、図８においては、図７において設定された第２の関心領域Ｒ３について、血流量を推定した場合の例を示す。例えば、解析機能３５５は、第２の関心領域Ｒ３に含まれる画素ごとに、図８に示す時点でのＣＴ値をＴＤＣから抽出し、抽出したＣＴ値に対応する血流量を変換テーブルから取得する。そして、解析機能３５５は、血流量の値に色を対応付けたカラーバーに基づいて、図８の下段に示すように、第２の関心領域Ｒ３に含まれる各画素を色で示した血流値画像を生成する。制御機能３５１は、解析機能３５５によって生成された血流値画像をディスプレイ３４０に表示するように制御する。
なお、解析機能３５５は、複数の時点で取集された各ＣＴ画像データに対して、上述した血流動態解析を実行し、図８に示すような血流値画像をそれぞれ生成することができる。また、解析機能３５５は、上述したカラーバーに基づく血流値画像だけではなく、血流量の値の違いをグレースケールによって示した血流値画像を生成することもできる。また、解析機能３５５は、第２の関心領域Ｒ３上に血流量の値「ｍｌ／１００ｇ／ｍｉｎ」を重畳させた血流値画像を生成することもできる。
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９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９におけるステップＳ１０１、ステップＳ１０９は、例えば、処理回路３５０が制御機能３５１に対応するプログラムを記憶回路３２０から読み出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０２、ステップＳ１０３は、例えば、処理回路３５０が第１の設定機能３５２に対応するプログラムを記憶回路３２０から読み出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０４、ステップＳ１０５は、例えば、処理回路３５０が決定機能３５４に対応するプログラムを記憶回路３２０から読み出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０６、ステップＳ１０７は、例えば、処理回路３５０が解析機能３５５に対応するプログラムを記憶回路３２０から読み出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０８は、例えば、処理回路３５０が、第２の設定機能３５３に対応するプログラムを記憶回路３２０から読み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、Ｘ線ＣＴ装置１００或いは画像保管装置２００からＣＴ画像データを取得する（ステップＳ１０１）。そして、処理回路３５０が、取得したＣＴ画像データに含まれる心臓の断面における心筋を抽出し（ステップＳ１０２）、心筋に対応する環状領域に第１の関心領域を設定する（ステップＳ１０３）。その後、処理回路３５０は、設定した第１関心領域に含まれる画素のＣＴ値についてヒストグラムを生成して（ステップＳ１０４）、生成したヒストグラムにおける平均値よりも高い値に対する閾値を決定する（ステップＳ１０５）。
そして、処理回路３５０は、元のＣＴ画像データにおいて閾値を超えるＣＴ値を除去して（ステップＳ１０６）、閾値を超えるＣＴ値を除去したＣＴ画像データを対象として血流動態解析（造影剤の時間濃度曲線の生成）を実行する（ステップＳ１０７）。そして、処理回路３５０は、第２の関心領域を設定して（ステップＳ１０８）、設定した第２の関心領域における血流値をディスプレイ３４０に表示させる（ステップＳ１０９）。
上述したように、第１の実施形態によれば、第１の設定機能３５２が、ＣＴ画像データに含まれる心臓の断面において心筋に対応する環状領域に第１の関心領域を設定する。第２の設定機能３５３は、環状領域を含む領域に対して第１の関心領域よりも広い第２の関心領域を設定する。決定機能３５４は、第１の関心領域における信号値のヒストグラムに基づいて、ＣＴ画像データに対する血流動態解析に用いる信号値の範囲を定めるための閾値を決定する。解析機能３５５は、第２の関心領域について、閾値に基づく範囲に含まれる信号値を用いた血流動態解析を実行する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、心筋のみを含む領域内の信号値、すなわち、ノイズを除外した信号値に基づいて血流動態解析を実行することができ、精度よく血流量を推定することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、第１の設定機能３５２は、心筋に流入した造影剤に基づく信号以外の信号を除外するように心臓の断面における心筋の境界を設定することで、第１の関心領域を設定する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、画像データ内のノイズを効率よく除外することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、第１の設定機能３５２は、心臓の断面における心筋を抽出し、抽出した心筋の内壁に対応する内側の輪郭に対して膨張処理を施し、心筋の外壁に対応する外側の輪郭に対して縮小処理を施すことで、第１の関心領域を設定する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、第１の関心領域を容易に設定することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、入力回路３３０が、操作者による入力操作を受け付ける。第１の設定機能３５２は、入力回路３３０によって受け付けられた入力操作に応じて膨張処理及び縮小処理を施す。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、モルフォロジー処理の調整を容易に行うことを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、第１の設定機能３５２は、心臓の断面における心筋を抽出し、抽出した心筋の輪郭に囲まれた領域における信号値のヒストグラムが正規分布に近似するように輪郭に囲まれた領域を変形させ、変形後の領域を第１の関心領域として設定する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、第１の関心領域の設定を、信号値に基づいて精度よく行うことを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、第１の設定機能３５２は、心筋によって囲まれた内腔に基づく信号を心筋の境界に囲まれた領域内から除外するように、心筋の内壁に対応する内側の境界を設定する。また、第１の設定機能３５２は、心筋によって囲まれた内腔に隣接する内腔に基づく信号を心筋の境界に囲まれた領域内から除外するように、心筋の外壁に対応する外側の境界を設定する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、ノイズとして含まれやすい信号を除いた第１の関心領域を設定することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、第１の設定機能３５２は、環状領域を複数の部分領域に区分し、複数の部分領域に対して第１の関心領域をそれぞれ設定する。第２の設定機能３５３は、複数の部分領域について、第２の関心領域をそれぞれ設定する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、予め設定されたセグメントごとに第１の関心領域を設定することができ、造影剤による染まり方の違いを考慮した解析を実行することを可能にする。
また、第１の実施形態によれば、決定機能３５４は、第１の関心領域における信号値のヒストグラムにおいて、平均値、標準偏差または分散を用いて閾値を決定する。解析機能３５５は、第２の関心領域について、閾値よりも低い信号値を用いた血流動態解析を実行する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、ノイズに相当する信号のみを除き、虚血の疑いがある領域については除外せずに血流量の情報を提供することを可能にする。
（第２の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上述した第１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、左心室の心筋を対象と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、右心室の心筋を対象とする場合であってもよい。
また、上述した実施形態では、心筋の外側の境界及び内側の境界について、それぞれノイズを除去するように設定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、いずれか一方の境界についてノイズを除去するように設定す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１０は、第２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１０に示すように、第２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。なお、図示していないが、Ｘ線ＣＴ装置１００は、インジェクター及び心電計を有する。架台１０は、被検体Ｐ（患者）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、図示しない高電圧発生装置を制御して、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する回路であり、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、図示しない高電圧発生装置により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線を透過して減衰するフィルタである。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、後述する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被検体Ｐの体軸方向（図２に示すＺ軸方向）に沿って複数列配列されている。具体的には、第２の実施形態における検出器１３は、被検体Ｐの体軸方向に沿って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。
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１０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、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１０に示すように、入力回路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、記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。
入力回路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、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３７に転送する。例えば、入力回路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、入力回路３１は、第１の関心領域など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ＣＴ画像を操作者に表示したり、入力回路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、血流動態解析の解析結果などを表示する。
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、心電計から受信する心電図に同期した撮影を制御する。
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、記憶回路３５に格納する。
記憶回路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、記憶回路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、記憶回路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、記憶回路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、記憶回路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本撮影によって収集された投影データから、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記憶回路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、記憶回路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。また、処理回路３７は、インジェクターを制御して、予め設定された条件で被検体Ｐに造影剤を注入する。
そして、処理回路３７は、図１０に示すように、制御機能３７ａと、第１の設定機能３７ｂと、第２の設定機能３７ｃと、決定機能３７ｄと、解析機能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。第１の設定機能３７ｂは、上述した第１の設定機能３５２と同様の処理を実行する。第２の設定機能３７ｃは、上述した第２の設定機能３５３と同様の処理を実行する。決定機能３７ｄは、上述した決定機能３５４と同様の処理を実行する。解析機能３７ｅは、上述した解析機能３５５と同様の処理を実行する。
上述した実施形態では、ＣＴ画像データを対象と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、ＭＲＩ装置などの他の医用画像診断装置によって収集された画像データを対象とする場合であってもよい。
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、処理回路３５０及び処理回路３７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、処理回路３５０及び処理回路３７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、記憶回路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プログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶部等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、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憶されて提供されてもよい。また、このプログラムは、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、このプログラムは、後述する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。
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、精度よく血流量を推定することができる。
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
３７ａ、３５１ 制御機能
３７ｂ、３５２ 第１の設定機能
３７ｃ、３５３ 第２の設定機能
３７ｄ、３５４ 決定機能
３７ｅ、３５５ 解析機能
３００ 医用画像処理装置

Claims (10)

  1. 画像データに含まれる心臓の断面において心筋に対応する環状領域に第１の関心領域を設定する第１の設定部と、
    前記環状領域を含む領域に対して前記第１の関心領域よりも広い第２の関心領域を設定する第２の設定部と、
    前記第１の関心領域における信号値の度数分布に基づいて、前記画像データに対する血流動態解析に用いる信号値の範囲を定めるための閾値を決定する決定部と、
    前記第２の関心領域について、前記閾値に基づく範囲に含まれる信号値を用いた血流動態解析を実行する解析部と、
    を備える、医用画像処理装置。
  2. 前記第１の設定部は、前記心筋に流入した造影剤に基づく信号以外の信号を除外するように前記心臓の断面における前記心筋の境界を設定することで、前記第１の関心領域を設定する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
  3. 前記第１の設定部は、前記心臓の断面における前記心筋を抽出し、抽出した前記心筋の内壁に対応する内側の輪郭に対して膨張処理を施し、前記心筋の外壁に対応する外側の輪郭に対して縮小処理を施すことで、前記第１の関心領域を設定する、請求項２に記載の医用画像処理装置。
  4. 操作者による入力操作を受け付ける受付部をさらに備え、
    前記第１の設定部は、前記受付部によって受け付けられた入力操作に応じて前記膨張処理及び前記縮小処理を施す、請求項３に記載の医用画像処理装置。
  5. 前記第１の設定部は、前記心臓の断面における前記心筋を抽出し、抽出した前記心筋の輪郭に囲まれた領域における信号値の度数分布が正規分布に近似するように前記輪郭に囲まれた領域を変形させ、変形後の領域を前記第１の関心領域として設定する、請求項２に記載の医用画像処理装置。
  6. 前記第１の設定部は、前記心筋によって囲まれた内腔に基づく信号を前記心筋の境界に囲まれた領域内から除外するように、前記心筋の内壁に対応する内側の境界を設定する、請求項２又は３に記載の医用画像処理装置。
  7. 前記第１の設定部は、前記心筋によって囲まれた内腔に隣接する内腔に基づく信号を前記心筋の境界に囲まれた領域内から除外するように、前記心筋の外壁に対応する外側の境界を設定する、請求項２、３又は６に記載の医用画像処理装置。
  8. 前記第１の設定部は、前記環状領域を複数の部分領域に区分し、前記複数の部分領域に対して前記第１の関心領域をそれぞれ設定し、
    前記第２の設定部は、前記複数の部分領域について、前記第２の関心領域をそれぞれ設定する、請求項１〜７のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
  9. 前記決定部は、前記第１の関心領域における信号値の度数分布において、平均値、標準偏差または分散を用いて閾値として決定し、
    前記解析部は、前記第２の関心領域について、前記閾値よりも低い信号値を用いた血流動態解析を実行する、請求項１〜８のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
  10. 心臓を含む画像データを収集する収集部と、
    前記画像データに含まれる心臓の断面において心筋に対応する環状領域に第１の関心領域を設定する第１の設定部と、
    前記環状領域を含む領域に対して前記第１の関心領域よりも広い第２の関心領域を設定する第２の設定部と、
    前記第１の関心領域における信号値の度数分布に基づいて、前記画像データに対する血流動態解析に用いる信号値の範囲を定めるための閾値を決定する決定部と、
    前記第２の関心領域について、前記閾値に基づく範囲に含まれる信号値を用いた血流動態解析を実行する解析部と、
    を備える、Ｘ線ＣＴ装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020103902A (ja) * 2018-12-26 2020-07-09 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断システム及び学習済みモデルの生成方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019238754A1 (en) * 2018-06-15 2019-12-19 Pie Medical Imaging Bv Method and apparatus for quantitative hemodynamic flow analysis
JP7316611B2 (ja) 2020-01-30 2023-07-28 富士通株式会社 推定処理プログラム、推定処理方法、及び情報処理装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006500099A (ja) * 2002-09-19 2006-01-05 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 画像データ情報の表示
JP2006042998A (ja) * 2004-08-02 2006-02-16 Yokogawa Electric Corp 領域抽出方法およびその装置
JP2015167790A (ja) * 2014-03-10 2015-09-28 株式会社東芝 医用画像処理装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8167802B2 (en) * 2002-09-12 2012-05-01 Hitachi Medical Corporation Biological tissue motion trace method and image diagnosis device using the trace method
US20120065499A1 (en) * 2009-05-20 2012-03-15 Hitachi Medical Corporation Medical image diagnosis device and region-of-interest setting method therefore
JP2012256175A (ja) 2011-06-08 2012-12-27 Yokogawa Electric Corp 画像処理方法、画像処理装置およびこれらを用いた創薬支援装置
WO2016157457A1 (ja) 2015-03-31 2016-10-06 国立大学法人東北大学 画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006500099A (ja) * 2002-09-19 2006-01-05 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 画像データ情報の表示
JP2006042998A (ja) * 2004-08-02 2006-02-16 Yokogawa Electric Corp 領域抽出方法およびその装置
JP2015167790A (ja) * 2014-03-10 2015-09-28 株式会社東芝 医用画像処理装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020103902A (ja) * 2018-12-26 2020-07-09 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断システム及び学習済みモデルの生成方法
JP7353965B2 (ja) 2018-12-26 2023-10-02 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断システム及び学習済みモデルの生成方法

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