JP2020171480A - 医用画像処理装置及び医用画像処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】脳血管性病変の検出位置を容易に把握可能な画像を生成できる医用情報処理装置を提供する。【解決手段】医用情報処理装置７は、取得部と画像生成部とを有する。取得部は、頭部に関する３次元ＭＲ画像データについて、脳血管性病変の少なくとも１つの検出位置の座標情報を取得する。画像生成部は、３次元ＭＲ画像データと座標情報とに基づいて、少なくとも１つの検出位置の一部又は全てを視認可能な２次元の表示画像を生成する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置及び医用画像処理システムに関する。

ＡＩ（Artificial Intelligence）を利用した、医用画像に描出される脳動脈瘤の検出技術がある。ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）のコンピュータは、ＡＩによる検出結果を、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格のＧＳＰＳ（Grayscale Softcopy Presentation State）で定義された形式で受信される。ＧＳＰＳにより、断面画像における検出位置に、当該検出位置を指し示す円形等のマークが描画される。

ユーザは、どこに脳動脈瘤の検出位置があるか分からないので、全ての断面画像を１枚１枚目視で確認しなければならない。この作業は手間が掛かるうえ、ユーザの見落としも懸念される。

特開2009-157527号公報 特表2008-515119号公報 特開2011-139821号公報 特開2017-55781号公報

本発明が解決しようとする課題は、脳血管性病変の検出位置を容易に把握可能な画像を生成することである。

実施形態に係る医用情報処理装置は、取得部と生成部とを具備する。取得部は、頭部に関する３次元のＭＲ画像データについて、脳血管性病変の少なくとも１つの検出位置の座標情報を取得する。生成部は、前記３次元のＭＲ画像データと前記座標情報とに基づいて、前記少なくとも１つの検出位置の一部又は全てを視認可能な２次元の表示画像を生成する。

図１は、医用画像処理システムの構成を示す図である。 図２は、図１の医用画像処理装置の構成を示す図である。 図３は、図１の医用画像処理システムの動作の流れを示す図である。 図４は、未破裂脳動脈瘤を模式的に示す図である。 図５は、頭蓋内動脈狭窄を模式的に示す図である。 図６は、脳血管解離を模式的に示す図である。 図７は、最大値投影画像及び検出結果の表示画面の一例を示す図である。 図８は、近傍検出位置に対応するアノテーションのＭＰＲ画像への表示を模式的に示す図である。 図９は、近傍検出位置に対応するアノテーションのスラブ画像への表示を模式的に示す図である。 図１０は、回転画像を模式的に示す図である。 図１１は、脳動脈瘤レポートの一例を示す図である。 図１２は、瘤サイズレポートの一例を示す図である。 図１３は、画像経時差分の生成過程を模式的に示す図である。 図１４は、未破裂脳動脈瘤、頭蓋内動脈狭窄及び脳血管解離の検出位置の表示例を示す図である。 図１５は、未破裂脳動脈瘤の強調例に示す図である。 図１６は、頭蓋内動脈狭窄の強調例を示す図である。 図１７は、脳血管解離の強調例を示す図である。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係る医用画像処理装置及び医用画像処理システムを説明する。

図１は、医用画像処理システム１の構成を示す図である。図１に示すように、医用画像処理システム１は、ネットワークを介して互いに接続された磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）３、病変検出装置５及び医用画像処理装置７を有する。

ＭＲＩ装置３は、例えば、ＲＦコイルからＲＦパルスを照射して、静磁場内に載置された被検体内に存在する対象原子核を励起させ、当該対象原子核から発生されるＭＲ信号をＲＦコイルにより収集する。そしてＭＲＩ装置３は、ＲＦコイルからのＭＲ信号に基づいて当該対象原子核の空間分布を表現するＭＲ画像データを生成する。本実施形態においてＭＲＩ装置３は、被検体の検査部位に設定された３次元領域をＭＲ撮像し、当該検査部位に関する３次元ＭＲ画像データを生成する。３次元ＭＲ画像データは、一列に配列された複数の２次元スライス画像の集合により規定されるマルチスライス画像データでもよいし、３次元状に配列された複数のボクセルの集合により規定されるボリュームデータでもよい。本実施形態に係る被検体の検査部位は頭部であるとする。なお、２次元スライス画像はアキシャル画像と同義である。

病変検出装置５は、３次元ＭＲ画像データに脳血管性病変の検出処理を施して検出結果を出力する。検出処理により、３次元ＭＲ画像データに含まれる、脳血管性病変が疑われる画像領域が全て検出される。検出結果としては、脳血管性病変の検出位置毎の座標情報と描画情報と付加情報とを含む。本実施形態に係る検出位置は、脳血管性病変として検出された画像領域と同義である。座標情報は、３次元ＭＲ画像データを規定する画像空間における検出位置の座標に関する文字情報である。例えば、座標情報は、３次元ＭＲ画像データがマルチスライス画像データである場合、（ｘ軸座標、ｙ軸座標、スライス番号）に規定され、ボリュームデータである場合、（ｘ軸座標、ｙ軸座標、ｚ軸座標）に規定される。描画情報は、３次元ＭＲ画像データに付される、マークの描画に関する情報である。マークはアノテーションとも呼ばれる。具体的には、描画情報は、アノテーションの形状とアノテーションを描画する座標情報とを含む。付加情報は、検出された脳血管性病変のサイズやスコア、ロケーション（部位）等の文字情報である。付加情報は、ＤＩＣＯＭ規格のデータ形式に従い定義されてもよいし、ＪＳＯＮ（Java（登録商標） Script Object Notation）やＸＭＬ（Extensible Markup Language）等の非ＤＩＣＯＭ規格のデータ形式に従い定義されてもよい。病変検出装置５は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、ディスプレイ、入力インタフェース及び通信インタフェースを有するコンピュータである。

医用画像処理装置７は、ＭＲＩ装置３により収集された３次元ＭＲ画像データと病変検出装置５により検出された脳血管性病変に関する検出結果とを表示する。医用画像処理装置７は、ＰＡＣＳを構成するコンピュータである。

図２は、図１の医用画像処理装置７の構成を示す図である。図２に示すように、医用画像処理装置７は、処理回路７１、通信インタフェース７２、表示機器７３、入力インタフェース７４及び記憶回路７５を有する。

処理回路７１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサを有する。当該プロセッサが記憶回路７５等にインストールされたプログラムを起動することにより、情報取得機能７１１、画像生成機能７１２、レポート作成機能７１３及び表示制御機能７１４等を実現する。なお、各機能７１１〜７１４は単一の処理回路で実現される場合に限らない。複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能７１１〜７１４を実現するものとしても構わない。

情報取得機能７１１において処理回路７１は、通信インタフェース７２を介して、ＭＲＩ装置３から３次元ＭＲ画像データを取得し、病変検出装置５から脳血管性病変の検出結果を取得する。３次元ＭＲ画像データ及び/又は検出結果が記憶回路７５に記憶されている場合、処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データ及び/又は検出結果を記憶回路７５から取得する。処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データ及び検出結果の他にも、種々の情報を取得可能である。

画像生成機能７１２において処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データに３次元画像処理を施して２次元の表示画像データを生成する。３次元画像処理としては、ＭＰＲ（Multi-Planar Reconstruction）処理、ボリュームレンダリングやサーフェスレンダリング、画素値投影処理、ＣＰＲ（Curved MPR）処理等の画像処理を行うことも可能である。画素値投影処理としては、最大値投影処理、最小値投影処理、平均値投影処理等の任意の投影処理が適用可能である。処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データと検出結果に含まれる検出位置の座標情報とに基づいて、病変検出装置５により検出された少なくとも１つの検出位置の一又は全てを視認可能な２次元の表示画像を生成する。

レポート作成機能７１３において処理回路７１は、脳血管性病変に関する検出結果に基づいて、当該検出結果に関するレポートを作成する。

表示制御機能７１４において処理回路７１は、種々の情報を表示機器７３に表示する。例えば、処理回路７１は、画像生成機能７１２により生成された表示画像を表示機器７３に表示する。また、処理回路７１は、レポート作成機能７１３により作成されたレポートを表示機器７３に表示してもよい。

通信インタフェース７２は、医用画像処理システム１に含まれるＭＲＩ装置３及び病変検出装置５との間でデータ通信するためのインタフェースである。例えば、通信インタフェース７２は、ＭＲＩ装置３から３次元ＭＲ画像データを、病変検出装置５から検出結果を受信する。

表示機器７３は、処理回路７１の表示制御機能７１４に従い種々の情報を表示する。例えば、表示機器７３は、画像生成機能７１２により生成された表示画像を表示する。表示機器７３としては、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro Luminescence Display）、プラズマディスプレイ又は他の任意のディスプレイが適宜使用可能である。また、表示機器７３は、プロジェクタであってもよい。

入力インタフェース７４は、ユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路７１に出力する。具体的には、入力インタフェース７４は、マウス、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、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等の入力機器に接続されている。入力インタフェース７４は、当該入力機器への入力操作に応じた電気信号を処理回路７１へ出力する。また、入力インタフェース７４に接続される入力機器は、ネットワーク等を介して接続された他のコンピュータに設けられた入力機器でも良い。

記憶回路７５は、種々の情報を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。記憶回路７５は、上記記憶装置以外にも、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、フラッシュメモリ等の可搬型記憶媒体や、半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。また、記憶回路７５は、医用画像処理装置７にネットワークを介して接続された他のコンピュータ内にあってもよい。例えば、記憶回路７５は、通信インタフェース７２によりＭＲＩ装置３から受信された３次元ＭＲ画像データ、病変検出装置５から受信された検出結果を記憶する。また、記憶回路７５は、画像表示プログラムを記憶する。

以下、本実施形態に係る医用画像処理システム１の動作例を説明する。

図３は、医用画像処理システム１の動作の流れを示す図である。図３に示すように、ＭＲＩ装置３は、被検体の頭部に関する３次元ＭＲ画像データを収集する（ステップＳ１）。データ収集方式としては、頭部の血管のコントラストが強調されるＭＲＡ（MR Angiography）が採用される。ＭＲＡとしては、非造影ＭＲＡでもよいし、造影ＭＲＡでもよい。非造影ＭＲＡとして、ＴＯＦ（Time-Of-Flight）法やＰＣ（Phase Contrast）法が用いられればよい。ＭＲＩ装置３は、収集された３次元ＭＲ画像データのデータ形式をＤＩＣＯＭ形式に変換する。ＭＲＩ装置３は、ＤＩＣＯＭ形式の３次元ＭＲ画像データを、医用画像処理装置５に送信する。

医用画像処理装置５の通信インタフェース７２は、ＭＲＩ装置３から３次元ＭＲ画像データを受信する。受信された３次元ＭＲ画像データは、記憶回路７５に記憶される。次に通信インタフェース７２は、病変検出装置５に３次元ＭＲ画像データを送信する。例えば、ＭＲＩ装置５からの３次元ＭＲ画像データが被検体の頭部に関する画像データである場合、脳血管性病変の検出のため、通信インタフェース７２は、病変検出装置５に当該３次元ＭＲ画像データを送信する。

病変検出装置５は、医用画像処理装置７からの３次元ＭＲ画像データを受信し、受信された３次元ＭＲ画像データに病変検出処理を施して脳血管性病変を検出する（ステップＳ２）。病変検出処理のアルゴリズムは、ＡＩや閾値処理、モルフォロジー演算等、特に限定されない。ＡＩのアルゴリズムとしては、例えば、ニューラルネットワークやロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシーン等が用いられる。病変検出装置５による検出対象の脳血管性病変は、具体的には、未破裂脳動脈瘤、頭蓋内動脈狭窄及び脳血管解離である。未破裂脳動脈瘤、頭蓋内動脈狭窄及び脳血管解離のうちの何れか一種が検出されてもよいし、複数種が検出されてもよい。脳血管性病変の検出位置毎に座標情報、描画情報及び付加情報が生成される。座標情報と付加情報とは、ＪＳＯＮ（Java（登録商標） Script Object Notation）やＸＭＬ（Extensible Markup Language）等の、非ＤＩＣＯＭ規格のデータ形式に従い定義される。なお、座標情報と付加情報とは、ＤＩＣＯＭ規格のデータ形式に従い定義されてもよい。描画情報は、ＤＩＣＯＭ規格のＧＳＰＳで定義される。

図４は、未破裂脳動脈瘤８１を模式的に示す図である。図４に示すように、未破裂脳動脈瘤８１は、脳血管８０の分岐部等の膨隆部である。未破裂脳動脈瘤８１の危険性は、破裂率等により評価される。図５は、頭蓋内動脈狭窄を模式的に示す図である。図５に示すように、頭蓋内動脈狭窄は、脳血管８０の血管壁が動脈硬化８２等により肥厚し、血管内腔が狭くなる現象である。頭蓋内動脈狭窄の危険性は、狭窄率等により評価される。図６は、脳血管解離を模式的に示す図である。図６に示すように、脳血管解離は、脳血管８０の内壁が解離し、解離部分８３に血液が流入する病である。血液が解離部分８３に流れ込むことにより動脈瘤が形成される。

病変検出処理が行われると病変検出装置５は、検出結果、すなわち、各検出位置の描画情報、座標情報及び付加情報を、医用画像処理装置７に送信する。医用画像処理装置７の通信インタフェース７２は、病変検出装置５からの検出結果を受信する。頭部に関する３次元のＭＲ画像データについて、脳血管性病変の少なくとも１つの検出位置の座標情報を取得する受信された検出結果は、記憶回路７５に保存される。

医用画像処理装置７の処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データに基づく２次元ＭＲ画像（表示画像）及び脳血管性病変に関する検出結果を表示する（ステップＳ３）。表示画像及び検出結果は、処理回路７１の表示制御機能７１４の実現により、表示機器７３に表示される。以下、脳血管性病変の具体例として脳動脈瘤を挙げて、ステップＳ３において詳細に説明する。

ステップＳ３において処理回路７１は、頭部に関する３次元ＭＲ画像データについて、脳血管性病変の少なくとも１つの検出位置の座標情報を、記憶回路７５から取得する。処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データと少なくとも１つの検出位置の座標情報とに基づいて、少なくとも１つの検出位置の一部又は全てを視認可能な２次元の表示画像を生成する。このような表示画像として、特定のスラブ厚を有する最大値投影画像が生成される。例えば、特定のスラブ厚は、検出された全ての検出位置のうちのユーザにより選択された全ての検出位置に限定して包含するスラブの厚みを有する。具体的には、処理回路７１は、ユーザにより選択された全ての検出位置の座標情報を読み出し、当該全ての検出位置に限定して包含するスラブの位置及び厚みを算出する。そして処理回路７１は、算出された位置及び厚みに関するスラブを３次元画像データに設定し、設定されたスラブに限定して最大値投影処理を行い、最大値投影画像を生成する。生成された最大値投影画像には、ユーザにより選択された全ての検出位置の脳動脈瘤候補が描出されることとなる。処理回路７１は、生成された最大値投影画像を初期的に表示機器７３に表示する。この際、処理回路７１は、ユーザにより選択された全ての検出位置の描画情報に従い、検出位置に円形状を有するマークのアノテーションを描画する。このように、特定のスラブ厚を有する最大値投影画像が初期的に表示されることにより、ユーザが1枚1枚スライス画像を確認する場合に比して、脳動脈瘤の検出結果を容易に把握することができる。

図７は、最大値投影画像及び検出結果の表示画面Ｉ１の一例を示す図である。図７に示すように、最大値投影画像として、コロナル（coronal：冠状）断面の最大値投影画像Ｉ２、サジタル（sagittal：矢状）断面の最大値投影画像Ｉ３及びアキシャル（axial：体軸）断面の最大値投影画像Ｉ４が表示される。コロナル断面、サジタル断面及びアキシャル断面は、直交三断面と称される。処理回路７１は、コロナル断面、サジタル断面及びアキシャル断面各々について特定のスラブ厚及びスラブ位置を算出する。コロナル断面、サジタル断面及びアキシャル断面各々について特定のスラブ厚及びスラブ位置が算出されると処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データにコロナル断面、サジタル断面及びアキシャル断面各々について特定のスラブ厚及びスラブ位置を有するスラブを設定する。そして処理回路７１は、各スラブについて最大値投影処理を施すことにより、コロナル断面の最大値投影画像Ｉ２、サジタル断面の最大値投影画像Ｉ３及びアキシャル断面の最大値投影画像Ｉ４を生成する。

表示画面Ｉ１には、検出結果リストＩ５が表示される。検出結果リストＩ５は、脳動脈瘤に関する各検出位置の付加情報の一覧である。検出結果リストＩ５は、脳動脈瘤に関する各検出位置の付加情報に基づいて処理回路７１により生成される。例えば、付加情報として、名称、スコア、サイズ及び部位が表示される。名称は、「ＡＬ１」等、検出位置を識別するための名称である。スコアは、「９５％」等、検出位置が脳動脈瘤である確実さの程度を示す指標、換言すれば、確度である。サイズは、「６４」等、検出位置の体積である。サイズは、体積だけでなく、長径や短径でもよいし、長径と短径との比でもよい。部位は、「ＬＢ１」等、検出位置が存在する箇所の解剖学的部位の名称である。このように、各検出位置の付加情報が文字で表示されることにより、ユーザは、各検出位置の付加情報の内容を把握することができる。また、スコア、サイズ及び部位が表示されるので、ユーザは、脳動脈瘤の破裂の確率等を判断できる。このような付加情報を表示することは臨床に有用である。

各検出位置のレコードには選択ボックスが表示される。各検出位置は、入力インタフェース７４を介して、所望の検出位置に対応するレコードが選択されることにより選択される。選択された検出位置は、各最大値投影画像Ｉ２、Ｉ３及びＩ４においてアノテーションにより指し示される。図７において「ＡＬ１」−「ＡＬ５」の検出位置が選択されているので、各最大値投影画像Ｉ２、Ｉ３及びＩ４には「ＡＬ１」−「ＡＬ５」までの５つの検出位置に対応する５つのアノテーションが描画されることとなる。なお、各アノテーションの近傍には、当該アノテーションが指し示す検出位置の名称が描画される。これにより、アノテーションが指し示す検出位置が、検出結果リストＩ５に表示された複数の検出位置の何れであるかを特定することが可能になる。

検出結果リストＩ５に表示された検出位置の一部が選択された場合、選択された一部の検出位置に限定して表示されるように、最大値投影画像Ｉ２、Ｉ３及びＩ４が更新される。具体的には、選択された検出位置がスラブに含まれるような当該スラブの厚み及び位置が計算され、当該厚み及び位置のスラブに関する最大値投影画像が生成され表示されることとなる。

図７に示すように、表示画面Ｉ１には、検出結果表示ボタンＢ１、断面表示ボタンＢ２、スラブ表示ボタンＢ３、回転画像表示ボタンＢ４、リスト表示ボタンＢ５及びレポート作成ボタンＢ６が表示される。これらボタンＢ１−Ｂ６は、入力インタフェース７４等を介して選択可能なＧＵＩボタンである。例えば、マウス等によりボタンＢ１−Ｂ６をクリックすることにより、ボタンＢ１−Ｂ６の選択又は非選択が切り替えられる。

検出結果表示ボタンＢ１が選択された場合、処理回路７１は、全ての検出結果を視認可能なコロナル断面の最大値投影画像Ｉ２、サジタル断面の最大値投影画像Ｉ３及びアキシャル断面の最大値投影画像Ｉ４が表示される。検出結果表示ボタンＢ１を選択することにより、脳動脈瘤が複数位置で検出された場合であっても見落としを低減することができる。

断面表示ボタンＢ２が選択された場合、断面表示モードに移行される。断面表示モードにおいて処理回路７１は、ユーザにより選択された検出位置を含むコロナル断面、サジタル断面及びアキシャル断面を当該検出位置の座標情報に基づいて計算し、計算されたコロナル断面に関するＭＰＲ画像、サジタル断面に関するＭＰＲ画像及びアキシャル断面に関するＭＰＲ画像を、３次元ＭＲ画像データにＭＰＲ処理を施すことにより生成する。コロナル断面に関するＭＰＲ画像、サジタル断面に関するＭＰＲ画像及びアキシャル断面に関するＭＰＲ画像は、表示画面Ｉ１に表示される。処理回路７１は、各ＭＰＲ画像に含まれる検出位置を指し示すアノテーションを、各ＭＰＲ画像に描画する。

上記断面表示においては、各断面に含まれる検出位置に対応するアノテーションのみが当該ＭＰＲ画像に描画されることとなる。しかしながら、各断面の近傍に位置する検出位置に対応するアノテーションが、当該ＭＰＲ画像に描画されてもよい。

図８は、近傍検出位置に対応するアノテーションのＭＰＲ画像への表示を模式的に示す図である。図８に示すように、３次元ＭＲ画像データＶＯには複数の検出位置Ｐ１及びＰ２が含まれているものとする。３次元ＭＲ画像データＶＯに設定された断面ＳＬ１が表示断面であるとする。表示断面ＳＬ１は１ボクセル分の厚みＴ１を有する。表示断面ＳＬ１に含まれる画像成分及びアノテーションが、ＭＰＲ処理によりＭＰＲ画像に描出される。３次元ＭＲ画像データＶＯには、断面ＳＬ１に隣接してアノテーション投影領域ＳＬ２が設定される。アノテーション投影領域ＳＬ２は、１ボクセルよりも厚い厚みＴ２を有する。アノテーション投影領域ＳＬ２に含まれる画像成分は投影されないが、アノテーション投影領域ＳＬ２に含まれる検出位置Ｐ１に対応するアノテーションは投影される。表示断面ＳＬ１からアノテーション投影領域ＳＬ２よりも離れた画像領域に位置する検出位置Ｐ２に対応するアノテーションは投影されない。

処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データＶＯに基づいて表示断面ＳＬ１に関するＭＰＲ画像を生成し、アノテーション投影領域ＳＬ２に含まれる検出位置Ｐ１に対応するアノテーションを当該ＭＰＲ画像に投影する。投影方向は、表示断面ＳＬ１の垂直方向に設定される。このようにして表示断面ＳＬ１の近傍に位置する検出位置Ｐ１に対応するアノテーションが描画された、表示断面ＳＬ１に関するＭＰＲ画像が生成され表示されることとなる。

厚みＴ２は任意の方法により設定可能である。例えば、厚みＴ２は、入力インタフェース７４等を介して任意の値に設定されてもよい。また、厚みＴ２は、ユーザにより選択された検出位置を含むような値に自動的に算出されてもよい。

スラブ表示ボタンＢ３が選択された場合、スラブ表示モードに移行される。スラブ表示モードにおいて処理回路７１は、ユーザにより選択された検出位置を含むコロナル断面、サジタル断面及びアキシャル断面を、当該検出位置の座標情報に基づいて計算し、計算されたコロナル断面に関するスラブ画像、サジタル断面に関するスラブ画像及びアキシャル断面に関するスラブ画像を３次元ＭＲ画像データに基づいて生成する。なお、２ボクセル以上の厚みを有する断面はスラブとも呼ばれる。

上記スラブ表示においては、各スラブに含まれる検出位置に対応するアノテーションのみが当該スラブ画像に描画されることとなる。しかしながら、各スラブの近傍に位置する検出位置に対応するアノテーションが、当該スラブ画像に描画されてもよい。

図９は、近傍検出位置に対応するアノテーションのスラブ画像への表示を模式的に示す図である。図９に示すように、３次元ＭＲ画像データＶＯには複数の検出位置Ｐ３、Ｐ４及びＰ５が含まれているものとする。３次元ＭＲ画像データＶＯに設定されたスラブＳＬ３が表示対象のスラブであるとする。表示スラブＳＬ３は複数ボクセル分の厚みＴ３を有する。スラブＳＬ３に含まれる画像成分及び検出位置Ｐ３に対応するアノテーションがスラブ画像に描出される。３次元ＭＲ画像データＶＯには、表示スラブＳＬ３に隣接する、アノテーションの描画のための領域（以下、アノテーション投影領域と呼ぶ）ＳＬ４が設定される。アノテーション投影領域ＳＬ４は、複数ボクセル分の厚みＴ４を有する。アノテーション投影領域ＳＬ４に含まれる画像成分は投影されないが、アノテーション投影領域ＳＬ４に含まれる検出位置Ｐ４に対応するアノテーションは投影される。スラブＳＬ３からアノテーション投影領域ＳＬ４よりも離れた画像領域に位置する検出位置Ｐ５に対応するアノテーションは投影されない。

処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データＶＯに基づいて表示スラブＳＬ３に関する最大値投影画像を生成し、アノテーション投影領域ＳＬ４に含まれる検出位置Ｐ４に対応するアノテーションを当該最大値投影画像に投影する。投影方向は、スラブＳＬ３の垂直方向に設定される。このようにしてスラブＳＬ３の近傍に位置する検出位置Ｐ４に対応するアノテーションが、スラブＳＬ３に関する最大値投影画像に描画されることとなる。なお、画素値投影処理としては、最大値投影処理に限定されず、注目している組織又は物質に応じて最小値投影処理や平均値投影処理等でもよい。

厚みＴ３及びＴ４は任意の方法により設定可能である。例えば、厚みＴ３及びＴ４は、入力インタフェース７４等を介して任意の値に設定されてもよい。また、厚みＴ３又はＴ４は、ユーザにより選択された検出位置を含むような値に自動的に算出されてもよい。

回転画像表示ボタンＢ４が選択された場合、回転表示モードに移行される。回転表示モードにおいて処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データＶＯに含まれる血管領域に関する回転画像を生成する。回転画像は、所定の回転軸回りに所定の回転角度毎に生成されたＭＰＲ画像、スラブ画像及びボリュームレンダリング画像等の総称である。回転画像は、表示制御機能７１４の実現により、表示機器７３に表示される。回転画像が表示されることにより、脳動脈瘤の検出結果を容易に把握することができる。

図１０は、回転画像Ｉ６を模式的に示す図である。図１０に示すように、３次元ＭＲ画像データには血管領域８５が含まれる。まず、処理回路７１は、画像生成機能７１２の実現により、３次元ＭＲ画像データＶＯに含まれる血管領域を、閾値処理等の画像処理により抽出する。血管領域８５の抽出処理を行うため、血管を明瞭なコントラストで描出可能な撮像方法が採用される。次に処理回路７１は、画像生成機能７１２の実現により、抽出された血管領域に基づいて、所定の回転軸回りに所定の回転角度毎に生成されたＭＰＲ画像を生成する。

例えば、日本脳ドック学会が提供する「脳ドックのガイドライン」によれば、未破裂脳動脈瘤ならびに頭部の主幹動脈の閉塞・狭窄病変の検出のためには３Ｄ−ＴＯＦ法での撮像が原則とされている。同ガイドラインによれば、最大値投影法等を用い、ウイリス輪を中心にして、（１）左右方向に回転させて画像と、（２）前後方向に回転させて再構成画像を作成する、と規定されている。

そこで、処理回路７１は、３次元ＭＲ画像データＶＯ又は血管領域８５に、前後方向に関する回転軸Ａ１と左右方向に関する回転軸Ａ２とを設定する。処理回路７１は、回転軸Ａ１回りに所定角度毎にＭＰＲ断面を設定し、回転画像として、各ＭＰＲ断面についてＭＰＲ画像を生成する。あるいは、処理回路７１は、回転軸Ａ２回りに所定角度毎にＭＰＲ断面を設定し、回転画像として、各ＭＰＲ断面についてＭＰＲ画像を生成する。所定の回転角度は、如何なる値に設定されてもよいが、例えば、７度から１０度に設定されるとよい。生成された所定の回転角度の回転画像は表示機器７３に表示される。ユーザにより入力インタフェース７４を介して回転操作がなされることにより、表示機器７３に表示される回転画像が、当該回転操作に応じた回転角度の回転画像に更新される。このようにして本実施形態によれば、脳ドックのガイドラインに規定された表示方法の表示画像を、略自動的に生成及び表示することが可能になる。また、ガイドラインに合致する画像を生成するために必要な処理を検出結果に基づいて自動的に行うことができるので、広くユーザや患者に対して高品質な医療を提供することもできる。

なお、上記処理において３次元ＭＲ画像データに含まれる全ての血管領域が抽出されるとしたが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、検出結果リストＩ５においてユーザにより選択された検出位置を含む血管領域のみが抽出されてもよいし、スラブ画像や断面画像等の任意の表示画像においてユーザにより選択された血管領域のみが抽出されてもよい。また、回転軸として、前後方向に関する回転軸や左右方向に関する回転軸に限定されず、如何なる方向に関する回転軸が設定されてもよい。

リスト表示ボタンＢ５が選択された場合、処理回路７１は、検出結果リストＩ５の表示と非表示とを切り替える。上記の通り、処理回路７１は、脳動脈瘤に関する各検出位置の付加情報に基づいて、検出結果リストＩ５を生成する。例えば、入力インタフェース７４等を介してＡＬ読込ボタンが押下されたことを契機として処理回路７１は、対象患者の対象３次元ＭＲ画像データに関する検出結果を読み込み、当該検出結果に関する各検出位置の付加情報に基づいて検出結果リストＩ５を生成する。検出結果リストＩ５は、表示画面Ｉ１の所定の表示枠に表示される。検出結果リストＩ５が非表示に切り替えられている場合、任意断面に関する断面画像（オブリーク画像）等が表示されてもよい。

上記の通り、検出結果リストＩ５に表示された各検出位置は、入力インタフェース７４等を介して選択可能である。断面表示モードにおいて検出位置が選択された場合、選択された検出位置に関するＭＰＲ画像が表示され、当該検出位置を指し示すアノテーションが当該ＭＰＲ画像に描画される。スラブ表示モードにおいて検出位置が選択された場合、選択された検出位置に関するスラブ画像が表示され、当該検出位置を指し示すアノテーションが当該スラブ画像に描画される。換言すれば、選択された検出位置を含む断面又はスラブに、表示断面又は表示スラブが移動し、当該選択された検出位置に限定してアノテーションが描画される。これにより、ユーザが選択した検出位置の視認性を向上することができる。

レポート作成ボタンＢ６が選択された場合、処理回路７１は、レポート作成機能７１３の実現により、脳動脈瘤の検出結果に関するレポート（以下、脳動脈瘤レポートと呼ぶ）を作成する。

図１１は、脳動脈瘤レポートＲ１の一例を示す図である。図１１に示すように、脳動脈瘤レポートＲ１は、脳動脈瘤の各検出位置の場所やサイズに関する情報を含む電子データである。例えば、脳動脈瘤レポートＲ１は、ユーザによる読影等の結果、動脈瘤として確定された検出位置について作成される。脳動脈瘤レポートＲ１は、具体的には、患者情報Ｒ２、検出結果情報Ｒ３及びキー画像Ｉ７を含む。

患者情報Ｒ２は、氏名や人種、年齢及び性別等の患者に関する基本的な情報を含む。患者情報Ｒ２は、例えば、３次元ＭＲ画像データの付帯情報から抽出可能である。検出結果情報Ｒ３は、各検出位置の付加情報の一覧である。付加情報としては、名称、スコア、サイズ、部位、破裂率及び治療方法Ｒ４を含む。名称は、当該検出位置を識別するための名称である。スコアは、当該検出位置が脳動脈瘤である確実さの程度を示す指標である。サイズは、当該検出位置の体積である。サイズは、体積だけでなく、長径や短径でもよいし、長径と短径との比でもよい。部位は、当該検出位置が存在する箇所の解剖学的部位の名称である。破裂率は、当該検出位置の脳動脈瘤が破裂する危険性の程度を示す指標である。処理回路７１は、レポート作成機能７１３の実現により、患者情報Ｒ２と検出結果情報Ｒ３とに基づいて破裂率を算出する。具体的には、破裂率は、患者情報Ｒ２のうちの人種、年齢及び性別と、検出結果情報Ｒ３のうちのサイズ及び部位とに基づいて所定のアルゴリズム又はＬＵＴ（Look Up Table）に従い算出される。治療方法Ｒ４は、当該検出位置の脳動脈瘤に対する、標準的な治療方法の推奨度を示す。治療方法Ｒ４としては、経過観察、クリッピング術及びコイル塞栓術があげられる。処理回路７１は、レポート作成機能７１３の実現により、患者情報Ｒ２と検出結果情報Ｒ３とに基づいて治療方法Ｒ４の推奨度を算出する。具体的には、治療方法Ｒ４の推奨度は、患者情報Ｒ２のうちの人種、年齢及び性別と、検出結果情Ｒ３のうちのサイズ及び部位とに基づいて所定のアルゴリズム又はＬＵＴに従い算出される。例えば、名称「ＡＬ２」の検出位置は、スコア「８５％」、サイズ「８２」、部位「ＬＢ２」、破裂率「８０％」、経過観察「２０％」、クリッピング術「８０％」、コイル塞栓術「８０％」となる。

キー画像Ｉ７は、検出結果が明瞭に描出されている表示画像の縮小画像である。例えば、処理回路７１は、キー画像Ｉ７として、全ての検出位置「ＡＬ１」−「ＡＬ５」が描出された、アキシャル断面に関するスラブ画像の縮小画像を生成する。キー画像Ｉ７には、各検出位置を指し示すアノテーションが描画されているとよい。生成されたキー画像Ｉ７は動脈瘤レポートＲ１に貼付される。なお、キー画像Ｉ７には、全ての検出位置「ＡＬ１」−「ＡＬ５」が描出されている必要はない。例えば、各検出位置についてキー画像が生成されてもよい。キー画像Ｉ７は、スラブ画像である必要はなく、ＭＰＲ画像でもよいし、回転画像等でもよいし、如何なる表示画像でもよい。なお、キー画像Ｉ７の代わりに、縮小前の表示画像が貼付されてもよい。

生成された脳動脈瘤レポートＲ１は表示機器７３に表示される。表示された脳動脈瘤レポートＲ１は読影医等のユーザにより観察される。なお、脳動脈瘤レポートＲ１は、ネットワークを介してビューワ等の他のコンピュータに転送され、当該コンピュータの表示機器に表示されてもよい。本実施形態によれば、検出結果情報Ｒ３に基づいて脳動脈瘤レポートＲ１が自動的に作成されるので、ユーザによる脳動脈瘤レポートＲ１の作成の手間を削減することができる。

なお、脳動脈瘤レポートＲ１には上記の全ての項目が含まれる必要はない。例えば、破裂率や治療方法等は必ずしも含まれなくてもよい。また、各検出位置の座標情報が検出結果情報Ｒ３として表示されてもよい。また、脳動脈瘤レポートＲ１にはユーザによる所見やメモ等が貼付されてもよい。

本実施形態に係る医用画像処理システム１は、例えば、被検体の頭部に関する定期健診等により用いられる。すなわち、ある患者について、病変検出装置５による脳動脈瘤の検出結果が定期的に取得されることとなる。そこで脳動脈瘤レポートには、検出結果に関する時系列情報が貼付されてもよい。検出結果に関する時系列情報としては、例えば、検出位置のサイズ（以下、瘤サイズと呼ぶ）の時系列の変化のグラフ（以下、瘤サイズグラフと呼ぶ）に関するレポート（以下、瘤サイズレポートと呼ぶ）が生成される。

図１２は、瘤サイズレポートＲ５の一例を示す図である。図１２に示すように、瘤サイズレポートＲ５には各検出位置に関する瘤サイズの時系列情報が記述される。具体的には、瘤サイズレポートＲ５には瘤サイズに関するグラフＲ６とリストＲ７とが含まれる。グラフＲ６は、３次元ＭＲ画像データの収集日が横軸に規定され、瘤サイズ［mm］が縦軸に規定された折れ線グラフである。リストＲ７は、各検出位置の瘤サイズが収集日毎に数値で記載されている。

瘤サイズは、少なくとも検出位置の名称と収集日とに関連付けて記憶回路７５に記憶される。瘤サイズレポートＲ５の作成指示がなされた場合、処理回路７１は、レポート作成機能７１３の実現により、記憶回路７５から検出位置毎の瘤サイズに関する情報を読み出す。処理回路７１は、検出位置毎の瘤サイズに基づいて、グラフＲ６とリストＲ７とを作成し、瘤サイズレポートＲ５に貼付する。瘤サイズレポートＲ５は脳動脈瘤レポートＲ１に組み込まれてもよいし、独立のレポートとして作成されてもよい。瘤サイズレポートＲ５の作成対象の検出位置は、ユーザの読影等により動脈瘤であると確定したものに制限されてもよい。

作成された瘤サイズレポートＲ５は、表示機器７３に表示され、ユーザにより観察される。これによりユーザは、瘤サイズの時系列情報を簡便に把握することが可能になる。また、収集日毎の瘤サイズに関する情報に基づいて自動的に瘤サイズレポートＲ５を作成することができる。これにより、ユーザによる瘤サイズレポートＲ５の作成の手間を削減することができる。なお、瘤サイズレポートＲ５は、ネットワークを介してビューワ等の他のコンピュータに転送され、当該コンピュータの表示機器に表示されてもよい。

検出結果に関する時系列情報は、瘤サイズの時系列情報のみに限定されない。例えば、スコアや破裂率、治療方法の推奨度の時系列情報が目的に応じて生成されてもよい。

検出結果に関する他の時系列情報として画像経時差分が生成されてもよい。

図１３は、画像経時差分の生成過程を模式的に示す図である。各検出位置に関するＭＰＲ画像が、収集日と当該検出位置の名称等とに関連付けて記憶回路７５に記憶される。例えば、収集日「２０１８/１/１」のＭＰＲ画像Ｉ８とその次の収集日「２０１８/４/１」のＭＰＲ画像Ｉ９とが記憶回路７５に記憶される。ＭＰＲ画像Ｉ８には検出位置８６が含まれ、ＭＰＲ画像Ｉ９には検出位置８７が含まれる。ＭＰＲ画像Ｉ８に含まれる検出位置８６とＭＰＲ画像Ｉ９に含まれる検出位置８７とは解剖学的に同一の検出位置である。

画像経時差分の表示指示がなされた場合、処理回路７１は、同一の脳動脈瘤に関する収集日「２０１８/１/１」のＭＰＲ画像Ｉ８とその次の収集日「２０１８/４/１」のＭＰＲ画像Ｉ９とを記憶回路７５から読み出し、ＭＰＲ画像Ｉ８とＭＰＲ画像Ｉ９との差分画像Ｉ１０を生成する。差分画像Ｉ１０にはＭＰＲ画像Ｉ８に含まれる検出位置８６とＭＰＲ画像Ｉ９に含まれる検出位置８７との差分領域８８が含まれる。差分画像Ｉ１０は動脈瘤レポートＲ１に貼付されたり、表示機器７３に表示されたりする。差分領域８８の大きさ等を観察することによりユーザは、時間経過に伴う動脈瘤の形態の変化を把握することができる。なお、処理回路７１は、差分領域８８の大きさを既定の閾値に対して比較し、差分領域８８の大きさが閾値より大きい場合、アラートを動脈瘤レポートＲ１に貼付してもよい。これにより、当該動脈瘤が要注意であることを知らせることができる。

なお、処理回路７１は、時間的に隣接する二つのＭＰＲ画像同士の差分画像ではなく、任意の収集日の二つのＭＰＲ画像同士の差分画像を生成してもよい。また、３以上の収集日に亘りＭＰＲ画像が記憶回路７５に記憶されている場合、処理回路７１は、互いに隣接する収集日のＭＰＲ画像同士、順次に差分画像を生成してもよい。これにより、時系列の差分画像が生成されることになる。この時系列の差分画像は、互いに並列して表示機器７３に表示されたり、動脈瘤レポートに貼付されたりするとよい。また、ＭＰＲ画像同士の差分画像ではなく、スラブ画像同士の差分画像でもよい。この場合、各スラブ画像には一の検出位置ではなく、複数の検出位置が含まれてもよい。

上記の説明において脳血管性病変は一例として未破裂脳動脈瘤の一種類であるとした。しかしながら、病変検出装置５は、未破裂脳動脈瘤、頭蓋内動脈狭窄及び脳血管解離のうちの少なくとも二種類を検出してもよい。この場合、病変検出装置５は、各検出位置について、名称やサイズ等に加え、更に病変の種類を示す文字情報（以下、病変種情報と呼ぶ）を、付加情報として出力する。処理回路７１は、上記処理と同様、検出位置を容易に把握可能な表示画像を生成する。

図１４は、未破裂脳動脈瘤、頭蓋内動脈狭窄及び脳血管解離の検出位置の表示例を示す図である。図１４に示すように、処理回路７１は、上記処理と同様、未破裂脳動脈瘤、頭蓋内動脈狭窄及び脳血管解離の検出位置を含むスラブに関する最大値投影画像Ｉ１１を生成し、各検出位置を指し示すアノテーションを最大値投影画像Ｉ１１に同時に表示する。この際、処理回路７１は、病変の種類に応じて異なる形態のアノテーションを最大値投影画像Ｉ１１に描画する。処理回路７１は、病変種情報とアノテーションの形態とを関連付けたＬＵＴを参照することにより、各検出位置に使用するアノテーションの形態を決定する。例えば、図１４に示すように、実線のアノテーションは未破裂脳動脈瘤の検出位置について使用され、点線のアノテーションは頭蓋内動脈狭窄の検出位置について使用され、二重線のアノテーションは脳血管解離の検出位置について使用される。このような病変の種類に応じて異なる形態のアノテーションが描画されることにより、ユーザは、アノテーションの形態を見るだけで容易に当該アノテーションが指し示す病変を知ることができる。

また、上記処理においてアノテーションは、未破裂脳動脈瘤、頭蓋内動脈狭窄及び脳血管解離の各病変の検出位置を指し示す円形のマークであるとした。しかしながら、アノテーションとして、病変の種類に応じて異なる形態を有するマークが描画されてもよい。例えば、未破裂脳動脈瘤に関するアノテーションは円形状、頭蓋内動脈狭窄に関するアノテーションは三角形状、脳血管解離に関するアノテーションは四角形状のマークであるとよい。このように、病変の種類に応じて異なる形状のアノテーションが使用されることにより、ユーザは、アノテーションの形状を認識することで、当該アノテーションが指し示す病変の種類を特定することができる。

また、上記処理において検出位置にはアノテーションが描画されるものとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。例えば、表示画像に含まれる各病変に対応する画像領域が強調されてもよい。

図１５は、未破裂脳動脈瘤の強調例に示す図である。図１５に示すように、未破裂脳動脈瘤に対応する画像領域は、脳血管８０の分岐部等の膨隆部９１である。処理回路７１は、膨隆部９１を既定色で塗りつぶすことにより強調する。図１６は、頭蓋内動脈狭窄の強調例を示す図である。図１６に示すように、頭蓋内動脈狭窄に対応する画像領域は、動脈硬化等による脳血管８０の血管壁の肥厚部９２である。処理回路７１は、肥厚部９２を既定色で塗りつぶすことにより強調する。図１７は、脳血管解離の強調例を示す図である。図１７に示すように、脳血管解離に対応する画像領域は、脳血管８０の内壁の解離部分８３である。処理回路７１は、解離部分８３を既定色で塗りつぶすことにより強調する。このように、各病変に対応する画像領域を既定色で塗りつぶすことにより、ユーザは、病変領域の形態や存在範囲等を把握することが可能になる。

各病変の既定色は、互いに異なる色に設定されるとよい。例えば、未破裂脳動脈瘤に対応する画像領域は緑色、頭蓋内動脈狭窄に対応する画像領域は黄色、脳血管解離に対応する画像領域は赤色で塗りつぶされるとよい。各病変に対応する画像領域を互いに異なる既定色で塗りつぶすことにより、病変種類の判断を容易に行う事が可能になる。

上記の説明の通り、本実施形態に係る医用情報処理装置７は、処理回路７１を実装する。処理回路７１は、情報取得機能７１１の実現により、頭部に関する３次元ＭＲ画像データについて、脳血管性病変の少なくとも１つの検出位置の座標情報を取得する。処理回路７１は、画像生成機能７１２の実現により、３次元ＭＲ画像データと座標情報とに基づいて、少なくとも１つの検出位置の一部又は全てを視認可能な２次元の表示画像を生成する。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、脳血管性病変の検出位置を容易に把握可能な画像を生成することができる。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、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。プロセッサは記憶回路に保存さ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。なお、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構成しても構わない。この場合、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、プログラムを実行するのではなく、論理回路の組合せにより当該プログラムに対応する機能を実現しても良い。なお、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１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１及び図２における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

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。

１ 医用画像処理システム
３ ＭＲＩ装置
５ 病変検出装置
７ 医用画像処理装置
７１ 処理回路
７２ 通信インタフェース
７３ 表示機器
７４ 入力インタフェース
７５ 記憶回路
７１１ 情報取得機能
７１２ 画像生成機能
７１３ レポート作成機能
７１４ 表示制御機能

Claims (20)

1. 頭部に関する３次元のＭＲ画像データについて、脳血管性病変の少なくとも１つの検出位置の座標情報を取得する取得部と、
   前記３次元のＭＲ画像データと前記座標情報とに基づいて、前記少なくとも１つの検出位置の一部又は全てを視認可能な２次元の表示画像を生成する生成部と、
   を具備する医用画像処理装置。
2. 前記生成部は、前記少なくとも１つの検出位置の一部又は全てを含むスラブ厚を算出し、前記２次元の表示画像として、前記スラブ厚を有するスラブ画像を前記３次元のＭＲ画像データに基づいて生成する、請求項１記載の医用画像処理装置。
3. 前記生成部は、直交３断面について前記少なくとも１つの検出位置の一部又は全てを含むスラブ厚を算出し、前記スラブ厚を有する前記直交３断面のスラブ画像を生成する、
   請求項２記載の医用画像処理装置。
4. 前記生成部は、前記スラブ画像として、前記３次元のＭＲ画像データに基づく最大値投影画像を生成する、請求項２記載の医用画像処理装置。
5. 前記生成部は、前記３次元のＭＲ画像データから前記少なくとも１つの検出位置を含む血管領域を抽出し、前記２次元の表示画像として、前記血管領域に関し所定方向且つ所定角度毎の回転画像を生成する、請求項１記載の医用画像処理装置。
6. 前記所定方向は、ウイリス輪を中心にした左右方向と前後方向とである、請求項５記載の医用画像処理装置。
7. 前記２次元の表示画像を表示する表示部を更に備える、請求項１記載の医用画像処理装置。
8. 前記表示部は、前記２次元の表示画像に含まれる前記少なくとも１つの検出位置にマークを重畳する、請求項７記載の医用画像処理装置。
9. 表示部を更に備え、
   前記生成部は、前記表示のための第１のスラブ厚と、前記第１のスラブ厚よりも厚い、マークの描画のための第２のスラブ厚とを算出し、前記２次元の表示画像として、前記第１のスラブ厚を有するスラブ画像を前記３次元のＭＲ画像データを生成し、
   前記表示部は、前記スラブ画像のうちの、前記第２のスラブ厚に含まれる前記少なくとも１つの検出位置にマークを付する、
   請求項１記載の医用画像処理装置。
10. 表示部を更に備え、
    前記取得部は、更に前記少なくとも１つの検出位置の名称、場所、スコア及びサイズのうちの少なくとも１つの文字情報を含み、
    前記表示部は、前記少なくとも１つの検出位置の前記文字情報の一覧を表示する、
    請求項１記載の医用画像処理装置。
11. 前記表示部は、前記一覧に含まれる前記少なくとも１つの検出位置のうちのユーザ指定の検出位置に限定してマークを描画する、請求項１０記載の医用画像処理装置。
12. 前記脳血管性病変は、脳動脈瘤、狭窄及び血管解離の何れかである、請求項１記載の医用画像処理装置。
13. レポート作成部を更に備え、
    前記取得部は、更に前記少なくとも１つの検出位置の名称、場所、スコア及び検出された病変のサイズのうちの少なくとも１つの文字情報を含み、
    前記レポート作成部は、前記少なくとも１つの検出位置の前記文字情報に基づいて前記少なくとも１つの検出位置についてレポートを作成する、
    請求項１記載の医用画像処理装置。
14. 前記レポート作成部は、前記２次元の表示画像又は前記２次元の表示画像の縮小画像を前記レポートに貼付する、請求項１３記載の医用画像処理装置。
15. 前記脳血管性病変は、脳動脈瘤であり、
    前記レポート作成部は、前記少なくとも１つの検出位置に関するサイズの時系列の変化を示すグラフを前記レポートに貼付する、
    請求項１３記載の医用画像処理装置。
16. 前記脳血管性病変は、脳動脈瘤であり、
    前記レポート作成部は、前記少なくとも１つの検出位置に関する破裂率を前記レポートに貼付する、
    請求項１３記載の医用画像処理装置。
17. 前記レポート作成部は、前記少なくとも１つの検出位置に関する治療方法を前記レポートに貼付する、請求項１３記載の医用画像処理装置。
18. 前記２次元の表示画像と同一被検体に関する他の日時の２次元の表示画像との差分画像を表示する表示部を更に備える、請求項１記載の医用画像処理装置。
19. 前記３次元のＭＲ画像データに含まれる脳血管性病変を画像処理により検出して前記取得部が前記少なくとも１つの検出位置の座標情報を取得するために、前記３次元のＭＲ画像データを病変検出装置に送信する送信部を更に備える、請求項１記載の医用情報処理装置。
20. 頭部に関する３次元のＭＲ画像データに含まれる脳血管性病変に関する少なくとも１つの病変領域を検出し、前記検出された少なくとも１つの病変領域の検出位置の座標情報を特定する検出装置と、
    前記３次元のＭＲ画像データと前記座標情報とに基づいて、前記少なくとも１つの検出位置の一部又は全てを視認可能な２次元の表示画像を生成する生成装置と、
    前記２次元の表示画像を表示する表示装置と、
    を具備する医用画像処理システム。