JP2019180840A - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被検体の動きと被検体内の流体の動きとの双方を観察できる医用画像処理装置を提供する。【解決手段】被検体を２回撮像し、第１及び第２の医用画像を取得する。第１医用画像上の第１の点の輝度と、第２医用画像上の、第１の点の組織と同一の組織を示し且つ第１の点と空間座標が異なる第２の点の輝度と、に基づいて、第１の点の輝度の推移を示す第１のパラメトリック値を算出する。第１の医用画像上の第３の点の輝度と、第２の医用画像上の、第３の点の組織と同一の組織を示し且つ第３の点と空間座標が異なる第４の点の輝度とを、に基づいて、第３の点の輝度の推移を示す第２のパラメトリック値を算出する。第１の医用画像に、第１の点に第１のパラメトリック値を重畳し、第３の点に第２のパラメトリック値を重畳する。第２の医用画像において、第２の点に第１のパラメトリック値を重畳し、第４の点に第２のパラメトリック値を重畳する。【選択図】図５

Description

本開示は、医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムに関する。

従来、造影剤を被検体に注入してダイナミックスキャンを行い、このスキャンにより得られた時系列データに基づいて血流動態（パーフュージョン：perfusion ）を反映したファンクショナル・パラメータを演算し、その演算結果を数値やイメージとして表示する医用画像処理装置が知られている（特許文献１及び非特許文献１参照）。

特開平６−２６９４２４号公報

Intensity-modulated Parametric Mapping for Simultaneous Display of Rapid Dynamic and High-Spatial-Resolution Breast MR Imaging Data

特許文献１及び非特許文献１では、スキャンにより得られた時系列データに基づいて血流動態を得るので、スキャン時に被検体に動きがある場合には、時系列データにおける被検体の位置が変化し、被検体の動きが加味された血流動態となり、本来の血流動態とは差異が生じる可能性がある。

時系列データにおける被検体の位置の変化を回避するために、あらかじめ時系列データに対して位置合わせを行うレジストレーション処理を行うことが考えられる。この場合、パーフュージョンとしての血流を観察することはできるが、被検体全体の実際の動きは抑制されてほぼ静止した状態となる。したがって、被検体全体の実際の動きと血流との双方を同時に観察することができなかった。また、レジストレーション処理は発展途上の技術であるので、位置合わせに失敗することがある。この場合、血流動態を誤って可視化してしまうことになるが、そのことを直ちに把握することが必ずしもできなかった。

本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、被検体の動きと被検体内の流体の動きとの双方を観察できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムを提供する。

本開示の一態様は、取得部と処理部とを備える医用画像処理装置であって、前記取得部は、同一の被検体を時系列上で少なくとも２回撮像し、第１の医用画像及び第２の医用画像を取得し、前記処理部は、前記第１の医用画像上の第１の点の輝度と、第２の医用画像上の、前記第１の点の組織と同一の組織を示し且つ前記第１の点と空間座標が異なる第２の点の輝度と、に基づいて、前記第１の点の輝度の推移を示す第１のパラメトリック値を算出し、前記第１の医用画像上の第３の点の輝度と、前記第２の医用画像上の、前記第３の組織と同一の組織を示し且つ第３の点と空間座標が異なる第４の点の輝度とを、に基づいて、前記第３の点の輝度の推移を示す第２のパラメトリック値を算出し、前記第１の医用画像において、前記第１の点に前記第１のパラメトリック値を重畳し、前記第３の点に前記第２のパラメトリック値を重畳して、前記第１の医用画像を可視化し、前記第２の医用画像において、前記第２の点に前記第１のパラメトリック値を重畳し、前記第４の点に前記第２のパラメトリック値を重畳して、前記第２の医用画像を可視化する、医用画像処理装置、である。

本開示の一態様は、医用画像処理装置における医用画像処理方法であって、同一の被検体を時系列上で少なくとも２回撮像し、第１の医用画像及び第２の医用画像を取得し、前記第１の医用画像上の第１の点の輝度と、前記第２の医用画像上の、前記第１の点と同一の組織を示し且つ前記第１の点と空間座標が異なる第２の点の輝度と、に基づいて、前記第１の点の輝度の推移を示す第１のパラメトリック値を算出し、前記第１の医用画像上の第３の点の輝度と、前記第２の医用画像上の、前記第３の点と同一の組織を示し且つ前記第３の点と空間座標が異なる第４の点の輝度と、に基づいて、前記第３の点の輝度の推移を示す第２のパラメトリック値を算出し、前記第１の医用画像において、前記第１の点に前記第１のパラメトリック値を重畳し、前記第３の点に前記第２のパラメトリック値を重畳して、前記第１の医用画像を可視化し、前記第２の医用画像において、前記第２の点に前記第１のパラメトリック値を重畳し、前記第４の点に前記第２のパラメトリック値を重畳して、前記第２の医用画像を可視化する、医用画像処理方法、である。

本開示の一態様は、上記医用画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるための医用画像処理プログラムである。

本開示によれば、被検体の動きと被検体内の流体の動きとの双方を観察できる。

第１の実施形態における医用画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図 医用画像処理装置の機能構成例を示すブロック図 乳腺を含む観察部位を非造影状態、造影早期状態、造影後期状態で撮像されたボリュームデータに基づく医用画像を時系列に示す図 胸部を含む観察部位におけるパラメトリックマップの一例を示す図 胸部を含む観察部位におけるパラメトリックマップを、観察部位の非造影画像に重畳した重畳画像の一例を示す図 胸部を含む観察部位におけるパラメトリックマップにおけるパラメトリック値を閾値でカットし、観察部位の非造影画像に重畳した重畳画像の一例を示す図 胸部における関心領域の一例を示す図 関心領域の位置におけるＴＩＣ（Time Intensity Curve）の一例を示す図 第１の実施形態における医用画像処理装置の動作手順の一例を示すフローチャート 第１の実施形態における位置合わせを加味した時系列データに基づくパラメトリックマップの生成を補足説明するための図 第１の実施形態における位置合わせを加味した時系列データに基づくパラメトリックマップの生成を補足説明するための図（図１０の続き） 比較例の位置合わせを加味した時系列データに基づくパラメトリックマップの生成を説明するための図 比較例の位置合わせを加味した時系列データに基づくパラメトリックマップの生成を説明するための図（図１２の続き）

以下、本開示の実施形態について、図面を用いて説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における医用画像処理装置１００の構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置１００は、ポート１１０、ユーザインタフェース（ＵＩ：Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１２０、ディスプレイ１３０、プロセッサ１４０、及びメモリ１５０を備える。

医用画像処理装置１００には、ＣＴ装置２００が接続される。医用画像処理装置１００は、ＣＴ装置２００からボリュームデータを取得し、取得されたボリュームデータに対して処理を行う。医用画像処理装置１００は、ＰＣ（Personal Computer）とＰＣに搭載されたソフトウェアにより構成されてもよい。

ＣＴ装置２００は、生体へＸ線を照射し、体内の組織によるＸ線の吸収の違いを利用して、画像（ＣＴ画像）を撮像する。生体としては人体等が挙げられる。生体は、被検体の一例である。

ＣＴ画像は、時系列に複数撮像されてもよい。ＣＴ装置２００は、生体内部の任意の箇所の情報を含むボリュームデータを生成する。生体内部の任意の箇所は、各種臓器（例えば脳、心臓、腎臓、大腸、小腸、肺、胸部、乳腺、前立腺、肺）を含んでもよい。ＣＴ画像が撮像されることにより、ＣＴ画像における各画素（ボクセル）の画素値（ＣＴ値、ボクセル値）が得られる。ＣＴ装置２００は、ＣＴ画像としてのボリュームデータを医用画像処理装置１００へ、有線回線又は無線回線を介して送信する。

具体的に、ＣＴ装置２００は、ガントリ（図示せず）及びコンソール（図示せず）を備える。ガントリは、Ｘ線発生器（図示せず）やＸ線検出器（図示せず）を含み、コンソールにより指示された所定のタイミングで撮像することで、人体を透過したＸ線を検出し、Ｘ線検出データを得る。Ｘ線発生器は、Ｘ線管（図示せず）を含む。コンソールは、医用画像処理装置１００に接続される。コンソールは、ガントリからＸ線検出データを複数取得し、Ｘ線検出データに基づいてボリュームデータを生成する。コンソールは、生成されたボリュームデータを、医用画像処理装置１００へ送信する。コンソールは、患者情報、ＣＴ撮像に関する撮像条件、造影剤の投与に関する造影条件、その他の情報を入力するための操作部（図示せず）を備えてよい。この操作部は、キーボードやマウスなどの入力デバイスを含んでよい。

ＣＴ装置２００は、連続的に撮像することで３次元のボリュームデータを複数取得し、動画を生成することも可能である。複数の３次元のボリュームデータによる動画のデータは、４Ｄ（４次元）データとも称される。

ＣＴ装置２００は、複数のタイミングの各々でＣＴ画像を撮像してよい。ＣＴ装置２００は、被検体が造影された状態で、ＣＴ画像を撮像してよい。ＣＴ装置２００は、被検体が造影されていない状態で、ＣＴ画像を撮像してよい。

医用画像処理装置１００内のポート１１０は、通信ポートや外部装置接続ポートを含み、ＣＴ画像から得られたボリュームデータを取得する。取得されたボリュームデータは、直ぐにプロセッサ１４０に送られて各種処理されてもよいし、メモリ１５０において保管された後、必要時にプロセッサ１４０へ送られて各種処理されてもよい。また、ボリュームデータは、記録媒体や記録メディアを介して取得されてもよい。

ＣＴ装置２００により撮像されたボリュームデータは、ＣＴ装置２００から画像データサーバ（ＰＡＣＳ：Picture Archiving and Communication Systems）（不図示）に送られ、保存されてよい。ポート１１０は、ＣＴ装置２００から取得する代わりに、この画像データサーバからボリュームデータを取得してよい。このように、ポート１１０は、ボリュームデータ等の各種データを取得する取得部として機能する。

ＵＩ１２０は、タッチパネル、ポインティングデバイス、キーボード、又はマイクロホンを含んでよい。ＵＩ１２０は、医用画像処理装置１００のユーザから、任意の入力操作を受け付ける。ユーザは、医師、放射線技師、又はその他医療従事者（Paramedic Staff）を含んでよい。

ＵＩ１２０は、ボリュームデータにおける関心領域（ＲＯＩ：Region of Interest）の指定や輝度条件の設定等の操作を受け付ける。関心領域は、各種組織（例えば、血管、気管支、臓器、骨、脳、心臓、足、首、血流）の領域を含んでよい。組織は、病変組織、正常組織、臓器、器官、など生体の組織を広く含んでよい。また、ＵＩ１２０は、ボリュームデータやボリュームデータに基づく画像（例えば後述する３次元画像、２次元画像）における関心領域の指定や輝度条件の設定等の操作を受け付けてもよい。

ディスプレイ１３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）を含んでもよく、各種情報を表示する。各種情報は、ボリュームデータから得られる３次元画像や２次元画像を含んでよい。３次元画像は、ボリュームレンダリング画像、サーフェスレンダリング画像、仮想内視鏡画像（ＶＥ画像）、ＣＰＲ（Curved Planar Reconstruction）画像、等を含んでもよい。ボリュームレンダリング画像は、レイサム（RaySum）画像（単に「ＳＵＭ画像」とも称する）、ＭＩＰ(Maximum Intensity Projection)画像、ＭｉｎＩＰ(Minimum Intensity Projection)画像、平均値（Average）画像、又はレイキャスト（Raycast）画像を含んでもよい。２次元画像は、アキシャル（Axial）画像、サジタル（Sagittal）画像、コロナル（Coronal）画像、ＭＰＲ（Multi Planer Reconstruction）画像、等を含んでよい。３次元画像及び２次元画像は、カラーフュージョン画像を含んでよい。

メモリ１５０は、各種ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）の一次記憶装置を含む。メモリ１５０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）の二次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、ＵＳＢメモリやＳＤカードの三次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、各種情報やプログラムを記憶する。各種情報は、ポート１１０により取得されたボリュームデータ、プロセッサ１４０により生成された画像、プロセッサ１４０により設定された設定情報、各種プログラムを含んでもよい。メモリ１５０は、プログラムが記録される非一過性の記録媒体の一例である。

プロセッサ１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含んでもよい。プロセッサ１４０は、メモリ１５０に記憶された医用画像処理プログラムを実行することにより、各種処理や制御を行う処理部１６０として機能する。

図２は、処理部１６０の機能構成例を示すブロック図である。

処理部１６０は、領域抽出部１６１、画像生成部１６２、パラメトリックマップ生成部１６３、レジストレーション処理部１６４、及び表示制御部１６６を備える。

処理部１６０は、医用画像処理装置１００の各部を統括する。なお、処理部１６０に含まれる各部は、１つのハードウェアにより異なる機能として実現されてもよいし、複数のハードウェアにより異なる機能として実現されてもよい。また、処理部１６０に含まれる各部は、専用のハードウェア部品により実現されてもよい。

領域抽出部１６１は、ボリュームデータにおいて、セグメンテーション処理を行ってよい。この場合、ＵＩ１２０がユーザからの指示を受け付け、指示の情報が領域抽出部１６１に送られる。領域抽出部１６１は、指示の情報に基づいて、公知の方法により、ボリュームデータから、セグメンテーション処理を行い、関心領域を抽出（ｓｅｇｍｅｎｔ）してもよい。また、ユーザからの詳細な指示により、手動で関心領域を設定（ｓｅｔ）してもよい。また、観察対象が予め定められている場合、領域抽出部１６１は、ユーザ指示なしでボリュームデータから、セグメンテーション処理を行い、観察対象を含む関心領域を抽出してもよい。抽出される領域には、各種組織（例えば、血管、気管支、臓器、骨、脳、心臓、足、首、血流、乳腺、胸部、腫瘍）の領域を含んでよい。

画像生成部１６２は、ポート１１０により取得されたボリュームデータに基づいて、３次元画像や２次元画像を生成してよい。画像生成部１６２は、ポート１１０により取得されたボリュームデータから、指定された領域や領域抽出部１６１により抽出された領域に基づいて、３次元画像２次元画像を生成してよい。

レジストレーション処理部１６４は、時系列で得られた複数のボリュームデータ（ＣＴ画像）を基に、ボリュームデータに含まれる各部の動きを検出し、動き情報を生成する。この場合、レジストレーション処理部１６４は、複数のフェーズのＣＴ画像を基に、複数フェーズ間でのＣＴ画像の変形に対して動き解析を行い、ＣＴ画像における動き情報を取得する。動き解析の具体的手法は、例えば参考特許文献１、参考特許文献２に記載されている。これらは、非剛体レジストレーションの例になるが、剛体レジストレーションであってもよい。
（参考特許文献１：米国特許８３１１３００号明細書）
（参考特許文献２：日本国特許第５４０８４９３号公報）

レジストレーション処理部１６４は、動き情報として、ＣＴ画像の任意の点の移動量に係る情報や速度に係る情報を取得してよい。レジストレーション処理部１６４は、参考特許文献１の手法を適用すると、ＣＴ画像を２次元格子ｎｏｄｅ（ｋ，ｌ）に区切り、２次元格子のフェーズｔの格子ｎｏｄｅ（ｋ，ｌ，ｔ）における２次元座標を（ｘ，ｙ）とした場合、フェーズｔの値を変更して得られる複数のｎｏｄｅ（ｋ，ｌ，ｔ）の差分を基に、ｎｏｄｅ（ｋ，ｌ）の格子点に係る移動量の情報を算出してよい。また、レジストレーション処理部１６４は、移動量の情報を時間微分することで、速度の情報を算出してよい。移動量や速度の情報は、ベクトルで示されてよい。

レジストレーション処理部１６４がこの２次元格子の動き情報をＣＴ画像全体の各点に対して補間すると、ＣＴ画像の各点の動き情報が得られる。この所定の点の動き情報を、観察部位を含む領域の各点に対して適用すると、観察部位を含む領域の各点の動き情報が得られる。

また、レジストレーション処理部１６４は、参考特許文献２の手法を適用すると、時系列に並ぶボリュームデータのうち、ボリュームデータｔｋ−１及びその時刻情報ｔｋ−１、並びにボリュームデータｔｋ及びその時刻情報ｔｋを基に、動き情報を生成してよい。動き情報は、複数のボリュームデータ上の対応する位置もしくは対応する物体の対応関係の情報、位置及び物体が移動変化する過程の情報を指してよい。各ボリュームデータの画素が、時刻ｋ−１と時刻ｋとの間の任意の時刻での位置を示す指標となる。

なお、レジストレーション処理部１６４は、参考特許文献１の手法に限られず、その他の公知のレジストレーション手法を用いて動き解析を行ってもよい。医用画像処理装置１００は、動き情報を用いた各点や観察部位の動き解析により、被検体内の任意の位置がどの位置に移動したかを把握可能である。

パラメトリックマップ生成部１６３は、時系列のボリュームデータ又は時系列のボリュームデータに基づく３次元画像若しくは２次元画像、及び動き情報、に基づいて、パラメトリック値を生成する。時系列のボリュームデータは、動き情報に基づいて物体の同一点が関連付けられることによって、物体の同一点の輝度の推移が得られ、これによってパラメトリック値が生成される。物体の同一点は、例えば同一の組織の点を示す対応する点であり、被検体における空間座標は異なり得る。パラメトリック値は、ボリュームデータの画素（ボクセル）毎に又は３次元画像若しくは２次元画像の画素（ピクセル）毎に算出される。パラメトリックマップ生成部１６３は、各画素のパラメトリック値を、ボリュームデータ又は３次元画像若しくは２次元画像の全体や観察部位に対応して集積し、ボリュームデータ又は３次元画像若しくは２次元画像のパラメトリックマップを生成してよい。

レジストレーション処理部１６４は、動き情報に基づいて、生成されたパラメトリックマップを変形する。つまり、パラメトリック値が得られた、ボリュームデータ又は３次元画像若しくは２次元画像に対応する位置は、被検体の体動によりＣＴ装置２００による撮像時間において動き得る。レジストレーション処理部１６４は、この動きに合わせて、パラメトリックマップを変形してよく、パラメトリック値に対応するボリュームデータ又は３次元画像若しくは２次元画像における位置を変更してよい。この場合、パラメトリックマップ生成部１６３は、例えば、ボリュームデータの動きを示す動き情報に基づいて、ボリュームデータの動きに追従して、パラメトリック値が示す位置やパラメトリックマップの形状を変形してよい。

画像生成部１６２は、時系列のボリュームデータのうちの少なくとも１つのボリュームデータに、ボリュームデータを基に生成されたパラメトリックマップを重畳し、重畳ボリュームデータを生成してよい。画像生成部１６２は、時系列の３次元画像のうちの少なくとも１つの３次元画像に、３次元画像を基に生成されたパラメトリックマップを重畳し、重畳画像を生成してよい。画像生成部１６２は、時系列の２次元画像のうちの少なくとも１つの２次元画像に、２次元画像を基に生成されたパラメトリックマップを重畳し、重畳画像を生成してよい。

表示制御部１６６は、各種データ、情報、画像をディスプレイ１３０に表示させる。表示制御部１６６は、２次元平面で示される３次元画像又は２次元画像にパラメトリック値が重畳された重畳画像を表示させることで、重畳画像を可視化してよい。表示制御部１６６は、３次元空間で示されるボリュームデータにパラメトリック値が重畳された重畳ボリュームデータを可視化してよい。この場合、画像生成部１６２が、重畳ボリュームデータを基に、パラメトリック値が重畳された３次元画像や２次元画像を生成してよい。表示制御部１６６は、生成された、パラメトリック値が重畳された３次元画像や２次元画像を表示させることで、重畳ボリュームデータを可視化してよい。

なお、ボリュームデータ、３次元画像、２次元画像は、医用画像の一例である。つまり、医用画像に、パラメトリック値やパラメトリックマップが重畳されて可視化される。以下では、主にボリュームデータや３次元画像にパラメトリック値やパラメトリックマップが重畳されて可視化されることを主に例示するが、他の医用画像に対しても適用可能である。

なお、ＣＴ装置２００によりボリュームデータとしてのＣＴ画像が取得されることを主に例示するが、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置２００Ａ（不図示）によりボリュームデータとしてのＭＲＩ画像が取得されてもよい。

次に、パラメトリックマップの詳細について説明する。

パラメトリックマップは、例えば、ＣＴ装置２００やＭＲＩ装置２００Ａから、時系列上の複数の画像(images of time series)としてのボリュームデータを取得し、画像上の各点の輝度の推移から値が算出され、その値がマップされた画像である。パラメトリックマップは、３次元空間で示されるマップでもよいし、２次元平面示されるマップでもよい。パラメトリックマップは、灌流（パーフュージョン：perfusion）画像を含んでよい。灌流画像は、パラメトリックマップのうち、各点の輝度の推移から逆畳み込み演算が行われてパラメトリック値が導出されるものを指すことが多い。

パラメトリックマップは、時系列上で各画素の輝度の変化を観察するために用いられてよい。したがって、パラメトリックマップは、例えば、血流の動態、造影剤の濃度の推移、肺の収縮、の観察に用いられてよい。肺は、例えば、収縮時には画素の輝度が大きくなり、拡張時には画素の輝度が小さくなる。

パラメトリックマップは、病変の診断に用いられてよい。例えば、脳内の血流に係るパラメトリックマップにより、脳内に出血、梗塞、腫瘍がないかを診断可能である。この場合、脳ＣＴ／ＭＲ Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎが用いられてよい。また、例えば、乳腺を含む胸部の血流や造影剤の移動を各画素の輝度の変化により、乳癌、石灰化等がないかを診断可能である。例えば、患部に癌がある場合には、血流が活発により、輝度が大きくなる傾向がある。また患部に梗塞箇所がある場合には、梗塞箇所の周辺では流体が流れ難くなり、輝度が小さくなる傾向がある。医用画像処理装置１００は、可視化によりパラメトリックマップを医師に提供することで、医師による的確な診断を支援できる。

パラメトリックマップや灌流は、例えば、Wash In、Wash Out、time to peak、mean transit time（ＭＴＴ）、blood flow（例えば脳ではcerebral blood flow)、blood volume (脳ではcerebral blood volume)、Maximun slope、ＭＲＩにおけるＴ１,Ｔ２, Ｔ２＊ （通常はＴ１強調、Ｔ２強調）、ＡＤＣ（apparent diffusion coefficiennt）、を含んでよい。

次に、３次元画像及びそのパラメトリックマップの具体例について説明する。ここでは、乳腺を含む胸部を観察部位とし、胸部に造影剤が投与され、造影剤が流れる様子を複数フェーズで得られた３次元画像及びパラメトリックマップにより観察することを想定している。ここでは、ＭＲＩ装置２００Ａにより、撮像時間を５分程度として乳腺を含む観察部位を撮像することを想定する。

図３は、乳腺を含む観察部位を非造影状態、造影早期状態、造影後期状態で撮像されたボリュームデータに基づく３次元画像の一例を時系列に示す図である。ポート１１０が、時系列データとして複数のフェーズのボリュームデータを取得する。画像生成部１６２が、各ボリュームデータに基づく３次元画像を生成する。

図３の横軸は、被検体への造影剤の投与開始からの経過時間（単位：分（ｍｉｎ））を示している。つまり、造影剤の投与から０分後には、造影剤が図３に示す観察部位に到着しておらず、非造影状態となっている。造影剤の投与から１分後には、造影剤が観察部位に到達し流入し始めた造影早期状態となっており、例えば右胸部ｒｐ１の一部の輝度が高くなっている。造影剤の投与から５分後には、造影剤が観察部位に到達した後に流出し終える造影後期状態となっている。造影後期状態では、右胸部ｒｐ１の一部の輝度が高くなっており、その周辺の乳腺の輝度も造影早期に比べ高くなっている。

図４は、胸部を含む観察部位におけるパラメトリックマップＰＭの一例を示す図である。図４のパラメトリックマップＰＭでは、例えば、造影早期から造影後期にかけての輝度の推移（変化）が小さい方から順に、紫色、青色、水色、緑色、黄色、橙色、赤色、で段階的に示されている（Ｗａｓｈ Ｏｕｔ）。例えば、右胸部ｒｐ１における部位ｂ１は、緑から水色の箇所となっており、比較的輝度の推移が小さい。これによって、医師は腫瘍を疑われる箇所について所見を下すことができる。パラメトリックマップ生成部１６３は、輝度の推移を基に分類し、分類結果に応じて各箇所を異なる表示態様（例えば色を分ける）で表示してよい。

図５は、胸部を含む観察部位におけるパラメトリックマップＰＭを、観察部位の非造影画像Ｇ１１にアルファブレンドによって重畳した重畳画像Ｇ１２の一例を示す図である。図５のパラメトリックマップＰＭは、図４のパラメトリックマップＰＭと同様に、輝度変化の少ない画素を含めて、画素毎にパラメトリック値を有しており、画素毎にパラメトリック値が示されている。アルファブレンドの割合は任意に操作できる。

図６は、胸部を含む観察部位におけるパラメトリックマップＰＭＡを、観察部位の非造影画像Ｇ１１に重畳した重畳画像Ｇ１３の一例を示す図である。パラメトリックマップＰＭＡは、パラメトリックマップＰＭ（Ｗａｓｈ Ｏｕｔ）について、Ｗａｓｈ Ｉｎにおけるパラメトリック値を閾値ｔｈ１でカットされたマップである。

図６では、例えば閾値ｔｈ１を満たさない箇所のパラメトリック値の表現が省略されている。そのため、Ｗａｓｈ Ｉｎ値（Ｗａｓｈ Ｉｎを示す画素の輝度）の高い領域についてのみ、Ｗａｓｈ Ｏｕｔ値（Ｗａｓｈ Ｏｕｔを示す画素の輝度）が表示されている。そのため、パラメトリックマップＰＭＡは、パラメトリック値が表現されない画素を含んでおり、パラメトリックマップＰＭＡに対応する非造影画像Ｇ１１も一部視認可能である。したがって、特定の患部に限定して可視化したり、非造影画像Ｇ１１によって被検体の輝度の状態も確認したりする場合には、図６の可視化方法は有効である。

次に、関心領域（ＲＯＩ）及びＴＩＣ（Time Intensity Curve）の具体例について説明する。

図７は、胸部における関心領域ｒの一例を示す図である。図７では、関心領域ｒとして、関心領域ｒ１１，ｒ１２が、例えばＵＩ１２０を介して設定されている。ディスプレイ１３０は、設定された関心領域ｒ１１，ｒ１２を、胸部含む３次元画像に重畳させて表示してよい。関心領域ｒ１１，ｒ１２は、ＵＩ１２０を介して関心領域ｒ１１，ｒ１２の輪郭が細かに表現されてもよいし、円形、矩形等、の単純な形状で表現されてもよい。

図８は、関心領域ｒの位置におけるＴＩＣ（Time Intensity Curve）の一例を示す図である。ＴＩＣは、ボリュームデータ又は３次元画像若しくは２次元画像の画像上の各点（画素）の輝度の推移を示すグラフである。図８では、一例として、関心領域ｒ１１におけるＴＩＣが示されている。関心領域ｒ１２におけるＴＩＣも同時に示される場合、ＴＩＣのグラフは２つとなる。また、関心領域ｒ１１のＴＩＣと関心領域ｒ１２のＴＩＣとが切り替えて１つずつ表示されてもよい。

図８の横軸は、被検体への造影剤の投与開始からの経過時間（単位：分（ｍｉｎ））を示している。図８の縦軸は、関心領域ｒの輝度を示す。つまり、図８では、造影剤の投与開始から０分後の非造影状態では、被検体における関心領域ｒの位置に存在する組織の輝度を示しており、輝度が比較的小さい。造影剤の投与開始から１分後の造影早期状態では、関心領域ｒの位置に造影剤が流入し、輝度が高い状態となっている。そして、造影剤の投与開始から１分後からは、造影後期状態に向かって、造影剤の濃度が低くなり、輝度が低くなっていく。

図８では、このような造影剤の濃度の変化がＴＩＣにより示されている。パラメトリックマップ生成部１６３は、ＴＩＣで表現される造影剤の濃度の変化を、パラメトリック値として算出する。パラメトリックマップ生成部１６３は、造影剤の濃度の変化を基に、様々な手法でパラメトリック値を算出してよい。パラメトリックマップ生成部１６３は、例えば、造影剤の濃度の変化の最大値と最小値との差分を基に、パラメトリック値を算出してよい。パラメトリックマップ生成部１６３は、例えば、造影剤の変化速度を基に、パラメトリック値を算出してよい。パラメトリックマップ生成部１６３は、例えば、造影剤の変化についての他の基準を基に、パラメトリック値を算出してよい。

次に、関心領域ｒの詳細について説明する。

関心領域ｒは、動的に移動してよい。例えば、複数フェーズで得られるボリュームデータに基づく３次元画像において、同一の関心領域ｒが示す位置は、被検体の体動により移動し得る。動的に移動する関心領域ｒのことを、Ｄ−ＲＯＩ（Dynamic ROI）とも称する。関心領域ｒの移動（動き）の情報は、レジストレーション処理部１６４により生成される動き情報に対応する。

レジストレーション処理部１６４は、動き情報に基づいて、時系列上の複数のボリュームデータに基づく３次元画像における関心領域ｒの位置を、移動させてよい。これにより、医用画像処理装置１００は、被検体の体動に追従して、関心領域ｒの位置を変更可能である。つまり、レジストレーション処理部１６４は、複数フェーズの３次元画像の少なくとも１つの関心領域ｒの位置を調整し、位置合わせしてよい。

領域抽出部１６１は、複数のフェーズのうちの１つのフェーズに、ＵＩ１２０を介して関心領域ｒを設定する。関心領域ｒが設定される基準となるフェーズは、例えば、造影早期状態の画像が得られる造影早期相の画像（例えば造影剤の投与開始から１分後の画像）でよい。造影早期相で動脈が描出されるので多くの診断に有用な情報が含まれている。

レジストレーション処理部１６４は、複数のフェーズのうちの他のフェーズに、動き情報に基づいて、関心領域ｒを設定してよい。つまり、基準フェーズでは、関心領域ｒが手動設定され、他のフェーズでは動き情報に基づいて自動設定されてよい。

ユーザは、複数のフェーズ間で位置の移動する関心領域ｒに存在する部位の画像と、移動する関心領域ｒの動きとを見比べることによって、生成された動き情報が正確であるかどうかを判断することができる。このときに、ユーザはＵＩ１２０を介して動き情報が正確でないと判断したフェーズにおいて、関心領域ｒをユーザが動かすことができる。

関心領域ｒの位置合わせの機能が正しく動作していないと判定された場合、レジストレーション処理部１６４は、ユーザにＵＩ１２０を介して動かされた関心領域ｒを利用して、動き情報を再生成してよい。これにより、より正確な動き情報が得られる。また、更にパラメトリックマップ生成部１６３は、再生成された動き情報を基にパラメトリック値を再計算し、新たなパラメトリックマップを生成してよい。

例えば、パラメトリックマップ生成部１６３は、基準フェーズでの関心領域ｒ１１の輝度と基準フェーズ以外での関心領域ｒ１１に対応する関心領域ｒ２１（不図示）の輝度とに基づいて、関心領域ｒ１１のパラメトリック値が算出されていてよい。関心領域ｒ１１，ｒ２１は、同一の組織（例えば観察対象の腫瘍）を示してよい。ユーザは、関心領域ｒ２１の微調整を希望する場合、ＵＩ１２０を介して関心領域ｒ２１の位置（例えば座標）を変更し、微調整する。パラメトリックマップ生成部１６３は、基準フェーズでの関心領域ｒ１１の輝度と基準フェーズ以外での関心領域ｒ２１が変更された位置の輝度とに基づいて、関心領域ｒ１１のパラメトリック値が再算出してよい。これにより、現状の被検体の状態に合った動き情報が得られる。

パラメトリックマップ生成部１６３は、関心領域ｒに含まれる画素の推移を集計し、集計結果を基にパラメトリック値を導出（例えば算出）してよい。例えば、パラメトリックマップ生成部１６３は、関心領域ｒに含まれる画素の推移を基に、ＴＩＣを生成してよい。ＴＩＣは、ディスプレイ１３０により表示されてよい。関心領域ｒにおけるパラメトリック値のみが必要な場合、このＴＩＣの表示で十分となり得る。ＴＩＣは、パラメトリック値の一例となる。パラメトリックマップ生成部１６３は、関心領域ｒに含まれる画素の、各フェーズの平均値や最大値などの統計値を画素値として用いて、パラメトリック値を導出してよい。例えば、パラメトリックマップ生成部１６３は、関心領域ｒに含まれる各フェーズの平均値や最大値などの統計値を画素値として画素の推移を基に、ＴＩＣを生成してよい。

次に、本実施形態のパラメトリック値やパラメトリックマップＰＭのレジストレーション処理について説明する。

レジストレーション処理部１６４は、動き情報に基づいて、生成されたパラメトリックマップＰＭに対して変形させる。観察対象の臓器における輝度の推移を観察する場合、被検体の体動等に伴い臓器が動いている場合には、パラメトリックマップＰＭを臓器の動きに追従できる。

例えば、３次元画像における乳腺を含む胸部の輝度の推移を観察する場合、ＭＲＩ装置２００Ａによる撮像時間は５分程度となる。そのため、撮像時間内に動く患者がいることが考えられる。この場合、複数のフェーズの３次元画像内では、胸部の位置が移動を含む変形をし得る。また、３次元画像における頭部の輝度の推移を観察する場合、患者が脳卒中を患っている場合には撮像時間中に痙攣により動くことがあり得る。この場合、複数のフェーズの３次元画像内では、頭部の位置が移動を含む変形をし得る。

例えば、３次元画像における心臓部の輝度の推移を観察する場合、心臓部は拍動により収縮したり拡張したりするので、心臓部は変形したり移動したりする。また、３次元画像における肝臓部の輝度の推移を観察する場合、肝臓部は呼吸によって移動し得る。

レジストレーション処理部１６４は、例えば、２つのフェーズの３次元画像やボリュームデータの間での組織の動きを算出し、この算出結果を基に動き情報を生成してよい。レジストレーション処理部１６４は、動き情報を基に、ボリュームデータや３次元画像の変形に追従して、パラメトリックマップＰＭを変形させてよい。なお、３つ以上のフェーズの３次元画像やボリュームデータの間での組織の動きを基に、動き情報が生成されてよい。

次に、可視化の詳細について説明する。

ボリュームデータの可視化では、ボリュームデータから二次元平面に対応する部分（２Ｄ部分）が抽出され、二次元平面にパラメトリックマップＰＭが重畳表示されてよい。つまり、表示制御部１６６は、二次元平面で表現される二次元画像（例えばＭＰＲ画像）にパラメトリックマップＰＭを重畳表示させてよい。

また、ボリュームデータや二次元画像の全域においてパラメトリックマップＰＭを重畳表示すると、ボリュームデータの輝度の表示が視認し難くなることがある。表示制御部１６６は、パラメトリックマップＰＭにおいて、病変が疑われる値を有するパラメトリック値の部分を重畳表示させ、病変が疑われない値（つまり正常値）を有するパラメトリック値の部分を重畳表示させないようにしてもよい。病変が疑われる値は、組織等により異なる。また、表示制御部１６６は、病変以外の特定の注目すべき値を基に、重畳表示させるか否かを決定してよい。また、表示制御部１６６は、パラメトリックマップＰＭにおいて異なるパラメトリックマップのパラメトリック値を利用して、重畳表示の範囲を定めてもよい（図６参照）。

なお、表示制御部１６６は、ボリュームデータにパラメトリックマップＰＭを重畳表示させる場合、例えば既知の画像合成方法に基づいて重畳ボリュームデータや重畳画像を生成してよい。画像合成方法は、例えば、αブレンディングが含まれてよい。

また、表示制御部１６６は、３次元画像としてのボリュームレンダリング画像にパラメトリックマップＰＭを重畳表示させてもよい。この場合、表示制御部１６６は、例えば、表面反射光の計算時にパラメトリック値を色情報として付加することで、ボリュームレンダリング画像にパラメトリックマップＰＭを重畳表示させてもよい。

次に、医用画像処理装置１００の動作について説明する。
図９は、医用画像処理装置１００の動作例を示すフローチャートである。

まず、ポート１１０は、時系列上に並んだ複数のフェーズのボリュームデータをＣＴ装置２００から取得する（Ｓ１１）。レジストレーション処理部１６４は、取得された複数のフェーズのボリュームデータに基づいて、動き情報を生成する（Ｓ１２）。

パラメトリックマップ生成部１６３は、複数のフェーズのボリュームデータにおける各画素の輝度（画素値に係る輝度の成分）を取得する。パラメトリックマップ生成部１６３は、いずれかのフェーズの画素毎に、複数のフェーズのボリュームデータにおける、時系列上の動き情報を用いた対応点の画素の輝度の推移を導出（例えば算出）する（Ｓ１３）。これによって、医用画像処理装置１００は、動き情報から同一組織を時系列上で追跡して、同一組織の画素の輝度の推移を導出できる。

パラメトリックマップ生成部１６３は、画素毎に、時系列上の対応点の画素の輝度の推移を基に、パラメトリック値を算出する（Ｓ１４）。パラメトリックマップ生成部１６３は、各画素のパラトリック値をマッピングし、ボリュームデータの全体又は一部に対応するパラメトリックマップＰＭを生成する（Ｓ１５）。

例えば、複数のフェーズのボリュームデータをボリュームデータｖｄ１，ｖｄ２とする。ボリュームデータｖｄ１上のボクセル（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の輝度値をｖｄ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）とする。ボリュームデータｖｄ２上のボクセル（ｘ２，ｙ２，ｚ２）の輝度値をｖｄ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）とする。なお、座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と座標（ｘ２，ｙ２，ｚ２）は動いた組織の同一点を指す。この場合、パラメトリックマップ生成部１６３は、以下の（式１）に従って、パラメトリックマップＰＭやパラメトリック値ｖｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を生成してよい。なお、パラメトリックマップＰＭは、各位置でのパラメトリック値ｖｐをマッピングしたものである。

ｖｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）＝（ｖｄ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）−ｖｄ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１））／ｖｄ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１） ・・・（式１）
つまり、ここでは、基準とするボリュームデータｖｄ１の輝度の変化率が、パラメトリック値ｖｐ（ｘ１，ｙ１，ｚ１）として示されている。

レジストレーション処理部１６４は、動き情報に基づいて、時系列上の各フェーズに対応するパラメトリックマップＰＭを変形する。（Ｓ１６）。表示制御部１６６は、変形されたパラメトリックマップＰＭを、ボリュームデータに重畳して可視化する（Ｓ１７）。この場合、表示制御部１６６は、パラメトリックマップＰＭの変形具合は、フェーズ毎に異なる。表示制御部１６６は、フェーズ毎に、変形されたパラメトリックマップＰＭをボリュームデータに重畳して表示させてよい。

なお、可視化は、ボリュームデータの各画素に、パラメトリックマップＰＭに含まれる各パラメトリック値を重畳して重畳ボリュームデータを生成することを示してよい。また、可視化は、ボリュームデータに基づく３次元画像又は２次元画像の各画素に、パラメトリックマップＰＭに含まれる各パラメトリック値を重畳して重畳画像を生成することを示してもよい。重畳画像は、ディスプレイ１３０により表示される。

図１０及び図１１は、本実施形態の位置合わせを加味した時系列データに基づくパラメトリックマップＰＭの生成を補足説明するための図である。

図１０及び図１１では、ポート１１０は、ボリュームデータｖ１，ｖ２，ｖ３を時系列データとして取得する。ボリュームデータｖ１は、フェーズｆ１で得られ、ボリュームデータｖ２は、フェーズｆ２で得られ、ボリュームデータｖ３は、フェーズｆ３で得られる。フェーズｆ１〜ｆ３は、時系列上で連続する。ボリュームデータｖ１〜ｖ３では、被検体としての患者１０の所定の断面や断層が可視化（表示）されている。患者１０の領域には、病変とは無関係に動いている臓器１１、病変が存在すると疑われる患部１２，１３が含まれている。

各フェーズのボリュームデータｖ１〜ｖ３を比較すると、臓器１１、患部１３、及びそれらの周辺はあまり画素の輝度が変化しておらず、患部１２及びその周辺は大きく画素の輝度が変化している。患部１２を示す丸印が黒丸から点線に変化していることは、画素の輝度の変化を示している。

レジストレーション処理部１６４は、ボリュームデータｖ１〜ｖ３を基に動き情報を生成する。図１０では、基準となるボリュームデータをボリュームデータｖ１とすると、例えばボリュームデータｖ１における領域ａ１１，ａ１２，ａ１３は、それぞれ、ボリュームデータｖ２における領域ａ２１，ａ２２，ａ２３、ボリュームデータｖ３における領域ａ３１，ａ３２，ａ３３に対応する。領域ａ１１は、臓器１１を含む領域であり、領域ａ１２は、患部１２を含む領域であり、領域ａ１３は、患部１３を含む領域である。

パラメトリックマップ生成部１６３は、ボリュームデータｖ１，ｖ２，ｖ３を基に、パラメトリックマップＰＭを生成する。パラメトリックマップＰＭは、患部１２に対応するパラメトリック値１２ｐｍと、患部１３に対応するパラメトリック値１３ｐｍと、を含む。例えば、図１１では、パラメトリック値１２ｐｍ，１３ｐｍは異なる値であり、例えば異なる造影剤の濃度推移を示しており、表示態様が異なっている。なお、患部１２と患部１３とは、パラメトリック値が異なるので、パラメトリック値に対応する表示態様で、つまり異なる表示態様で表示されてよい。

なお、パラメトリックマップＰＭでは、診断上意味のあるパラメトリック値（例えば患部１２，１３に対応するパラメトリック値１２ｐｍ，１３ｐｍ）は、強調して表示されてよく、診断上意味のあまりないパラメトリック値の箇所は、ボリュームデータｖ１〜ｖ３の輝度が強調して表示されてよい。例えば、表示制御部１６６は、パラメトリックマップＰＭがＷａｓｈ Ｏｕｔの場合に、Ｗａｓｈ Ｉｎが閾値ｔｈ１以上の時に強調表示させる。また、表示制御部１６６は、Ｗａｓｈ Ｏｕｔパラメトリックマップのパラメトリック値が（ＰｅｒｓｉｓｔｅｎｔやＰｌａｔｅａｕではなく）Ｗａｓｈ Ｏｕｔを示したときに更に強調表示させる。

パラメトリックマップ生成部１６３は、動き情報に基づいて、パラメトリックマップＰＭを変形する。この場合、図１１において基準となるボリュームデータｖ１に対応するパラメトリックマップＰＭ１を基準とすると、パラメトリックマップＰＭ１における領域ａ１１ｐ，ａ１２ｐ，ａ１３ｐは、それぞれ、パラメトリックマップＰＭ２における領域ａ２１ｐ，ａ２２ｐ，ａ２３ｐとなり、パラメトリックマップＰＭ３における領域ａ３１ｐ，ａ３２ｐ，ａ３３ｐとなるように変形される。動き情報の基となるボリュームデータにおける領域の変形に対応するためである。

なお、パラメトリックマップＰＭ１〜ＰＭ３では、臓器１１に対応するパラメトリック値の算出等が省略されているが、臓器１１に対応するパラメトリック値の算出等が患部１２，１３と同様に実施されてもよい。

画像生成部１６２は、ボリュームデータｖ１〜ｖ３にパラメトリックマップＰＭ１〜３を重畳（合成）して、重畳ボリュームデータｖ１ｐ，ｖ１ｐ，ｖ３ｐを生成する。図１１では、重畳ボリュームデータｖ１ｐにおいて、臓器１１、患部１２に対応するパラメトリック値１２ｐｍ１、及び患部１３に対応するパラメトリック値１３ｐｍ１が可視化されている。重畳ボリュームデータｖ２ｐにおいて、臓器１１、患部１２に対応するパラメトリック値１２ｐｍ２、及び患部１３に対応するパラメトリック値１３ｐｍ２が可視化されている。重畳ボリュームデータｖ３ｐにおいて、臓器１１、患部１２に対応するパラメトリック値１２ｐｍ３、及び患部１３に対応するパラメトリック値１３ｐｍ３が可視化されている。つまり、患部１２，１３の動きに追従してパラメトリック値１２ｐｍ２，１２ｐｍ３，１３ｐｍ２，１３ｐｍ３の位置が移動しており、パラメトリックマップＰＭ２，ＰＭ３が変形されていることが理解できる。

なお、ボリュームデータｖ１〜ｖ３に対応する重畳ボリュームデータｖ１ｐ〜ｖ３ｐの全てが生成される必要はなく、重畳ボリュームデータｖ１ｐ〜ｖ３ｐのうち少なくとも１つが生成されればよい。

次に、比較例におけるパラメトリックマップＰＭｘの生成について説明する。
図１２及び図１３は、比較例の位置合わせを加味した時系列データに基づくパラメトリックマップＰＭｘの生成を説明するための図である。

なお、比較例における医用画像処理装置１００ｘのハードウェア構成は、本実施形態の医用画像処理装置１００のハードウェア構成と同様でよい。なお、比較例におけるハードウェア構成では、符号の末尾に「ｘ」を付して説明する

図１２及び図１３では、医用画像処理装置１００ｘでは、ポート１１０ｘは、ボリュームデータｖｘ１，ｖｘ２，ｖｘ３が時系列データとして取得する。ボリュームデータｖｘ１〜ｖｘ３では、被検体としての患者１０の所定の断面や断層が可視化（表示）されている。患者１０の領域には、病変とは無関係に動いている臓器１１、病変が存在すると疑われる患部１２，１３が含まれている。

各フェーズのボリュームデータｖｘ１〜ｖｘ３を比較すると、図１０と同様に、臓器１１、患部１３、及びそれらの周辺はあまり画素の輝度が変化しておらず、患部１２及びその周辺は大きく画素の輝度が変化している。

レジストレーション処理部１６４ｘは、ボリュームデータｖｘ１〜ｖｘ３を基に動き情報を生成する。そして、レジストレーション処理部１６４ｘは、動き情報に基づいて、ボリュームデータｖｘ１に対するボリュームデータｖｘ２，ｖｘ３の動きとは反対方向に、ボリュームデータｖｘ２，ｖｘ３を変形させ、ボリュームデータｖｘ２’，ｖｘ３’を得る。つまり、患者における患部１２，１３の動きを相殺するように、ボリュームデータｖｘ２，ｖｘ３を変形させる。これにより、患部１２，１３の実際の動きはボリュームデータｖｘ２，ｖｘ３上で抑制され、動かなかったものと擬制される。

パラメトリックマップ生成部１６３ｘは、変形されたボリュームデータｖｘ１，ｖｘ２’，ｖｘ３’を基に、パラメトリックマップＰＭｘを生成する。パラメトリックマップＰＭｘは、患部１２に対応するパラメトリック値１２ｘｐｍと、患部１３に対応するパラメトリック値１３ｘｐｍと、を含む。図１３では、パラメトリック値１２ｘｐｍ，１３ｘｐｍは、位置合わせされた各ボリュームデータｖｘ１〜ｖｘ３における患部１２，１３の位置に表示される。なお、図１３では、パラメトリック値１２ｘｐｍ，１３ｘｐｍは異なる値であり、例えば異なる造影剤の濃度推移を示しており、表示態様が異なっている。

表示制御部１６６ｘは、ボリュームデータｖｘ１にパラメトリックマップＰＭｘを重畳（合成）して、重畳ボリュームデータｖｘ１ｐを生成する。重畳ボリュームデータｖｘ１ｐにおいて、臓器１１、患部１２に対応するパラメトリック値１２ｘｐｍ、及び患部１３に対応するパラメトリック値１３ｘｐｍが可視化される。比較例では、本実施形態と異なり、各フェーズのボリュームデータにおける各患部１２，１３の位置が統一されるので、実際の患部１２，１３の動きは、表示からは読み取れず、不明となる。

このように、本実施形態の医用画像処理装置１００によれば、時系列のボリュームデータを変形することなく、動き情報に基づいて、複数のフェーズ間の組織の動きに合わせてパラメトリックマップＰＭを変形する。したがって、医用画像処理装置１００は、複数のフェーズ間の組織の動きを抑制せずにパラメトリックマップＰＭをレジストレーションするので、ボリュームデータ等から組織の動きを容易に確認できる。また、医用画像処理装置１００は、比較例のように、レジストレーション処理の終了後に時系列上のボリュームデータが静止したまま、例えば造影剤の注入によって同じ位置で濃淡推移するように見えるものではなく、ボリュームデータ内の動きに合わせて濃淡推移を表示する位置も変化する。したがって、医用画像処理装置１００は、ボリュームデータ内の動きを動的に観察でき、濃淡推移も観察できる。

また、医用画像処理装置１００は、被検体としての患者の体動によりボリュームデータが変形した場合でも、変形前のボリュームデータを確認できる。つまり、医用画像処理装置１００は、比較例のように基準ボリュームデータに合わせてボリュームデータの変形を抑制しないので、変形前のボリュームデータを可視化できる。よって、医用画像処理装置１００は、変形し得る組織の患者内の組織の様子を観察し易くできる。

また、医用画像処理装置１００は、動的な関心領域ｒを使用できる。例えば、医用画像処理装置１００は、ボリュームデータ又は３次元画像における部分的なパラメトリックマップＰＭを得たい場合、動的な関心領域ｒを用いてパラメトリックマップＰＭを生成し、ボリュームデータ又は３次元画像における一部にパラメトリックマップＰＭの一部を重畳して表示させてよい。動的な関心領域ｒは、任意のフェーズにおいて関心領域ｒを設定した場合、動き情報を基に、他のフェーズにおいて移動した組織に追従して移動する。したがって、ユーザは、動的な関心領域ｒの動きを観察することで、関心領域ｒに対応する患者の組織の動きを把握できる。また、患者の組織の動きと動的な関心領域ｒの動きとが異なる場合、ユーザは、ディスプレイ１３０に表示された患者１０の組織の動きと関心領域ｒの動きとを確認することで、動き情報に誤りがあることを感知できる。

また、レジストレーション処理部１６４は、ＵＩ１２０を介して任意のフェーズにおける関心領域ｒを移動させ、移動させた関心領域ｒの位置を基に動き情報を再生成することで、動き情報を修正してよい。そして、パラメトリックマップ生成部１６３は、修正された動き情報を基に、パラメトリックマップＰＭを再算出してよい。この場合、例えば、レジストレーション処理部１６４は、ＵＩ１２０を介して指定された関心領域ｒの動きを動き情報を算出するための境界条件として追加し、動き情報を再算出することで動き情報を再生成してよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、実態に合わない動き情報を修正でき、意味のある動き情報を得ることができる。よって、動き情報に基づく関心領域ｒの移動精度やパラメトリックマップＰＭの変形精度を向上できる。

以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

第１の実施形態では、パラメトリックマップ生成部１６３は、ボリュームデータにおける画素（ボクセルｖ１（ｘ，ｙ，ｚ））の代わりに、ボクセルｖ１の周辺に位置する周辺ボクセル（例えばボクセルｖ１とその周囲の８個のボクセル）のボクセル値を集計した値（例えば平均値、最大値、最小値、中央値、その他の値）を用いてよい。パラメトリックマップ生成部１６３は、各ボクセル値を集計した値を基に、ボクセルｖ１におけるパラメトリックマップＰＭを生成してもよい。

第１の実施形態では、パラメトリックマップ生成部１６３は、ボリュームデータを基に導出されたデータを基に、パラメトリックマップＰＭを生成してもよい。例えば、パラメトリックマップ生成部１６３は、ボリュームデータの解像度を小さくし、小さくされた解像度のボリュームデータを基に、パラメトリックマップＰＭを生成してよい。この場合、パラメトリックマップＰＭの解像度も、ボリュームデータの解像度に合わせて小さくなってよい。ボリュームデータの解像度の変更は、ＵＩ１２０を介して手動で行われてもよいし、処理部１６０により自動的に行われてもよい。

また、例えば図１０に示したボリュームデータｖ１，ｖ２の双方の解像度が可変である場合、ボリュームデータｖ１とボリュームデータｖ２との解像度が異なってもよい。この場合、ボリュームデータｖ１に対応するパラメトリックマップＰＭ１の解像度とボリュームデータｖ２に対応するパラメトリックマップＰＭ２の解像度とが、異なってよい。

例えば、パラメトリックマップ生成部１６３は、ボリュームデータからノイズを除去し、ノイズ除去されたボリュームデータを基に、パラメトリックマップＰＭを生成してよい。ノイズ除去は、例えば周波数が閾値ｔｈ３以上の信号成分（高周波数成分）を遮断し、周波数が閾値ｔｈ３未満の信号成分（高周波数成分以外）を通過させるフィルタ処理により行われてよい。

第１の実施形態では、表示制御部１６６は、ボリュームデータｖ１，ｖ２を基に生成されたパラメトリックマップＰＭを、ボリュームデータｖ３に重畳して表示させてよい。つまり、表示制御部１６６は、パラメトリックマップＰＭの生成に関与していないフェーズのボリュームデータに、生成されたパラメトリックマップを重畳表示させてよい。

また、処理部１６０は、時系列データとして取得されたボリュームデータｖ１，ｖ２，ｖ３の撮像時刻の間の時刻のボリュームデータを補間して生成してよい。パラメトリックマップ生成部１６３は、補間されたボリュームデータに対応するパラメトリックマップＰＭを生成し、動き情報に基づいて変形し、可視化してよい。

パラメトリックマップＰＭは、各フェーズ共通で１つ生成される。全てのフェーズのボリュームデータが、パラメトリック値の計算に用いられなくてよい。これにより、医用画像処理装置１００は、例えば、ボリュームデータの撮像精度が低い場合に、パラメトリック値の計算の基となるボリュームデータから、撮像精度が低いボリュームデータを除外できる。よって、医用画像処理装置１００は、パラメトリックマップＰＭの生成精度の低下を抑制できる。

第１の実施形態では、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００から医用画像処理装置１００へ送信されることを例示した。この代わりに、ボリュームデータが一旦蓄積されるように、ネットワーク上のサーバ等へ送信され、サーバ等に保管されてもよい。この場合、必要時に医用画像処理装置１００のポート１１０が、ボリュームデータを、有線回線又は無線回線を介してサーバ等から取得してもよいし、任意の記憶媒体（不図示）を介して取得してもよい。

第１の実施形態では、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００から医用画像処理装置１００へポート１１０を経由して送信されることを例示した。これは、実質的にＣＴ装置２００と医用画像処理装置１００とを併せて一製品として成立している場合も含まれるものとする。また、医用画像処理装置１００がＣＴ装置２００のコンソールとして扱われている場合も含む。

第１の実施形態では、ＣＴ装置２００により画像を撮像し、生体内部の情報を含むボリュームデータを生成することを例示したが、他の装置により画像を撮像し、ボリュームデータを生成してもよい。他の装置は、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、血管造影装置（Angiography装置）、又はその他のモダリティ装置を含む。また、ＰＥＴ装置は、他のモダリティ装置と組み合わせて用いられてもよい。

第１の実施形態では、被検体として人体を例示したが、動物の体でもよい。

本開示は、第１の実施形態の医用画像処理装置の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介して医用画像処理装置に供給し、医用画像処理装置内のコンピュータが読み出して実行するプログラムも適用範囲である。

以上のように、上記実施形態の医用画像処理装置１００では、取得部（例えばポート１１０）は、同一の被検体を時系列上で少なくとも２回撮像し、第１の医用画像（例えばボリュームデータｖ１）及び第２の医用画像（例えばボリュームデータｖ２）を取得する。処理部１６０は、第１の医用画像上の第１の点（例えば患部１２ｌ）の輝度と、第２の医用画像上の、第１の点の組織と同一の組織を示し且つ第１の点と空間座標が異なる第２の点（例えば患部１２ｍ）の輝度と、に基づいて、第１の点の輝度の推移を示す第１のパラメトリック値（例えばパラメトリック値１２ｐｍ）を算出する。処理部１６０は、第１の医用画像上の第３の点（例えば患部１３ｌ）の輝度と、第２の医用画像上の、第３の組織と同一の組織を示し且つ第３の点と空間座標が異なる第４の点（例えば患部１３ｍ）の輝度と、に基づいて、第３の点の輝度の推移を示す第２のパラメトリック値（例えばパラメトリック値１３ｐｍ）を算出してよい。処理部１６０は、第１の医用画像において、第１の点に第１のパラメトリック値を重畳し、第３の点に第２のパラメトリック値を重畳して、第１の医用画像を可視化してよい。処理部１６０は、第２の医用画像において、第２の点に第１のパラメトリック値を重畳し、第４の点に第２のパラメトリック値を重畳して、第２の医用画像を可視化してよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、時系列上の複数の医用画像において、時系列で移動前後の同一の組織（例えば患部１２ｌ，１２ｍ）を関連付けて、この組織の移動に伴う輝度の推移を示すパラメトリック値（例えばパラメトリック値１２ｐｍ）を算出できる。同一組織の移動前後の関連付けには、動き情報が用いられてよい。医用画像処理装置１００は、医用画像にパラメトリック値を重畳して可視化することで、医用画像における被検体の任意の部位における輝度の推移と、被検体の任意の部位の移動を同時に確認でき、つまり任意の部位の流体の動きを観察できる。

また、医用画像処理装置１００は、時系列の医用画像の変形を抑制することなく、パラメトリック値を医用画像の変形に合わせて導出できる。この場合、医用画像処理装置１００は、動き情報に基づいて、複数のフェーズ間の組織の動きに合わせてパラメトリックマップＰＭのパラメトリック値を位置合わせしてよい。したがって、医用画像処理装置１００は、複数のフェーズ間の組織の動きを抑制せずに、組織の動きを容易に確認できる。また、医用画像処理装置１００は、医用画像内の動きに合わせて濃淡推移を可視化する位置が異なるので、医用画像内の動きを動的に観察でき、濃淡推移も観察できる。

また、医用画像処理装置１００は、被検体の動きにより医用画像が変形した場合でも、変形前の医用画像を確認できる。よって、医用画像処理装置１００は、変形し得る組織の被検体内での様子を観察し易くできる。

このように、医用画像処理装置１００は、被検体の動きと被検体内の流体の動きとの双方の観察を支援できる。

また、取得部は、被検体が時系列上で撮像された第３の医用画像（例えばボリュームデータｖ３）を取得してよい。処理部１６０は、第３の医用画像上の、第１の点と同一の組織を示し且つ第１の点と空間座標が異なる第５の点（例えば患部１２ｎ）に、第１のパラメトリック値を重畳して、第３の医用画像を可視化してよい。

第１のパラメトリック値は、第１の点の輝度及び第２の点の輝度を基に生成され、第５の点の輝度は考慮されていない。この場合でも、医用画像処理装置１００は、パラメトリック値の算出に関与していない医用画像上に、パラメトリック値を重畳できる。パラメトリック値は、時系列上の医用画像における任意の位置の輝度の推移を示すものであり、各医用画像に共通でよい。したがって、医用画像処理装置１００は、パラメトリック値が重畳される医用画像を用いて都度パラメトリック値を算出することを抑制でき、パラメトリック値の算出に係る医用画像処理装置１００の処理負荷を低減でき、パラメトリック値の利用効率を向上できる。

また、処理部１６０は、第５の点の輝度に基づいて、第１のパラメトリック値を算出してよい。

これにより、パラメトリック値の生成に用いる医用画像上の点の数が増え、時系列上でパラメトリック値の生成に関与するフェーズ数も増える。そのため、医用画像処理装置１００は、第１のパラメトリック値が示す輝度の推移の再現精度を向上できる。

また、医用画像処理装置１００は、第１の医用画像における第１の関心領域（例えば関心領域ｒ１１）の設置（例えば設定）を受け付ける操作部（例えばＵＩ１２０）、を備えてよい。処理部１６０は、操作部により第１の関心領域の設置を受け付けた場合、第２の医用画像において、第１の関心領域に存在する組織と同一の組織を含み且つ第１の関心領域と空間座標が異なる第２の関心領域（例えば関心領域ｒ２１）を設置してよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、時系列上の医用画像のいずれか１つにおいてＵＩ１２０を介して手動で関心領域を設置することで、他の医用画像では関心領域を自動的に設置できる。この場合、医用画像処理装置１００は、動き情報を用いてよい。関心領域が自動設定されることで、例えばそれぞれの医用画像において関心領域が可視化され、ユーザは、観察を希望する関心領域の動きを容易に把握できる。

また、操作部は、第２の関心領域の座標の変更を受け付けてよい。処理部１６０は、第２の関心領域の座標が変更された場合、第１の関心領域の座標と変更された第２の関心領域の座標とが同一の組織を示すものとして、第３のパラメトリック値を計算してよい。処理部１６０は、第２の医用画像において、座標が変更された第２の関心領域に第３のパラメトリック値を重畳して、第２の医用画像を可視化してよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、第２の関心領域がＵＩ１２０を介して手動で位置変更された場合、位置変更後の第２の関心領域を基にパラメトリック値を再計算することで、医用画像におけるユーザ所望の位置でのパラメトリック値を導出できる。例えば、自動設定された第２の関心領域を手動設定する場合として、時系列上の医用画像における対応する点を関連付ける動き情報の精度が低いことが考えられる。この場合でも、医用画像処理装置１００は、第２の関心領域の本来の位置を手動設定することで、対応する点の関連付けを改めて実施でき、パラメトリック値を再計算することで、パラメトリック値が表現する輝度の推移の導出精度を向上できる。

第１の医用画像及び第２の医用画像の少なくとも１つは、被検体に造影剤が注入された状態で撮像された医用画像でよい。

これにより、時系列に並ぶ医用画像には、被検体の部位に造影剤が流入したり流出したりすることに起因して輝度の変化が発生する。よって、医用画像処理装置１００は、造影剤による輝度の推移や造影剤濃度を示すパラメトリック値を算出するので、各医用画像における被検体の動きを可視化しながら、造影剤の動きも可視化でき、非形態の動きも造影剤の動きも実態と似た状態で表現できる。

本開示は、被検体の動きと被検体内の流体の動きとの双方を観察できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム等に有用である。

１００ 医用画像処理装置
１１０ ポート
１２０ ユーザインタフェース（ＵＩ）
１３０ ディスプレイ
１４０ プロセッサ
１５０ メモリ
１６０ 処理部
１６１ 領域抽出部
１６２ 画像生成部
１６３ パラメトリックマップ生成部
１６４ レジストレーション処理部
１６６ 表示制御部
２００ ＣＴ装置
１０ 患者
１１ 臓器
１２，１３ 患部
１２ｐｍ，１２ｐｍ１，１２ｐｍ２，１２ｐｍ３，１３ｐｍ，１３ｐｍ１，１３ｐｍ２，１３ｐｍ３， パラメトリック値
ＰＭ，ＰＭＡ，ＰＭ１，ＰＭ２，ＰＭ３ パラメトリックマップ
ｒ，ｒ１１，ｒ１２ 関心領域
ｖ１，ｖ２，ｖ３ ボリュームデータ
ｖ１ｐ，ｖ２ｐ，ｖ３ｐ 重畳ボリュームデータ

Claims (8)

1. 取得部と処理部とを備える医用画像処理装置であって、
   前記取得部は、同一の被検体を時系列上で少なくとも２回撮像し、第１の医用画像及び第２の医用画像を取得し、
   前記処理部は、
   前記第１の医用画像上の第１の点の輝度と、第２の医用画像上の、前記第１の点の組織と同一の組織を示し且つ前記第１の点と空間座標が異なる第２の点の輝度と、に基づいて、前記第１の点の輝度の推移を示す第１のパラメトリック値を算出し、
   前記第１の医用画像上の第３の点の輝度と、前記第２の医用画像上の、前記第３の点の組織と同一の組織を示し且つ第３の点と空間座標が異なる第４の点の輝度と、に基づいて、前記第３の点の輝度の推移を示す第２のパラメトリック値を算出し、
   前記第１の医用画像において、前記第１の点に前記第１のパラメトリック値を重畳し、前記第３の点に前記第２のパラメトリック値を重畳して、前記第１の医用画像を可視化し、
   前記第２の医用画像において、前記第２の点に前記第１のパラメトリック値を重畳し、前記第４の点に前記第２のパラメトリック値を重畳して、前記第２の医用画像を可視化する、
   医用画像処理装置。
2. 前記取得部は、前記被検体が時系列上で撮像された第３の医用画像を取得し、
   前記処理部は、第３の医用画像上の、前記第１の点と同一の組織を示し且つ前記第１の点と空間座標が異なる第５の点に、前記第１のパラメトリック値を重畳して、前記第３の医用画像を可視化する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記処理部は、前記第５の点の輝度に基づいて、前記第１のパラメトリック値を算出する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記第１の医用画像における第１の関心領域の設置を受け付ける操作部、を更に備え、
   前記処理部は、前記操作部により前記第１の関心領域の設置を受け付けた場合、前記第２の医用画像において、前記第１の関心領域に存在する組織と同一の組織を含み且つ前記第１の関心領域と空間座標が異なる第２の関心領域を設置する、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
5. 前記操作部は、前記第２の関心領域の座標の変更を受け付け、
   前記処理部は、
   前記第２の関心領域の座標が変更された場合、前記第１の関心領域の座標と変更された前記第２の関心領域の座標とが同一の組織を示すものとして、第３のパラメトリック値を計算し、
   前記第２の医用画像において、座標が変更された前記第２の関心領域に前記第３のパラメトリック値を重畳して、前記第２の医用画像を可視化する、
   請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記第１の医用画像及び前記第２の医用画像の少なくとも１つは、前記被検体に造影剤が注入された状態で撮像された医用画像である、
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
7. 医用画像処理装置における医用画像処理方法であって、
   同一の被検体を時系列上で少なくとも２回撮像し、第１の医用画像及び第２の医用画像を取得し、
   前記第１の医用画像上の第１の点の輝度と、前記第２の医用画像上の、前記第１の点と同一の組織を示し且つ前記第１の点と空間座標が異なる第２の点の輝度と、に基づいて、前記第１の点の輝度の推移を示す第１のパラメトリック値を算出し、
   前記第１の医用画像上の第３の点の輝度と、前記第２の医用画像上の、前記第３の点と同一の組織を示し且つ前記第３の点と空間座標が異なる第４の点の輝度と、に基づいて、前記第３の点の輝度の推移を示す第２のパラメトリック値を算出し、
   前記第１の医用画像において、前記第１の点に前記第１のパラメトリック値を重畳し、前記第３の点に前記第２のパラメトリック値を重畳して、前記第１の医用画像を可視化し、
   前記第２の医用画像において、前記第２の点に前記第１のパラメトリック値を重畳し、前記第４の点に前記第２のパラメトリック値を重畳して、前記第２の医用画像を可視化する、
   医用画像処理方法。
8. 請求項７に記載の医用画像処理方法をコンピュータに実行させるための医用画像処理プログラム。