JP2019037465A - 医用画像処理装置、その制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】拡散強調画像において腫瘍の領域を適切に特定する補助を行うことを目的とする。【解決手段】拡散強調画像を記憶する記憶手段し、拡散強調画像の座標における拡散係数を取得し、拡散強調画像の座標における信号値を取得する。取得された拡散係数と信号値とに基づいて特定される領域を拡散強調画像における腫瘍領域として特定する。【選択図】図３

Description

拡散強調画像において腫瘍の領域を適切に特定する補助を行うことのできる医用画像処理装置、その制御方法、およびプログラムに関する。

患者における悪性腫瘍の有無を確認する方法として、骨シンチグラフィーによる手法がある。しかしながら、この骨シンチグラフィーによる手法で悪性腫瘍の定量的な経過の観察を行うためには、患者が被ばくしてしまうリスクがあるという問題点が存在する。

そこで、被ばくのリスクがなく悪性腫瘍の有無を確認する方法として、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置で撮影された拡散強調画像（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＤＷＩ）を用いる仕組みが存在する。拡散強調画像では、水分子のブラウン運動による拡散現象がもともと無いか、逆に水分子が細胞間を自由に拡散している場所は低信号、弱い拡散現象が存在する場所は高信号となる。悪性腫瘍の拡散現象の弱くその速度は小さいことから、拡散強調画像において悪性腫瘍は高信号となって表示されることを利用した仕組みである。下記の特許文献１には、拡散強調画像にＡＤＣ画像の情報を重畳して表示することで、拡散現象以外の原因によって高信号を呈している領域と悪性腫瘍の領域とをユーザが区別可能にする仕組みが開示されている。

特開２００８−１２１７２号公報

上述した特許文献１による手法では、ユーザが悪性腫瘍の有無を判断することはできるが患者の悪性腫瘍の進行具合を定量的に把握することはできない。また、拡散強調画像とＡＤＣ画像とを用いて医師が悪性腫瘍であると判断しなければならないため、悪性腫瘍を見落としてしまう可能性がある。

そこで本発明は、拡散強調画像において腫瘍の領域を適切に特定する補助を行うことのできる仕組みを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために本発明の医用画像処理装置は、拡散強調画像を記憶する記憶手段と、前記拡散強調画像の座標における拡散係数を取得する第１の取得手段と、前記拡散強調画像の前記座標における信号値を取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段で取得された前記拡散係数と、前記第２の取得手段で取得された前記信号値とに基づいて特定される領域を前記拡散強調画像における腫瘍領域として特定する特定手段とを備えることを特徴とする。

以上、本発明によれば、拡散強調画像において腫瘍の領域を適切に特定する補助を行うことが可能となる。

第１の実施形態における医用画像処理装置１００のハードウェア構成を示す構成図である。 第１の実施形態における医用画像処理装置１００の機能構成を示す構成図である。 第１の実施形態における詳細な処理の流れを説明するフローチャートである。 拡散強調画像４０１とＡＤＣ画像４０２の一例を説明する模式図である。 拡散強調画像５０１とＡＤＣ画像５０２の一例を説明する模式図である。 データテーブル６００の一例を示す模式図である。 画面７００の一例を示す模式図である。 第２の実施形態における詳細な処理の流れを説明するフローチャートである。 設定画面９００の一例を説明する模式図である。 シリーズ画像単位での腫瘍領域の抽出例と、画像全体での腫瘍領域の抽出例とを示す模式図である。

本発明を実施するための第１の実施形態について、以下、図面を参照しながら説明を行う。

（第１の実施形態）
図１は本実施形態における医用画像処理装置１００のハードウェア構成を説明する図である。なお、図１の医用画像処理装置１００のハードウェア構成は一例であり、用途や目的に応じて様々な構成例がある。

医用画像処理装置１００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、システムバス２０４、入力コントローラ２０５、ビデオコントローラ２０６、メモリコントローラ２０７、通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８、入力デバイス２０９、ディスプレイ２１０、外部メモリ２１１等を備える。

ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。

ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０２にロードして、プログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ ＯｕｔｐｕｔＳｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムや、各種装置の実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。

入力コントローラ２０５は、キーボードやマウス等のポインティングデバイス（入力デバイス２０９）からの入力を制御する。

ビデオコントローラ２０６はディスプレイ２１０等の表示装置の表示を制御する。ディスプレイ２１０（表示部）は例えばＣＲＴや液晶ディスプレイである。

メモリコントローラ２０７は、ブートプログラム、ブラウザソフトウェア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、各種データ等を記憶するハードディスクやフレキシブルディスク或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるカード型メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

尚、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本実施形態の医用画像処理装置１００が後述する各種処理を実行するために用いられる各種プログラム等はそれぞれ外部メモリ２１１（記憶手段に相当する）に記憶されており、必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされることにより、ＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、本発明に係るプログラムが用いる定義ファイルや各種情報テーブル、医用画像等は外部メモリ２１１に格納されている。尚、医用画像は外部サーバ等に記憶されており、医用画像処理装置１００が外部サーバから医用画像を取得するような構成としてもよい。

以上で、図１に示す医用画像処理装置１００のハードウェア構成の説明を終了する。

次に図２を用いて医用画像処理装置１００の機能構成について説明を行う。

医用画像処理装置１００は、画像取得部１０１、画像記憶部１０２、領域特定部１０３、表示制御部１０４、管理部１０５を備える。

画像取得部１０１は、モダリティ１０００から拡散強調画像やＡＤＣ画像を例とする医用画像を取得する機能部である。ＡＤＣ画像について説明する。拡散強調画像の撮影において、ＳＥ法のパルス系列において、ＭＰＧ（Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｒｏｂｉｎｇ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）の強さや印加時間を変えることによりディフェージング（ｄｅｐｈａｓｉｎｇ：励起パルス印加直後のスピンの位相が整った状態から、時間の経過とともに位相が拡散していく状態）の効果を付加して得られた複数の画像から、見かけ上の拡散係数（Ａｐｐａｒｅｎｔ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：ＡＤＣ値）を求めて画像化することができ、これを拡散画像（ＡＤＣ画像、ＡＤＣマップ）という。なお、本実施形態では座標ごとの拡散係数を求める手法としてＡＤＣ画像を取得しているが、座標ごとに見かけの拡散係数を求めるようにしても構わないものとする。また、本実施形態では、モダリティ１０００をＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置として説明を行うが必ずしもこれに限定される必要はない。医用画像をサーバ装置から取得する構成にしても構わない。

画像記憶部１０２は、画像取得部１０１で取得された拡散強調画像やＡＤＣ画像を記憶する機能部である。なお、拡散強調画像とＡＤＣ画像の座標はそれぞれ対応関係にあるものとして以下、説明を進める。領域特定部１０３は拡散強調画像とＡＤＣ画像とに基づいて、腫瘍領域を特定する機能部である。上述したように拡散強調画像において高信号（閾値より値が大きい）領域には、腫瘍領域と拡散現象以外の原因によって高信号を呈している領域とが含まれている。一方で、ＡＤＣ画像においては、低信号（閾値より値が小さい）領域には、腫瘍領域とそれ以外の理由でＡＤＣ値が低い組織が含まれている。これらを加味して、拡散強調画像において高信号、かつ、ＡＤＣ画像において低信号となる領域を、腫瘍領域として特定する。なお、本実施形態ではＡＤＣ画像を用いたが、拡散強調画像の座標ごとにＡＤＣ値を計算して実施しても構わないものとする。腫瘍領域とは、腫瘍の可能性が高い領域を指す。

例えば図４に拡散強調画像４０１とＡＤＣ画像４０２とを示す。拡散強調画像４０１とＡＤＣ画像４０２とは座標の対応関係がある。ここで、図４に示す座標４１０の信号値は拡散強調画像において高信号を呈しており、この座標４１０に対応している座標４２０のＡＤＣ値は、基準値より高い値を示している。したがって、本実施形態では、座標４１０の高信号は腫瘍領域ではなく、拡散現象以外の原因によって高信号を呈しているものと推測ができる。そのため、座標４１０は腫瘍領域として特定しない。

一方、図５について説明する。図５に拡散強調画像５０１とＡＤＣ画像５０２とを示す。拡散強調画像５０１とＡＤＣ画像５０２とは座標の対応関係がある。ここで、図５に示す座標５１０の信号値は拡散強調画像において高信号を呈しており、この座標５１０に対応している座標５２０のＡＤＣ値は、基準値より低い値を示している。したがって、本実施形態では、座標５１０の高信号は腫瘍領域である可能性が高いと推測ができる。そのため、座標５１０は腫瘍領域として特定する。

表示制御部１０４は領域特定部１０３で特定された腫瘍の体積や、その合計値を表示するよう制御する機能部である。管理部１０５は、領域特定部１０３で特定された腫瘍に関する体積などの情報を患者ごとに管理する機能部である。

以上、本実施形態における医用画像処理装置１００の機能構成を説明したが、これは一例であって用途や目的に応じて適宜変更されうる。

次に、本実施形態の処理の流れについて図３のフローチャートを用いて詳細に説明する。

ステップＳ３０１では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、モダリティ１０００から取得され、外部メモリ２１１に記憶された拡散強調画像（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＤＷＩ）と、当該拡散強調画像に対応するＡＤＣ画像との指定をユーザから受け付ける。それぞれの指定を受け付けた後処理をステップＳ３０２に進める。

ステップＳ３０２では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ユーザから実行指示を受け付けたか否かを判定する。具体的には実行ボタンなどのＧＵＩの選択を受け付けた場合に実行指示を受け付けたと判定することができる。実行指示を受け付けたと判定された場合には処理をステップＳ３０３に進め、実行指示を受け付けるまで処理を待機する。

ステップＳ３０３では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ＤＷＩにおける信号値の閾値（第２の基準値に相当する）の設定を行う。ここで設定する閾値はユーザにより指定される値としてもよい。また、公知の判別分析法により分離度の値が最大となる閾値を求めても構わない。ここで設定される閾値は、この閾値より大きい範囲に腫瘍領域の信号値が含まれている閾値であることが望ましい。閾値が、腫瘍領域に相当する信号値よりも小さい閾値である場合には、腫瘍領域を抽出することができなくなってしまうためである。

ステップＳ３０４では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０３で設定された閾値以上の信号値の座標を特定する。ここで閾値以上の信号値の座標を特定することにより、腫瘍領域を含む座標を特定することができる。しかしながら、上述したようにＤＷＩの高信号（閾値より大きい信号値）の領域には、腫瘍領域以外にも拡散現象以外の原因によって高信号を呈している領域が含まれている。

ステップＳ３０５では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ＡＤＣ値の閾値（第１の基準値に相当する）を設定する。ここで設定される閾値は、ユーザにより指定される値としてもよいし、デフォルトの値としてもよい。ＡＤＣ値の場合には、ＤＷＩにおける信号値とは異なり、組織によってＡＤＣ値がある程度決まっているため、デフォルトの値を用いることもできる。これも上述の判別分析法により閾値を求めても構わない。ここで設定される閾値は、この閾値より小さい範囲に腫瘍領域の信号値が含まれている閾値であることが望ましい。このように閾値を設定することにより、ステップＳ３０４で特定された座標のうち、腫瘍領域に相当する領域だけを特定することができる。なぜならば、腫瘍領域のＡＤＣ値は、拡散現象以外の原因によって高信号を呈している領域のＡＤＣ値よりも小さいためである。したがって、ここで設定される閾値は腫瘍領域のＡＤＣ値と拡散現象以外の原因によって高信号を呈している領域のＡＤＣ値との間に設定されることが望ましい。

ステップＳ３０６では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０５で設定されたＡＤＣ値の閾値以下のＡＤＣ値である座標を特定する。ここで特定された座標には少なくとも腫瘍領域の座標が含まれているが、腫瘍領域以外の座標も含まれている。

ステップＳ３０７では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０４で特定された座標であり、かつ、ステップＳ３０６で特定された座標を特定する。ここで特定された座標は、腫瘍領域であると推測することができる。ユーザに対して、腫瘍であるか否かの判断させるよう、ディスプレイ２１０上で提示するようにしても構わない。

ステップＳ３０８では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０７で特定された座標からなる領域の体積（大きさに相当する）・尖度・歪度を特定する（体積特定手段に相当する）。体積は、ステップＳ３０７で特定された座標が隣り合っている座標の体積である。尖度は、腫瘍領域のＤＷＩの信号値のヒストグラムにおける尖度である。歪度は腫瘍領域のＤＷＩの信号値のヒストグラムにおける歪度である。なお、体積は腫瘍領域の大きさを示す方法であり、断面における面積などにしてもよい。

ステップＳ３０９では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０８で特定された体積が所定の値以上か否かを判定し、所定の値以下である領域をノイズとして除去するノイズ除去処理を行う。例えば１ボクセルからなる領域はノイズである可能性が高いので、腫瘍の領域ではなくノイズとして判断することができる。

ステップＳ３１０では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０８で体積が特定された領域を腫瘍領域として記憶する。例えば、図６に示すデータテーブル６００で患者の撮影された画像ごとにそれぞれ記憶する。データテーブル６００は、外部メモリ２１１に記憶されるデータテーブルであり、番号６０１、サイズ６０２、平均６０３、尖度６０４、歪度６０５が対応付けて記憶されている。番号６０１は、腫瘍を一意に識別するための番号であり、サイズ６０２は、ステップＳ３０８で特定された体積を示す。平均６０３は、腫瘍のＤＷＩの信号値の平均値である。尖度６０４はステップＳ３０８で特定された尖度であり、歪度６０５はステップＳ３０８で特定された歪度である。

ステップＳ３１１では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、腫瘍領域として記憶していない領域が存在するか否かを判定する。まだ腫瘍領域として記憶していない領域が存在していると判定された場合には処理をステップＳ３０８に戻し、そうでない場合には処理をステップＳ３１２に進める。

ステップＳ３１２では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、患者のデータテーブル６００のサイズ６０２の合計値をそれぞれ算出し、合計値をディスプレイ２１０に表示するよう制御する。例えば図７に示すような画面７００を表示する。患者の撮影されたＤＷＩごとに、図６のデータテーブル６００が記憶されているため、過去のＤＷＩと今回撮影されたＤＷＩとを、体積の合計値で比較可能に表示する。図７では表形式で過去との比較が可能に表示されているが、グラフなどの他の表示形態でも構わない。

このように本実施形態によればＤＷＩに基づいて、患者の腫瘍の特定をし、特定された腫瘍の体積の合計値を算出し、その合計値の変化についてユーザに提示することで、ユーザに対して効率的かつ精度高く患者の診断の補助をすることができるという効果を奏する。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、１つの拡散強調画像にひとつのシリーズ画像が含まれている拡散強調画像を例として説明をしたが、第２の実施形態では、１つの拡散強調画像に複数のシリーズ画像が含まれている拡散強調画像の例で説明を行う。モダリティ１０００によっては全身のＤＷＩ画像を一度に撮影することができないために、患者の全身の拡散強調画像を撮影するためには、頭から胸、胸から腹部、腹部から下肢部といったように、部分ごとにシリーズ画像を撮影して、撮影されたシリーズ画像を結合して全身のＤＷＩ画像を撮影することがある。そうすると、撮影パラメータのわずかな差により、撮影されたシリーズ画像ごとに同一の組織であっても信号値が異なってしまうという課題がある。そうすると、全身に対して同一の閾値で腫瘍領域の抽出をした場合に、抽出されるべき腫瘍領域が抽出されないことがある。そこで、本実施形態では、１つの拡散強調画像に含まれる複数のシリーズ画像ごとに、閾値を設定して腫瘍領域を抽出することで、適切に腫瘍領域を抽出することのできる仕組みを提供する。

具体的に説明する。図１０に、シリーズ画像単位での腫瘍領域の抽出例１００１と、全体での腫瘍領域の抽出例１００２とを示している。シリーズ画像単位での腫瘍領域の抽出例１００１は、シリーズ画像Ａとシリーズ画像Ｂとでそれぞれ閾値を設定して、それぞれのシリーズ画像で腫瘍領域の抽出を行った後の抽出例である。こちらの抽出例１００１では、１００３の部分に示すように腫瘍領域がシリーズ画像Ｂの部分であっても抽出されていることが分かる。

一方で、全体での腫瘍領域の抽出例１００２では、シリーズ画像Ａとシリーズ画像Ｂとを合わせた全体において閾値を設定して、画像全体で腫瘍領域の抽出を行った後の抽出例である。この抽出例１００２では、シリーズ画像Ｂではほとんど腫瘍領域が特定されておらず、例えば抽出例１００１で１００３が腫瘍領域として抽出されていない。すなわち、全身に対して同一の閾値で腫瘍領域の抽出をした場合に、抽出されるべき腫瘍領域が抽出されないという問題がある。このように、１つの拡散強調画像に含まれる複数のシリーズ画像ごとに腫瘍領域を抽出することで、適切に腫瘍領域を抽出することが可能となる効果を奏する。

第２の実施形態は第１の実施形態の図３が図８に変更したものである。その他のシステム構成、ハードウェア構成、機能構成、画面例、データテーブル等は第１の実施形態と上記の変更点を除き同様とする。

以下、図８を用いて第２の実施形態における詳細な処理の流れを説明する。第１の実施形態と処理の内容が同様の部分については説明を省略し、説明を行う。

ステップＳ３０１、ステップＳ３０２は、第１の実施形態と処理の内容は同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ８０１では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、シリーズ画像単位での腫瘍領域の特定が設定されているか否かを判定する。例えば図９に示す設定画面９００において、ユーザからシリーズ単位ボタン９０１が選択されている場合には、シリーズ画像単位での腫瘍領域の特定が設定されていると判定し、画像単位ボタン９０２が選択されている場合には、シリーズ画像単位での腫瘍領域の特定が設定されていないと判定することができる。シリーズ画像単位での腫瘍領域の特定が設定されていると判定された場合には処理をステップＳ８０２に進め、そうでない場合には、処理をステップＳ３０３に進める。

ステップＳ８０２では、医用画像処理装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で指定を受け付けた拡散強調画像に含まれるシリーズ画像を特定する（シリーズ画像特定手段に相当する）。シリーズ画像の特定は、例えば、拡散強調画像に含まれるスライス画像同士のスライスの間隔が、他のスライスの間隔と異なるスライス画像があった場合にそのスライス画像を境にして異なるシリーズ画像であると判断することができる。シリーズ画像の特定の方法は他の方法を用いても構わない。

ステップＳ３０３乃至ステップＳ３１２は、第１の実施形態と処理の内容は同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ８０１でシリーズ画像単位での腫瘍領域の特定が設定されていると判定され、処理がステップＳ８０２に進んだ場合の腫瘍領域の抽出例が、図１０に示すシリーズ画像単位での腫瘍領域の抽出例１００１である。ステップＳ８０１でシリーズ画像単位での腫瘍領域の特定が設定されていないと判定された場合の腫瘍領域の抽出例が、全体での腫瘍領域の抽出例１００２である。

このように、本実施形態では１つの拡散強調画像に含まれる複数のシリーズ画像ごとに、閾値を設定して腫瘍領域を抽出することで、適切に腫瘍領域を抽出することが可能となる効果を奏する。

なお本実施形態では、１つの拡散強調画像に複数のシリーズ画像が含まれている場合に、シリーズ画像ごとに対して処理を行う例として、腫瘍の抽出で説明を行ったが、これ以外にも脂肪の体積の特定など他の処理を実行しても当然構わない。また、本実施形態では腫瘍領域の特定のために閾値をシリーズ画像ごとに異ならせたが、シリーズ画像ごとに信号値を補正することで同一の閾値を用いることもできる。

以上、本発明によれば、拡散強調画像において腫瘍の領域を適切に特定する補助を行うことが可能となる。

本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム或いは装置に直接、或いは遠隔から供給するものを含む。そして、そのシステム或いは装置の情報処理装置が前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合も本発明に含まれる。

したがって、本発明の機能処理を情報処理装置で実現するために、前記情報処理装置にインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、若しくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。

また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理を情報処理装置で実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行して情報処理装置にインストールさせて実現することも可能である。

また、情報処理装置が、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、情報処理装置上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、情報処理装置に挿入された機能拡張ボードや情報処理装置に接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

なお、前述した実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１００ 医用画像処理装置
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＡＭ
２０３ ＲＯＭ
２０４ システムバス
２０５ 入力コントローラ
２０６ ビデオコントローラ
２０７ メモリコントローラ
２０８ 通信Ｉ／Ｆコントローラ
２０９ キーボード
２１０ ディスプレイ
２１１ 外部メモリ

Claims (7)

1. 拡散強調画像を記憶する記憶手段と、
   前記拡散強調画像の座標における拡散係数を取得する第１の取得手段と、
   前記拡散強調画像の前記座標における信号値を取得する第２の取得手段と、
   前記第１の取得手段で取得された前記拡散係数と、前記第２の取得手段で取得された前記信号値とに基づいて特定される領域を前記拡散強調画像における腫瘍領域として特定する特定手段と
   を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記拡散係数の傾きに対する第１の基準値と、前記信号値に対する第２の基準値とを設定する設定手段を更に備え、
   前記特定手段は、前記拡散係数が前記第１の基準値より低い値となる座標であって、前記信号値が前記第２の基準値より高い値となる前記座標を、前記腫瘍領域として特定すること
   を特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記特定手段で特定された前記腫瘍領域の大きさを特定する体積特定手段と、
   前記特定手段で特定された前記腫瘍領域の大きさの合計値を表示するよう制御する表示制御手段と
   を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記特定手段は、前記体積特定手段で特定された前記体積が所定の値を超えない場合には、前記領域を前記腫瘍領域ではないと特定すること
   を特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記記憶手段に記憶される前記拡散強調画像に含まれる複数のシリーズ画像を特定するシリーズ画像特定手段を更に備え、
   前記特定手段は、前記シリーズ画像特定手段で特定されたシリーズ画像ごとに前記腫瘍領域の特定を行うこと
   を特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
6. 拡散強調画像を記憶する記憶手段を備える医用画像処理装置の制御方法であって、
   前記拡散強調画像の座標における拡散係数を取得する第１の取得ステップと、
   前記拡散強調画像の前記座標における信号値を取得する第２の取得ステップと、
   前記第１の取得ステップで取得された前記拡散係数と、前記第２の取得ステップで取得された前記信号値とに基づいて特定される領域を前記拡散強調画像における腫瘍領域として特定する特定ステップと
   を含むことを特徴とする医用画像処理装置の制御方法。
7. 拡散強調画像を記憶する記憶手段を備える医用画像処理装置で実行可能なプログラムであって、
   前記拡散強調画像の座標における拡散係数を取得する第１の取得手段と、
   前記拡散強調画像の前記座標における信号値を取得する第２の取得手段と、
   前記第１の取得手段で取得された前記拡散係数と、前記第２の取得手段で取得された前記信号値とに基づいて特定される領域を前記拡散強調画像における腫瘍領域として特定する特定手段
   として機能させることを特徴とするプログラム。

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