JP3984202B2

JP3984202B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、および、プログラム

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Description

本発明は、画像診断等に用いる３次元医用画像を生成する医用画像処理装置、医用画像処理方法、および、プログラムに関し、特に、血管などの管状組織を表示するのに好適な医用画像処理装置、医用画像処理方法、および、プログラムに関する。

従来より、例えば、ＣＴスキャナやＭＲＩ装置などのモダリティ（撮像装置）で人体内部の断層（スライス）画像を撮像して疾病等の診断を行う画像診断が行われている。また、撮像された断層画像から、所定の臓器や器官などの３次元画像を生成して診断を行う手法なども確立しており、精緻かつ正確な診断に寄与している。特に、心臓周辺の冠状血管の３次元画像による診断は、心臓疾患の早期発見などに有用である。

このような３次元画像診断においては、観察対象部位を抽出して診断することが多く行われるが、この場合、いわゆる「セグメント分割」と呼ばれる手法により所定部位が抽出されることが一般的である。しかしながら、例えば、血管（特に心臓周辺の冠状血管）などの管状組織をセグメント分割する場合、対象とする血管のみを抽出することは困難であった。

血管組織をセグメント分割する手法が、例えば特許文献１に記載されている。ここでは、関心領域（すなわち、対象となる血管組織）を示す画素値と、関心領域外を示す画素値とからなる「二値マスク」を形成して、血管組織と他の組織とを峻別している。

上記のような二値マスクを用いる手法においては、対象組織を示す画素値を決定すると、その値か否かで判別することになる。この場合、判別領域において対象とする血管のみが存在していれば問題なく抽出されるが、通常、他組織等（血管や器官、臓器、など）が近接している場合が多い。特に心臓周辺の冠状血管を対象とする場合、心臓や他の多くの血管が近接する。これらの近接物の構成物質は、対象血管とほぼ同一であるため、これらを示す画素値も類似したものになる。このように類似した画素値が近接している場合、二値マスクによる手法では、これらの値が一の値として処理されてしまうことがあり、対象としている血管を正確に抽出することができなかった。

また、心臓から発生する冠状血管を、ＣＴスキャナなどの撮像装置で取得されるＣＴ値に基づいて画像化させる場合、通常、血管の発生地点から延伸するにしたがって、画像の明るさが次第に減少する。すなわち、血管の発生地点からの距離に応じて、画素値が略線形に遷移する近似が成り立つものといえる。この特性にしたがい、血管の発生部から抽出終端にわたって、画素値を線形に遷移させて適用する「多値マスク」を用いて対象血管を抽出する手法も考えられている。しかしながら、当該対象血管に心臓や他の血管が近接している場合や当該血管上に異常部位がある場合などでは、当該対象血管を示す画素値は単純に線形遷移しない。したがって、単に画素値を線形に遷移させて画像化しても、対象血管と近接物とが結合したり、対象血管が寸断されている画像となってしまうことがあり、正確な診断に寄与できる画像を得ることは困難であった。

その他、例えば、特許文献２においては、注目点付近の平均濃度を検出することで、血管部位を検出する手法が開示されているが、対象血管に心臓や他の血管が近接している場合においては、有用な濃度値を得ることができないため、このような手法によっても血管部位を正確に抽出することは困難である。
特開２００２−２８２２３５号公報（第４〜５頁）特開平８−８９５０１号公報（第６頁）

本発明は上記実状に鑑みてなされたもので、血管などの管状組織を正確に抽出できる医用画像処理装置、医用画像処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の第１の観点にかかる医用画像処理装置は、
３次元ボリュームデータを用いて管状組織の３次元画像を生成する医用画像処理装置において、
前記管状組織の長尺方向に直交する断面領域を指定する断面領域指定部と、
前記断面領域指定部が指定した前記断面領域に基づいて、前記断面領域指定部が次に指定する断面領域の方向を特定する進行方向特定部と、
前記断面領域指定部が指定した各断面領域に含まれる前記３次元ボリュームデータを用いて、当該断面領域における前記管状組織の管断面を含んだ画像を生成する画像化部と、
前記画像化部が生成した画像についての条件を変化させ、前記管状組織の断面を示す画像として顕在化させる断面画像顕在化部と、
前記断面画像顕在化部が顕在化した前記管状組織の断面画像から、前記管状組織の中心位置を特定する中心位置特定部と、
前記中心位置特定部が特定した各断面領域の中心位置に基づいて、前記管状組織の中心線を特定する中心線特定部と、
を備えることを特徴とする。

前記進行方向特定部は、
指定された前記中心線の始点、及び／又は、終点に基づいて、進行方向を暫定決定する暫定方向決定部と、
直前に指定された前記断面領域における前記管状組織の中心位置と、前記暫定方向決定部が決定した暫定方向とに基づいて、当該断面領域における前記管状組織の長手方向に平行し、該管状組織の長手方向断面を含む１または複数の領域を指定する平行断面領域指定部と、
該指定された平行断面領域に含まれる前記長手方向断面の中心位置を検出し、該検出した中心位置に基づいて、次の直交断面領域を指定するための進行方向を決定する進行方向決定部と、をさらに備えていることが望ましく、この場合、
前記断面領域指定部は、前記進行方向決定部が決定した進行方向に直交する領域を前記断面領域として指定することができる。

前記断面画像顕在化部は、
前記条件変化に応じて変化する前記画像の画像属性を検出する画像属性検出部と、
該検出された画像属性の変化に基づいて、前記管状組織の断面が画像上で顕在化されたか否かを判別する顕在化判別部をさらに備えていることが望ましく、この場合、
前記中心位置特定部は、前記顕在化判別部によって顕在化が判別されたときの前記画像が示す前記管状組織の断面の中心位置を特定することができる。

上記医用画像処理装置において、
前記画像属性検出部は、
該条件変化に応じて変化する画像面積を検出し、該検出された面積に基づいて、前記条件変化に応じた画像面積の変化を検出し、
前記顕在化判別部は、該検出された面積変化に基づいて、前記管状組織の断面が画像上で顕在化されたか否かを判別することが望ましい。

前記顕在化判別部は、前記断面領域の中心に現れている画像が、当該断面領域内に収まり、かつ、前記面積変化が最大となったときに、前記管状組織の断面が画像上で顕在化されたと判別することが望ましい。

前記中心線特定部は、前記管状組織の中心線を３次元パスデータとして特定することが望ましい。

前記中心線特定部は、
指定された前記中心線の始点、及び／又は、前記中心位置特定部が特定した中心位置を基準とした所定の３次元領域を前記３次元ボリュームデータ上で指定する３次元領域指定部をさらに備えていてもよく、この場合、
前記３次元領域指定部が指定した３次元領域に基づいて前記３次元パスデータを特定することができる。

上記医用画像処理装置は、
前記中心線特定部が特定した３次元パスデータに基づいて、前記管状組織を示す画像を作成する画像作成部をさらに備えていてもよい。

前記画像作成部は、
前記管状組織を示す複数種類の画像を作成し、各画像間の相対的位置関係を演算する画像演算部と、
作成された複数種類の画像を所定の表示装置に一覧表示させるとともに、前記画像演算部が演算した各画像間の相対的位置関係に基づいて、各表示画像上の位置関係を相互に対応付けて表示させる表示制御部と、をさらに備えていてもよい。

上記目的を達成するため、本発明の第２の観点にかかるプログラムは、
コンピュータを、上記医用画像処理装置として機能させることを特徴とする。

このような装置によれば、画像診断などにおいて３次元医用画像を生成する際に、血管などの管状組織の中心線（例えば、３次元パスデータ）を抽出することで、当該管状組織の正確な画像を生成することができる。また、中心線の座標情報を特定することができるので、対象とする管状組織を示す複数種類の画像（例えば、３次元画像、２次元パスデータ、２次元画像（ＭＰＲ画像やＣＰＲ画像）など）を対応付けて表示装置上に一覧表示させることができる。

上記目的を達成するため、本発明の第３の観点にかかる医用画像処理方法は、
コンピュータを用いて、３次元ボリュームデータを用いて管状組織の３次元画像を生成する医用画像処理方法において、
指定された前記中心線の始点及び／又は終点に基づいて前記管状組織上の進行方向を特定し、前記管状組織の長尺方向に直交する断面領域を前記進行方向に基づいて順次指定するステップと、
指定された各断面領域で前記管断面を含む画像を生成するステップと、
前記生成された画像についての条件を変化させ、前記管状組織の管断面を顕在化させるステップと、
前記管断面が顕在化された画像に基づいて、当該管断面の中心位置を検出するステップと、
検出された中心位置に基づいて、前記管状組織の中心線を取得するステップと、
を備えることを特徴とする。

上記医用画像処理方法において、
前記断面領域を指定するステップは、
指定された前記中心線の始点、及び／又は、終点に基づいて、進行方向を暫定決定するステップと、
直前に指定された前記断面領域における前記管状組織の中心位置と、決定した暫定方向とに基づいて、当該断面領域における前記管状組織の長手方向に平行し、該管状組織の長手方向断面を含む１または複数の領域を指定するステップと、
該指定された平行断面領域に含まれる前記長手方向断面の中心位置を検出し、該検出した中心位置に基づいて、次の直交断面領域を指定するための進行方向を決定するステップと、をさらに備えていることが望ましく、この場合、
決定した進行方向に直交する領域を前記断面領域として指定することが望ましい。

上記医用画像処理方法において、
前記管状組織の管断面を顕在化させるステップは、
前記３次元ボリュームデータに含まれる所定の特性情報についての閾値を設定するステップと、
設定された閾値に対応する特性情報を用いて各断面領域を画像化するステップと、をさらに備えていることが望ましく、この場合、
前記閾値を変化させることで、当該管状組織の管断面を画像上で顕在化させることが望ましい。

この場合、
前記管状組織の管断面を顕在化させるステップは、前記閾値の変化に応じて変化する画像面積の変化に基づいて、前記管状組織の断面が当該画像上で顕在化したか否かを判別し、
前記中心位置を検出するステップは、前記断面の顕在化が判別されたときの前記画像に基づいて前記中心位置を検出することが望ましく、
さらに、
当該断面領域の中心に現れている画像が、当該断面領域内に収まっており、かつ、前記閾値の変化に応じた面積変化が最大となったときに、前記管状組織の断面が顕在化したと判別することが望ましい。

上記医用画像処理方法において、
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、前記３次元パスデータに基づいて当該管状組織についての複数種類の画像を生成し、生成された画像のすべて又はいずれかを、所定の表示装置に一覧表示する、ことが望ましく、この場合、
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、前記一覧表示される各画像上の位置関係を相互に対応付け、表示画像上で動的にリンクさせることができる。

この場合、前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、前記複数種類の画像として、少なくとも当該管状組織についての３次元画像と２次元画像とを作成することができる。

ここで、２次元画像として、例えば、ＣＰＲ（Curved Planer Reconstruction）画像が作成されてもよく、この場合、少なくとも、作成された３次元画像とＣＰＲ画像の位置関係を相互に対応付けて表示することが望ましい。

また、
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、
前記３次元パスデータを２次元パスデータに変換するステップと、
前記３次元パスデータと、該変換された２次元パスデータとを関連付けるステップと、をさらに備えていることが望ましく、この場合、
少なくとも、当該３次元パスデータに基づく画像と、変換された２次元パスデータに基づく画像とを一覧表示させることが望ましい。

さらに、所定の付帯情報を取得し、前記生成された各画像とともに一覧表示させてもよい。

このような方法によれば、画像診断などにおいて３次元医用画像を生成する際に、血管などの管状組織の中心線（例えば、３次元パスデータ）を抽出することで、当該管状組織の正確な画像を生成することができる。また、中心線の座標情報を特定することができるので、対象とする管状組織を示す複数種類の画像（例えば、３次元画像、２次元パスデータ、２次元画像（ＭＰＲ画像やＣＰＲ画像）、など）を対応付けて表示装置上に一覧表示させることができる。

上記目的を達成するため、本発明の第６の観点にかかるプログラムは、
コンピュータに、上記医用画像処理方法の各ステップを実行させることを特徴とする。

本発明によれば、医用画像の生成において、血管などの管状組織を正確に抽出することができるとともに、当該管状組織を示す複数種類の画像を相互に関連付けて一覧表示させることができる。

以下、図面を参照して本発明にかかる実施の形態を説明する。以下の実施の形態においては、所定の医療施設（以下、「医療施設Ｈ」とする）における３次元画像診断に本発明が適用される場合を例に説明する。

図１は、本発明の実施の形態にかかる画像診断システムの構成を示す図である。図示するように、本実施の形態にかかる画像診断システム１は、通信ネットワーク１０と、モダリティ１００と、制御端末２００と、画像処理装置３００、から構成される。

通信ネットワーク１０は、医療施設Ｈ内で、制御端末２００や画像処理装置３００を相互接続し、これらの間の情報伝達を媒介する通信ネットワークであり、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）などの所定の通信プロトコルに基づいた情報伝達を媒介する。

次にモダリティ１００について説明する。モダリティ１００は、人体内部を撮像する撮像装置であり、例えば、ＣＴスキャナ（コンピュータ断層撮影装置）、ヘリカルＣＴ、ＭＲＩ（磁気共鳴画像装置）、ＰＥＴ（ポジトロン断層撮影装置）などである。本実施の形態では、Ｘ線を用いて人体内部の断層画像を撮像するＣＴスキャナをモダリティ１００として採用するものとする。

本実施の形態では、モダリティ１００（ＣＴスキャナ）は、後述する制御端末２００により制御され、患者や受診者など（以下、「受診者等」とする）の内部（生体内部）についての断層画像（スライス）を撮像するものである。ここで、本実施の形態では、モダリティ１００としてＣＴスキャナを採用しているので、断層画像を示す情報には、Ｘ線吸収係数であるＣＴ値などが含まれる。モダリティ１００と制御端末２００とは、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）などの所定の医用画像通信規格に基づいて接続されている。

次に制御端末２００について説明する。制御端末２００は、ワークステーションなどの所定の情報処理装置から構成され、接続されているモダリティ１００の動作を制御するとともに、モダリティ１００による撮像により取得される撮像画像データ（元データ）を取得する。図２を参照して制御端末２００の構成を説明する。

図２は、制御端末２００の構成を示すブロック図である。図示するように、制御端末２００は、制御部２１０と、通信制御部２２０と、入力制御部２３０と、出力制御部２４０と、プログラム格納部２５０と、記憶部２６０と、から構成される。

制御部２１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）やワークエリアとなる所定の記憶装置（ＲＡＭ（Random Access Memory）など）から構成され、制御端末２００の各部を制御するとともに、プログラム格納部２５０に格納されている所定の動作プログラムに基づいて後述する各処理を実行する。

通信制御部２２０は、例えば、所定のＮＩＣ（Network Interface Card）などの所定の通信装置から構成され、制御端末２００とモダリティ１００および通信ネットワーク１０とを接続し、モダリティ１００や画像処理装置３００との通信を行う。

入力制御部２３０は、例えば、キーボードやポインティング・デバイスなどの所定の入力装置２３を接続し、入力装置２３から入力された、制御部２１０への指示などを受け付けて制御部２１０に伝達する。

出力制御部２４０は、例えば、ディスプレイ装置やプリンタなどの所定の出力装置２４を接続し、制御部２１０の処理結果などを必要に応じて出力装置２４に出力する。

プログラム格納部２５０は、例えば、ハードディスク装置やＲＯＭ（Read Only Memory）などの所定の記憶装置から構成され、制御部２１０が実行する種々の動作プログラムが格納されている。プログラム格納部２５０に格納される動作プログラムは、制御端末２００の基本動作を司る任意のＯＳ（Operating System：基本ソフトウェア）の他に、ＯＳと協働して後述する各処理を実現するための、以下の（１）,（２）に示すような動作プログラムが格納されているものとする。後述する制御端末２００による処理は、制御部２１０がこれらの動作プログラムを実行することで実現される。
（１）「モダリティ制御プログラム」：モダリティ１００の制御を行うプログラム
（２）「通信プログラム」：通信制御部２２０を制御し、モダリティ１００との通信や、通信ネットワーク１０を介した通信を行うプログラム

記憶部２６０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やハードディスク装置などの記憶装置などから構成され、モダリティ１００から取得した撮像画像データなどを格納する。

ここで、モダリティ１００から得られる「撮像画像データ」（元データ）は、撮像領域の「３次元ボリュームデータ」を示すものである。この３次元ボリュームデータは、当該領域における座標系情報、および、各座標における特性情報などから構成される。「特性情報」は、画像生成に用いられる際に、当該画像を構成する画素（ピクセル、ボクセル）の特性（例えば、明度、彩度、色調、など）を示すこととなる情報である。本実施の形態では、モダリティ１００として「ＣＴスキャナ」を採用しているので、特性情報として「ＣＴ値」が用いられるものとする。ここで「ＣＴ値」は、Ｘ線吸収係数を示す値であり、このＣＴ値を画素値として画像を生成すると、ＣＴ値の違いが画像上の明るさの違いとなって現れる。したがって、モダリティ１００から取得した「撮像画像データ」を用いることで、例えば、図３に示すような断層画像（スライス画像）を得ることができる。

このような断層画像は、図示するような平行した２次元画像が複数積層されたものとして捉えることができるとともに、これらが一体となった一つの３次元領域として捉えることもできる。すなわち、積層２次元画像のそれぞれを抽出できることはもとより、全体の３次元領域から任意の領域を指定することもできる。ここで、任意の平面を指定する方法として、例えば、ＭＰＲ（Multi Planer Reconstruction）といった手法が知られている。すなわち、図４（ａ）に示すように、３次元ボリュームデータ内の任意平面を指定することができる。また、任意の曲面を指定する方法として、例えば、ＣＰＲ（Curved Planer Reconstruction）といった手法が知られている。すなわち、図４（ｂ）に示すように、３次元ボリュームデータ内の任意曲面を指定することができる。

次に、画像処理装置３００について説明する。画像処理装置３００は、例えば、ワークステーションなどの所定の情報処理装置から構成され、制御端末２００から取得する撮像画像データ（３次元ボリュームデータ）を用いて、３次元診断画像（医用画像）を生成するものである。画像処理装置３００の構成を図５を参照して以下説明する。

図５は、画像処理装置３００の構成を示すブロック図である。図示するように、画像処理装置３００は、制御部３１０と、通信制御部３２０と、入力制御部３３０と、出力制御部３４０と、プログラム格納部３５０と、画像記憶部３６０と、から構成される。

制御部３１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）やワークエリアとなる所定の記憶装置（ＲＡＭ（Random Access Memory）など）から構成され、画像処理装置３００の各部を制御するとともに、プログラム格納部３５０に格納されている所定の動作プログラムに基づいて後述する各処理を実行する。

通信制御部３２０は、例えば、所定のＮＩＣ（Network Interface Card）などの所定の通信装置から構成され、画像処理装置３００と通信ネットワーク１０とを接続し、制御端末２００などとの通信を行う。

入力制御部３３０は、例えば、キーボードやポインティング・デバイスなどの所定の入力装置３３を接続し、入力装置３３から入力された、制御部３１０への指示や各データベースに記録される情報などを受け付けて制御部３１０に伝達する。

出力制御部３４０は、例えば、ディスプレイ装置やプリンタなどの所定の出力装置３４を接続し、制御部３１０の処理結果などを必要に応じて出力装置３４に出力する。

プログラム格納部３５０は、例えば、ハードディスク装置やＲＯＭ（Read Only Memory）などの所定の記憶装置から構成され、制御部３１０が実行する種々の動作プログラムが格納されている。プログラム格納部３５０に格納される動作プログラムには、画像処理装置３００の基本動作を司る任意のＯＳ（Operating System：基本ソフトウェア）の他に、ＯＳと協働して後述する各処理を実現するための、以下の（１）〜（３）に示すような動作プログラムが含まれているものとする。後述する画像処理装置３００による処理は、制御部３１０がこれらの動作プログラムを実行することで実現される。
（１）「通信プログラム」：通信制御部３２０を制御し、通信ネットワーク１０を介して制御端末２００などと通信を行うプログラム
（２）「ＤＢ制御プログラム」：画像記憶部３６０を制御するプログラム
（３）「画像処理プログラム」：制御端末２００から取得した撮像画像データに画像処理を行うプログラム

画像記憶部３６０は、例えば、半導体記憶装置やハードディスク装置などの書き換え可能な記憶装置などから構成され、後述する各処理により取得されるデータや生成される３次元診断画像などを格納する。

以下、本実施の形態における各処理を図面を参照して説明する。なお、本実施の形態では、本発明を適用した画像診断システム１により、モダリティ１００が取得した３次元ボリュームデータから、所望の血管の中心線を抽出して、当該血管を示す画像を生成するものとする。

図６は、本発明を適用した画像診断システム１で血管画像を生成する「血管画像生成処理」を説明するためのフローチャートである。図示するように、画像診断システム１で血管画像を生成するにあたり、「撮像処理」（ステップＳ１００）、「血管抽出処理」（ステップＳ３００）、「医用画像生成・表示処理」（ステップＳ５００）が順次実行される。以下、これら各処理の詳細を以下図面を参照して説明する。

まず、本実施の形態にかかる「撮像処理」を図７に示すフローチャートを参照して説明する。本処理は、モダリティ１００と制御端末２００との協働により、受診者等の人体内部断層画像（スライス）を取得するためものであり、主に制御端末２００の動作を中心に以下説明する。

撮像動作を実行するにあたり、まず、制御端末２００において所定の撮像条件情報が設定される（ステップＳ１０１）。ここでは、撮像対象領域の指定や造影剤使用の有無などといった撮像諸条件が設定される。

制御端末２００は、ステップＳ１０１で設定された撮像条件に従い、モダリティ１００を制御する（ステップＳ１０２）。すなわち、モダリティ１００は、制御端末２００の制御により、上記撮像条件に基づいた撮像動作を行う。この結果、モダリティ１００は、設定された撮像領域における、撮像画像データ（３次元ボリュームデータ）を取得する。

モダリティ１００の撮像動作が終了すると、制御端末２００は、モダリティ１００から撮像した撮像画像データを取得し（ステップＳ１０３）、記憶部２６０に格納して（ステップＳ１０４）処理を終了する。

次に、本実施の形態にかかる「血管抽出処理」を、図８に示すフローチャートを参照して説明する。本処理では、画像処理装置３００により、「撮像処理」で取得した撮像画像データを用いて所望の血管の中心線を３次元パスデータとして抽出する。なお、本実施の形態では、心臓付近の冠状血管を抽出対象とした場合を例に以下説明する。

まず、画像処理装置３００は、通信ネットワーク１０を介して、制御端末２００から対象となる撮像画像データ（３次元ボリュームデータ）を取得する（ステップＳ３０１）。

次に、制御部３１０は、ステップＳ３０１で取得した撮像画像（３次元ボリュームデータ）に基づく２次元画像を出力装置３４（ディスプレイ装置）に表示し、抽出対象としている血管（以下、「対象血管Vt」とする）の抽出始点および抽出終了点の指定を受け付ける（ステップＳ３０２）。ここでは、医師などのオペレータが、入力装置３３を操作して、表示されている２次元画像上で抽出始点および抽出終了点を指定する。

図９（ａ）に、ここで表示される２次元画像の例を示す。ここでは、上記ＭＰＲなどで得られる、撮像領域内の任意の２次元平面を示す画像が出力装置３４に表示される。すなわち、３次元ボリュームデータに含まれるＣＴ値の違いに基づく明暗を表示することで、当該領域を画像化する。ここで、画像処理装置３００は、オペレータによる入力装置３３の操作により指定される位置や方向に対応する３次元ボリュームデータを画像化することで、表示位置や角度を随時変化させて表示する。なお、血管を撮像対象としている場合、通常、血液のＣＴ値を上げるために造影剤が用いられており、これにより、図９（ａ）に示すように、血管部が比較的明るく表示される。オペレータは入力装置３３を操作し、対象血管Vtの抽出始点における血管断面が表示されるよう表示画面を変化させる。オペレータは、表示された断面の中心（以下、「始点ＳＰ」とする）を入力装置３３を用いて指定する。また、同様に、抽出終了点における断面中心（以下、「終点ＥＰ」とする）を指定する。

画像処理装置３００の制御部３１０は、ステップＳ３０２で始点ＳＰが指定されると、その３次元座標を特定する。そして、特定された座標値に基づいて、始点ＳＰの断面が中央に位置するような領域であって、当該位置における対象血管Vtの長尺方向に直交する領域（以下、「直交断面領域ＳＲ」とする）を指定する（ステップＳ３０３）。

ここで、図９（ｂ）および図９（ｃ）に、ステップＳ３０２で指定される各点と対象血管VtおよびステップＳ３０３で指定される直交断面領域ＳＲとの位置関係の例を示す。図９（ｂ）は、対象血管Vtと、指定される始点ＳＰおよび終点ＥＰ、および、始点ＳＰで指定される直交断面領域ＳＲ₀の位置関係を模式的に示す図であり、図９（ｃ）は、直交断面領域ＳＲ₀における対象血管Vtの位置を示す模式図である。対象血管Vt上で始点ＳＰ・終点ＥＰが指定されると（図９（ｂ））、始点ＳＰが中心に位置するような直交断面領域ＳＲ₀が指定される（図９（ｃ））。

なお、本実施の形態では、後述する処理により、直交断面領域ＳＲが、始点ＳＰ〜終点ＥＰまで順次指定される。したがって、始点ＳＰ位置で指定される直交断面領域を「直交断面領域ＳＲ₀」とし、終点ＥＰで指定される直交断面領域を「直交断面領域ＳＲ_ｎ」と以下表記する。すなわち、後述する処理により、直交断面領域ＳＲ₀〜ＳＲ_ｎが順次指定される。

制御部３１０は、ステップＳ３０２で指定された始点ＳＰおよび終点ＥＰの座標値をワークエリアなどの所定の記憶領域に保持した後、始点ＳＰ・終点ＥＰの各位置に基づき、いずれの方向に向かって対象血管Vtを抽出していくのかを判別する。そして、判別した方向（進行方向）に基づいて、直交断面領域ＳＲ₀のいずれの面が進行方向側の面（以下、「主面」とする）であるかを決定する。制御部３１０は、決定した主面に垂直な方向を「暫定進行方向」として決定する（ステップＳ３０４）。なお、暫定進行方向は、以下の処理により、直交断面領域ＳＲ₀〜ＳＲ_ｎのそれぞれで決定される。したがって、以下の説明では、直交断面領域ＳＲ₀〜ＳＲ_ｎのそれぞれに対応する暫定進行方向を「暫定方向DirA₀〜DirA_n」と表記する。

すなわち、ステップＳ３０４により、図９（ｂ）に示すような暫定方向DirA₀が決定される。

暫定方向が決定されると、制御部３１０は、決定された暫定方向に基づいて、次に指定する直交断面領域ＳＲ（ここでは、直交断面領域ＳＲ₀の次領域である直交断面領域ＳＲ₁）の指定位置を決定するための「進行方向決定処理」（ステップＳ３２０）をおこなう。この「進行方向決定処理」を図１０に示すフローを参照して説明する。

制御部３１０は、ステップＳ３０２で指定された始点ＳＰを起点とし、暫定方向（ここでは、暫定方向DirA₀）に平行し、当該位置における対象血管Vtの長手方向断面を含む２つの領域（以下、一方を「平行断面領域PR1」、他方を「平行断面領域PR2」とする）を指定する（ステップＳ３２１）。なお、本実施の形態では、以下の処理により、直交断面領域ＳＲが順次指定される毎に、平行断面領域PR1，PR2も指定される。したがって、以下、直交断面領域ＳＲ₀〜ＳＲ_ｎに対応する各平行断面領域をそれぞれ「平行断面領域PR1₀〜PR1_ｎ」、「平行断面領域PR2₀〜PR2_ｎ」と表記する。図１１に平行断面領域PR1₀，PR2₀の位置関係を模式的に示す。

図１１（ａ）は、平行断面領域PR1₀と、直交断面領域ＳＲ₀および始点ＳＰとの位置関係を模式的に示し、図１１（ｂ）は、平行断面領域PR2₀と、直交断面領域ＳＲ₀および始点ＳＰとの位置関係を模式的に示し、図１１（ｃ）は、直交断面領域ＳＲ₀と、平行断面領域PR1₀，PR2₀との位置関係を模式的に示したものである。

暫定方向DirA₀を直交断面領域ＳＲ₀の主面に垂直な方向としているため、図１１（ａ）〜（ｃ）に示すように、平行断面領域PR1₀およびPR2₀も、直交断面領域ＳＲ₀の主面に垂直となる。また、制御部３１０は、これらの平行断面領域PR1₀およびPR2₀が互いに直交するよう領域指定する。ここで、平行断面領域PR1₀およびPR2₀は、直交断面領域ＳＲ₀の主面に接し、その接している辺部が始点ＳＰ上にあるものとする。これにより、各平行断面領域PR1₀およびPR2₀は、対象血管Vtの長手方向断面をその領域内に含むこととなる。

ここで、制御部３１０は、このように指定された平行断面領域PR1₀およびPR2₀内のボリュームデータを用いて画像化する（ステップＳ３２２）。すなわち、図１２（ａ），（ｂ）に示すような、対象血管Vtの長手方向断面を示す画像（以下、「長手方向画像」とする）を取得する。

仮に対象血管Vtが直線的に延伸するのであれば、直交断面領域ＳＲの主面に垂直な暫定進行方向DirAに沿って処理することで血管抽出を行うことができるが、血管は３次元的に方向を変えながら延伸するので、図１２（ａ）に示すように、取得される長手方向画像は、必ずしも暫定進行方向DirA₀に平行とはならない。そこで、暫定進行方向DirA₀を、取得された長手方向画像に基づいて、実際の延伸方向に修正する。

まず、制御部３１０が、ステップＳ３２２で取得された長手方向画像のそれぞれの中心位置を求める（ステップＳ３２３）。すなわち、図１２（ａ），（ｂ）に示す、中心C1₀・C2₀の位置を算出する。ここでは、例えば、「フラッド・フィル（Flood Fill）」などの手法を用いて、各平行断面領域PR1₀・PR2₀内の長手方向画像を認識し、それぞれの中心C1₀・C2₀を求める。なお、以下の処理により、平行断面領域PR1₀〜PR1_ｎおよび平行断面領域PR2₀〜PR2_ｎのそれぞれで中心位置を求めるので、以下、「平行断面領域PR1₀〜PR1_ｎ」、「平行断面領域PR2₀〜PR2_ｎ」に対応する中心をそれぞれ「中心C1₀〜C1_ｎ」、「C2₀〜C2_ｎ」と表記する。

次に制御部３１０は、ステップＳ３２３で求めた各中心位置を用いて、実際の延伸方向ベクトルを求める（ステップＳ３２４）。ここでは、例えば、図１３に示す数式を演算することにより、対象血管Vtの直交断面領域ＳＲ₀からの延伸方向ベクトルを求めることができる。

このようなベクトル演算により、図１４（ａ）に示すような実際の延伸方向である方向DirB₀を求めることができる。すなわち、暫定進行方向DirA₀が進行方向DirB₀に修正される。以下、このように求められた方向を「決定進行方向DirB」と表記する。また、決定進行方向DirBは、以下の処理により、直交断面領域ＳＲ₀〜ＳＲ_ｎのそれぞれにおいて求められるので、対応する決定進行方向DirBを「決定進行方向DirB₀〜DirB_n」と表記する。

制御部３１０は、このように求められた決定進行方向DirB₀を直交断面領域ＳＲ₀から次に指定する断面領域（すなわち、直交断面領域ＳＲ₁）の位置を決定するための進行方向とするとともに、次回の進行方向決定時、すなわち、直交断面領域ＳＲ₁から次の直交断面領域ＳＲ_２までの延伸方向を決定する処理における暫定進行方向としてワークエリアなどに記憶し（ステップＳ３２５）、直交断面領域ＳＲ₀における「進行方向決定処理」を終了する。

図８の「血管抽出処理」フローに戻ると、制御部３１０は、ステップＳ３２５で求めた決定進行方向DirB₀に直交する次の直交断面領域ＳＲ（この場合、直交断面領域ＳＲ₁）を、ステップＳ３０３と同様の処理により指定する（ステップＳ３０５）。すなわち、図１４（ｂ）に示すような直交断面領域ＳＲ₁が指定される。ここで、先に指定された断面領域から次の断面領域までの距離は、例えば、画像処理装置３００の処理能力や所望する精度などによって任意に設定されるものとする。

ステップＳ３０５において指定される直交断面領域ＳＲ₁は、直前の直交断面領域ＳＲ₀の中心である始点ＳＰからの決定進行方向DirB₀に直交する方向であるので、新たに指定される直交断面領域ＳＲ₁も、ＳＲ₀と同様に対象血管Vtの断面方向の領域となり、その略中央に断面の中心が位置するものとなる。

ここで、例えば、図９（ｃ）に示すように、当該直交断面領域ＳＲ内に血管断面のみ存在するような場合は、その血管断面およびその中心の抽出は容易であるが、図１５（ａ）に示すように、指定した直交断面領域ＳＲにおける対象血管Vtが心臓ＨＴに近接していたり、対象血管Vt以外の血管Vxなどに近接していることが多い。例えば、対象血管Vtが心臓ＨＴに近接しているところでの直交断面領域ＳＲ（図中「直交断面領域ＳＲ_ex1」）では、図１５（ｂ）に示すように、対象血管Vtの断面の他に心臓ＨＴの一部が含まれることになる。また、対象血管Vtに他の血管Vxが近接しているところでの直交断面領域ＳＲ（図中「直交断面領域ＳＲ_ex2」）では、図１５（ｃ）に示すように、対象血管Vtの断面の他に血管Vxの断面が含まれることになる。

このような場合において、対象血管Vtの断面およびその中心を決定するために、当該断面領域を画像化することが考えられる。すなわち、当該断面領域におけるＣＴ値に基づいて画像化し、対象血管Vtの断面を画像として抽出すればよい。ここで、ＣＴ値はモダリティ１００（ＣＴスキャナ）が取得したＸ線吸収量係数であり、例えば、「水：０」、「空気：−１０００」というように、物質によってその値が予め定まっている。したがって、対象血管Vtの断面を画像化する場合、血管の構成物質（血液、血管壁、造影剤、など）に対応するＣＴ値に対応する画素（ピクセル）を画像化することで、当該血管のみが画像化されて抽出可能となる。しかしながら、対象血管に心臓や他の血管が近接する場合、これらを構成する物質も、対象血管Vtのそれとほぼ同一であるため、ＣＴ値の差異は極めて小さい。したがって、このような断面領域を画像化しても、図１６（ａ）,（ｂ）に示すように、対象血管Vtの断面と、近接する心臓ＨＴや他の血管Vxの断面とが一体化されてしまい、対象血管Vtの断面およびその中心を認識することができない。

そこで、制御部３１０は、このようなＣＴ値のわずかな違いを峻別し、対象としている血管の断面を識別可能に顕在化させてその中心を検出するため「血管中心検出処理」（ステップＳ３４０）を実行する。この血管中心検出処理を、図１７に示すフローチャートを参照して説明する。ここでは、対象領域を画像化する際に用いるＣＴ値のレンジ（範囲）（以下、「対象ＣＴ値レンジ」とする）を変化させ、対象血管Vtの断面を示す画像を顕在化させることで断面中心を検出する。

まず制御部３１０は、対象ＣＴ値レンジを変化させるために用いる「閾値」のレンジ（範囲）（以下、「閾値レンジ」とする）を設定する（ステップＳ３４１）。すなわち、本実施の形態では、以下の処理において、「対象ＣＴ値レンジ」の下限値を示す閾値を変化させることで対象ＣＴ値レンジを変化させるため、この閾値の変化範囲（最小閾値th_min〜最大閾値th_max）をまず規定するものである。

ここで「対象ＣＴ値レンジ」とは、対象としている生体（人体）内部の画像化する際に対象となるＣＴ値の範囲を示すものである。上述したように、物質によってＣＴ値が予め定まっている。本実施の形態のように、人体内部を画像化対象としている場合は、臓器、器官、血液（造影剤）、骨、などが画像化対象となるので、これらに対応したＣＴ値の範囲が対象ＣＴ値レンジとして予め定まる。そして、このように定まる対象ＣＴ値レンジ内で閾値を変化させるので、閾値レンジも対象ＣＴ値レンジと同一の範囲となる。

また、上述したように、本実施の形態における「閾値」は、対象ＣＴ値レンジの下限値を示すものである。すなわち、ある閾値が指定された場合、当該閾値に対応するＣＴ値以上のすべてのＣＴ値が対象となる。したがって、当該領域を構成する３次元ボリュームデータのうち、「対象ＣＴ値レンジ」に含まれるＣＴ値が特性情報となる座標が画像化対象となる。例えば、閾値レンジ（対象ＣＴ値レンジ）が「０〜１０００」である場合に、閾値「１００」が設定されると、「１００〜１０００」の範囲に含まれるＣＴ値を特性情報としている座標が画像化される。

また、Ｘ線吸収量係数であるＣＴ値を用いて画像化した場合、ＣＴ値の違いが明るさの違いとなって現れる。このとき、例えば、画像化対象となっているＣＴ値を特性情報として持つピクセルを「１」、それ以外のＣＴ値を特性情報として持つピクセルを「０」とした二値データで画像化する。なお、本実施の形態では、撮像の際に造影剤を使用して血液のＣＴ値を上昇させているものとする。また、「画像化」とは、上述のような二値データで画像化することを指すものとする。以下、対象血管Vtに他の血管Vxが近接している直交断面領域ＳＲ_ex2（図１５）における処理を例に説明する。

まず制御部３１０は、ステップＳ３４１で設定された最小閾値th_minを閾値thとし（ステップＳ３４２）、当該閾値thを下限値としたＣＴ値を特性情報として持っている直交断面領域ＳＲ_ex2内のピクセルを画像化する（ステップＳ３４３）。閾値thが最小閾値th_minである場合、適用されるＣＴ値は、閾値レンジ（最小閾値th_min〜最大閾値th_max）に対応するすべてのＣＴ値が該当することになる。ここで、ステップＳ３４１において、生体内を画像化できるＣＴ値の幅を閾値レンジとしているので、閾値thが最小閾値th_minの場合、図１８（ａ）に示すように、対象血管Vtの断面および近接する血管Vxの断面のみならず、その周辺の他の組織等をも含んだ部分も画像化される。

また、図１８（ａ）の画像上において、領域の中心を通るＸ方向の一次元領域（図中の「X-X'」における「X0〜X1」の領域）において、設定された閾値に対応するＣＴ値を有するピクセルの分布は、図１８（ｂ）に示すグラフG1のように表すことができる。ここで、横軸は直交断面領域ＳＲ_ex2内の一次元領域座標（X0-X1）を示し、縦軸はＣＴ値を示す。造影剤の使用により対象血管Vtおよび近接する他の血管VxのＣＴ値が比較的高くなっているため、グラフG1のグラフ曲線には２つのピークが現れている。すなわち、これらのピークそれぞれが対象血管Vtと近接血管Vxの断面を示している。また、グラフ曲線内の斜線部は、閾値th（この場合、最小閾値th_min）に対応するＣＴ値を有するピクセルの分布を示すものである。以後、後述する処理により変化する閾値と、その時に対象となるピクセルとの関係を説明する際に、グラフG1を適宜参照するものとする。

次に制御部３１０は、ステップＳ３４３で得た画像において、直交断面領域ＳＲ_ex2の中心位置に現れている画像の範囲を特定する（ステップＳ３４４）。上述のように、本実施の形態では、二値データによる画像化としているため、図１８（ａ）に示すように、閾値に対応したＣＴ値を持つピクセル領域が顕在的に現れる（図中の斜線部）。

このとき、対象としている断面領域によっては、例えば、図１９（ａ）に示すように、閾値に対応するＣＴ値を持つピクセル領域が複数存在する場合もある。本実施の形態では、輪郭を同じくするピクセル領域を、例えば、「フラッド・フィル（Flood Fill）」などの手法により認識して一つの単位として扱うこととする（以下、「単位画像」と表記する）。すなわち、図１９（ａ）の例では、２つの単位画像「単位画像１」と「単位画像２」が現れていることとなる。

したがって、ステップＳ３４４においては、制御部３１０は、直交断面領域ＳＲ_ex2の中心位置に現れている単位画像の範囲を特定する。ここで「範囲」とは、当該単位画像の輪郭に該当するものである。すなわち、図１９（ｂ）に示すように、領域の中心（図中「＋」）上にかかっている単位画像（以下、「中心単位画像」とする）についてその輪郭を特定する。すなわち、図１９（ｂ）においては、太線で示される線分が当該中心単位画像の範囲（輪郭）として特定される。

制御部３１０は、ステップＳ３４４で特定した中心単位画像の範囲が、当該直交断面領域ＳＲ_ex2内に収まっているか否かを判別する（ステップＳ３４５）。換言すれば、当該中心単位画像の範囲が直交断面領域ＳＲ_ex2の領域外にまで広がっているものであるか否かを判別する。ここでは、例えば、ステップＳ３４４で特定した輪郭が、直交断面領域ＳＲ_ex2のいずれかの辺部に接しているか否かを判別することにより、当該中心単位画像が領域内に収まっているか否かを判別する。図１９（ｂ）の場合、中心単位画像の輪郭の一部が、直交断面領域ＳＲ_ex2の上辺と右辺とに接しているので、当該中心単位画像が領域内に収まっていないと判別される。すなわち、当該中心単位画像は、直交断面領域ＳＲ_ex2の外にまで広がっているものであり、その一部が直交断面領域ＳＲ_ex2内に現れていることを示している。

また制御部３１０は、判別結果をそのときの閾値と対応付け、「閾値属性情報」として所定の記憶部（例えば、ワークエリアや画像記憶部３６０など）に記録する（ステップＳ３４５）。

次に制御部３１０は、ステップＳ３４４で特定した中心単位画像の面積を求め、その値をそのときの閾値と対応付け、「閾値属性情報」として所定の記憶部に記録する（ステップＳ３４６）。

以後、制御部３１０は、閾値thを最大閾値th_maxとなるまで順次変化させ、各閾値においてステップＳ３４３〜Ｓ３４６の処理を行う（ステップＳ３４７：Ｎｏ、Ｓ３４８）。すなわち、閾値thを最小閾値th_minから最大閾値th_maxまで順次増分し、各閾値毎に（１）画像化、（２）中心単位画像の特定、（３）中心単位画像の範囲の判別と記録、（４）中心単位画像の面積算出と記録、を行う。これにより、上記所定の記憶部には、ステップＳ３４５およびＳ３４６で記録された閾値属性情報が、例えば、図２０に示すような「閾値属性テーブル」として記録される。なお、閾値th（すなわち、対象ＣＴ値レンジの下限値）の増分率は任意であり、例えば、画像処理装置３００の処理能力や所望する精度によって任意に設定されるものとする。なお、本実施の形態においては、説明を容易にするために、閾値thは「+1」ずつ増分されるものとする。

制御部３１０は、上記「閾値属性情報」を用いて、当該直交断面領域ＳＲ_ex2における対象血管Vtの中心を検出するために、面積変化（画像属性）に基づいて、対象血管Vtの断面を画像上で顕在化させる「血管断面顕在化処理」（ステップＳ３６０）を実行する。この「血管断面顕在化処理」を、図２１に示すフローチャートを参照して説明する。

まず、制御部３１０は、図２０に示す閾値属性テーブルから「面積値」を取得して、上記閾値レンジにおける中心単位画像の面積分布を求める（ステップＳ３６１）。ここでは、例えば、各面積値をプロットすることで、図２２に示すような、面積分布を示すグラフG2を得ることができる。グラフG2においては、横軸が閾値th（最小閾値th_min〜最大閾値th_max）を示し、縦軸が中心単位画像の面積を示す。図示するように、閾値thが最小閾値th_min〜最大閾値th_maxに遷移するにしたがって中心単位画像の面積値は減少する。これは、閾値の遷移に応じて、対象ＣＴ値レンジが狭まるため、画像化される領域面積も減少するためである。

制御部３１０は、中心単位画像の面積変化率を求める（ステップＳ３６２）。ここでは、例えば、ステップＳ３６１で求めた面積分布を区分連続関数で定義し、この区分連続関数を微分することで面積変化率を求めることができる。

次に制御部３１０は、閾値属性テーブルを参照し、中心単位画像が領域内に収まらなかった時の閾値を対象除外とする（ステップＳ３６３）。これは、対象としている血管断面は略円形の形状であり、かつ、直交断面領域の中心に位置しているため、その輪郭が明確となった画像（顕在化された画像）が領域外にまで及ぶことはあり得ないためである。

また、図２２のグラフG2に示すように、閾値thを増分させる（すなわち、対象ＣＴ値レンジを狭める）過程で、中心単位画像の面積が急激に減少することがある。グラフG2の例では、閾値がth_a〜th_a+1に遷移した時と、th_b〜th_b+1に遷移した時に面積が急減している。ここで、「th_a〜th_a+1」への遷移時は、それまで領域範囲外にまで及んでいた中心単位画像が、面積減少に伴い領域内に収まるようになった時である。また、「th_b〜th_b+1」への遷移時は、中心単位画像が対象血管Vtの断面を示すものとして顕在化された時である。前者の場合の例として図２３・図２４を、後者の例として図２５・図２６をそれぞれ参照して説明する。

図２３（ａ）は、閾値th_aのときに得られる画像の例を示し、図２３（ｂ）は、閾値th_aのときの一次元領域（X0-X1）におけるピクセル分布を表したグラフG1を示すものである。また、図２４（ａ）は、閾値th_a+1のときに得られる画像を示し、図２４（ｂ）は、閾値th_a+1のときの一次元領域（X0-X1）におけるピクセル分布を表したグラフG1を示すものである。

図２３（ａ）に示すように、閾値th_aの時点では、中心単位画像の輪郭が直交断面領域の辺部に接している。また、図２３（ｂ）に示すように、閾値th_aのときのピクセル分布（斜線部）は、一次元領域の端部であるX1上にかかっている。そして、図２４（ｂ）に示すように、閾値をth_aからth_a+1まで遷移させると、ピクセル分布は一次元領域端部のX1から離れる。すなわち、図２４（ａ）に示すように、それまで直交断面領域の辺部に接していた中心単位画像が、領域内に収まるようになる。このときに、中心単位画像の輪郭部と直交断面領域の辺部との間に間隙が生じるため、中心単位画像の面積が大幅に減少し、グラフG2（図２２）に示すような変化となって現れる。

一方、図２５（ａ）は、閾値th_bのときに得られる画像を示し、図２５（ｂ）は、閾値th_bのときの一次元領域（X0-X1）におけるピクセル分布を表したグラフG1を示すものである。また、図２６（ａ）は、閾値th_b+1のときに得られる画像を示し、図２６（ｂ）は、th_b+1のときの一次元領域（X0-X1）におけるピクセル分布を表したグラフG1を示すものである。

図２５（ａ）に示すように、閾値th_bの時点では、中心単位画像は、対象血管Vtと近接する血管Vxの双方の断面が一体となった画像である。また、図２５（ｂ）に示すように、閾値th_bはグラフ曲線に現れている２つのピーク間の谷に該当し、すなわち、両ピーク双方を含んだピクセル分布を示している。そして、図２６（ｂ）に示すように、閾値をth_bからth_b+1まで遷移させると、ピクセル分布は、２つのピークそれぞれに分断される。すなわち、図２６（ａ）に示すように、それまで対象血管Vtと近接する血管Vxの双方の断面を一体的に示していた中心単位画像が２つに分断され、一方が対象血管Vtの断面を示す中心単位画像となり、他方が血管Vxの断面を示す単位画像となる。すなわち、対象血管Vtの断面が顕在化される。ここで、本処理では中心単位画像の面積変化を検出しているので、血管Vxを示す単位画像の面積が中心単位画像の面積から減ぜられることとなり、大幅な面積減少としてグラフG2（図２２）に現れる。

本処理では、対象血管Vtの断面が画像上で顕在化されたことを識別するものであるから、上記のような面積の急減を検出することで、顕在化されたか否かを判別することができる。しかし、断面領域の場所や中心単位画像の形状などといった諸条件の違いによっては、血管断面が顕在化したときの面積変化よりも、中心単位画像が領域内に収まるようになったときの面積変化の方が大きい場合もある。したがって、閾値レンジ内で面積変化率が最大となる箇所を検出しても、必ずしも、血管断面の顕在化を検出することができない。そこで制御部３１０は、ステップＳ３６３において「閾値属性テーブル」を参照し、中心単位画像の輪郭が断面領域外まで及んでいるときの閾値を除外し、除外後の閾値のうちで面積変化が最大となる閾値を特定する（ステップＳ３６４）。

図２２のグラフG2の例では、除外対象となった閾値レンジを対象外領域（ＮＧ領域）として示している。ここで、閾値th_aからth_a+1への遷移時に大きな面積変化が生じているが、閾値th_aがＮＧ領域に該当する閾値であるので、検出対象から除外される。したがって、閾値th_a+1からth_maxのうちで面積変化が最大となる閾値、すなわち、閾値th_b+1が検出される。ここで、面積変化率を上記「区分連続関数の微分」により求めた場合には、最小微分値が得られたときの閾値を「面積変化を最大とする閾値」とすることができる。

制御部３１０は、ステップＳ３６４で特定した閾値を下限値とし、閾値th_maxを上限値としたＣＴ値レンジに該当するピクセルを画像化することで、図２６（ａ）に示すような、対象血管Vtの断面が顕在化した画像を取得し（ステップＳ３６５）、図１７に示す「血管中心検出処理」のフローに戻る。

制御部３１０は、ステップＳ３６５で顕在化された対象血管Vtの断面を示す中心単位画像が得られると、例えば、フラッド・フィル（Flood Fill）などの手法により当該中心単位画像の形状等を認識して、その正確な中心位置を決定する（ステップＳ３４９）。すなわち、ステップＳ３０５で対象血管Vtの断面がほぼその中央に位置するよう各直交断面領域ＳＲが指定されるが、画像化された対象血管Vtの断面からその中心を求めることにより、対象血管Vtの中心を正確に求めることができる。ここで、直交断面領域ＳＲは３次元ボリュームデータの一部を領域指定したものであるから、その中の特定の位置が決定されれば、３次元ボリュームデータの座標系情報としてその位置を指定することができる。すなわち、当該断面領域における血管の中心位置を、座標系情報（x, y, z）として取得することができる。制御部３１０は、当該断面領域での血管断面中心を決定すると、図８に示す「血管抽出処理」のフローに戻る。

制御部３１０は、上記の各処理を直交断面領域ＳＲ₀〜ＳＲ_nのそれぞれで実行する（ステップＳ３０６：Ｎｏ）。すなわち、上記進行方向決定処理で決定された進行方向に基づいて順次指定される各直交断面領域ＳＲにおける血管中心位置の座標系情報を取得する。なお、上記進行方向決定処理の説明においては、初回処理を例としたため、直交断面領域ＳＲ₀の中心を基準に進行方向を修正・決定するものとしたが、上記血管抽出処理において血管中心位置が決定された場合は、決定された血管中心位置を基準に進行方向を決定するものとする。

制御部３１０は、上記各処理を順次行った結果、ステップＳ３０２で指定された終点ＥＰにおける直交断面領域ＳＲ_nでの血管中心が決定されると（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、制御部３１０は、各断面領域で取得した血管中心の座標系情報に基づいて、対象血管Vtの長尺方向中心線を示す３次元パスを取得する（ステップＳ３０７）。すなわち、各断面中心位置を座標系情報として取得しているので、各中心を結んだパスとして対象血管Vtの中心線を特定することができる。したがって、図２７に示すような、始点ＳＰから終点ＥＰまでの中心線のパス（以下、「パスP_Vt」とする）が取得される。画像処理装置３００の制御部３１０は、このように取得したパスP_Vtを用いて、各種医用画像の生成・表示を行う（ステップＳ５００：図６）。

上記「血管抽出処理」において、対象血管Vtの中心線のベクタ情報であるパスP_Vtが取得できているので、画像処理装置３００の制御部３１０がパスP_Vtに沿って任意の３次元画像処理（たとえば、ボリュームレンダリングなど）を行うことにより、図２８に示すような冠状血管を示す３次元画像を生成することができる。すなわち、上記「血管抽出処理」において中心線のパスデータが取得できているので、例えば、血管径が細くなっている部分であっても、寸断されることなく３次元画像化することができる。また、上述したように、上記「血管抽出処理」によれば、心臓や他の血管が近接している場合であっても、対象血管の中心を正確に検出できるため、従来は正確な３次元画像化が困難であった冠状血管であっても、図２８に示すような正確な３次元画像を生成することができる。

また、上記「血管抽出処理」において取得されるパスP_Vtはベクタデータであるので、種々の変換・加工などを容易に行うことができる。すなわち、パスP_Vtは３次元の座標系データから構成される「３次元パスデータ」であるが、画像処理装置３００の制御部３１０が所定の演算等を行うことにより「２次元パスデータ」に変換して各血管を直線的な２次元画像（ツリービュー）として表示することもできる。また、モダリティ１００が取得する３次元ボリュームデータを用いて作成される他の形式の医用画像などと関連付けることもできる。すなわち、同一対象について、異なる表示形式（座標体系）の医用画像を同時に複数表示させ、これらの各画像上の位置を相互に対応付けることができる。

このような画像表示の例を図２９に示す。この例における表示画面は、図示するように、複数の表示領域（左・中央・右）を有しており、制御部３１０および出力制御部３４０の制御によって、出力装置３４（この場合、ディスプレイ装置などの表示装置）に、それぞれに異なる表示形式（座標体系）の医用画像が表示されている。例えば、左領域には、上段に心臓および冠状血管の「３次元画像」が表示され、下段に３次元パスデータから変換された「２次元パスデータ」が表示されている。ここで、３次元画像上には３次元パスを示す画像を重ねて表示できるものとする。すなわち、３次元画像として表示されている血管を、例えば、カーソルなどのポインタで当該３次元画像上で指示すると、指示された血管の３次元画像上に、当該血管の３次元パスが重ねて表示される。

なお、上記２次元パスデータへの変換は、トポロジー（接続分岐関係）を維持しつつ、３次元パスデータを２次元パスデータに変換してツリービューとするものである。ここで、冠状血管などは分岐点を有する、いわゆる、非巡回グラフ的に表すことができるので、このような血管を２次元パスで表した場合も、分岐が交差することなく表現することができる。また、３次元パスデータから血管長を求めることで、３次元パス上と２次元パス上の位置関係を容易に対応付けることができる。

したがって、例えば、画面上段の３次元画像上で、ある血管を指示すると、当該血管の３次元パスが３次元画像上に表示されるとともに、画面下段において、当該血管を示す２次元パスが強調表示等される。すなわち、制御部３１０の演算により、両画像上の位置情報（ノード）が相対的に対応付けられているので、例えば、３次元画像上で表示されているポインタと、２次元パス画像上で表示されているポインタとが相互にリンクし、一方のポインタの移動に応じて他方のポインタも移動するといった表示が可能となる。

ここで、モダリティ１００により取得される３次元ボリュームデータには、座標系情報やＣＴ値の他に、例えば、各種計測データなども含ませることができる。このような計測データを用いることにより、例えば、血流量や血管径などの数値情報を得ることができる。これらの情報は、上記３次元パスデータに対応付け可能であることはもとより、この３次元パスデータを変換して得られる２次元パスデータなどにも同様に対応付けることができる。したがって、制御部３１０が、これらの計測データをパラメータとして取得することで、血管径や血流量の違いなどを各画像上に明示的に表示させることができる。例えば、２次元パス画面上で、血管径が所定の閾値以下となっている部分の表示色を他の部分と変えて表示させたりすることが可能となる。

通常、血管径が細くなっている部分に異常が発生する蓋然性が高いといわれているが、３次元画像では血管の空間的位置関係を把握するに適している反面、血管上に発生している異常部位や径が細くなっている箇所などを見つけにくい欠点がある。したがって、上記のような表示形態とする２次元パスデータを３次元画像と同時に表示させることで、異常部位や径の細くなっている箇所が、いずれの血管のどの位置であるかを２次元パス画面で認識し、その場所を３次元画像上で実際の位置として確認することができる。

さらに、図２９に示すように、中央表示領域の上・中段には、例えば、対象血管のＣＰＲ（Curved-Planer Reconstruction）画像などが表示される。ＣＰＲとは、３次元ボリュームデータを任意の曲面で領域指定するものであり、例えば、血管に沿った曲面領域を指定することで、血管の長尺方向断面を一画面で表示できるものである。図２９の例においては、上段に「ＣＰＲ非直線モード」の画像が表示され、下段に「ＣＰＲ直線モード」の画像が表示されている。「非直線モード」は、指定した曲面領域をそのまま画像化したものであり、「直線モード」は、指定した曲面領域を擬似的に伸張させて対象血管を直線的な画像として表示するものである。

ここで表示されるＣＰＲ画像における座標情報も、制御部３１０の演算によって、上記３次元パスデータや２次元パスデータと相互に対応付けられる。したがって、例えば、所望の血管についての３次元画像あるいは２次元パスのいずれかを指示すると、指示された血管のＣＰＲ画像が中央領域に表示される。また、３次元画像上でポインタを移動させると、ＣＰＲ画像上のポインタもこれに応じて移動する。これとは逆に、ＣＰＲ画像上でポインタを移動させると、３次元画像上のポインタもこれに応じて移動する。また、上述のように、ボリュームデータには種々の情報を含ませることができるので、制御部３１０が、これらの情報に基づくグラフなどを作成して下段に表示する。このグラフでは、例えば、上記各画像上で指示される位置における種々の情報をグラフ表示することができる。例えば、上記ＣＰＲ画像上で血管上の複数箇所を指定すると、指定された各箇所における血管径、狭窄率などの情報がグラフ化され、比較可能に表示される。

また、右領域には、血管断面を示すＭＰＲ画像が表示される。このＭＰＲ画像上の座標情報も、制御部３１０の演算により、他の画像の座標情報と相互に対応付けられている。したがって、例えば、ＣＰＲ画像上で血管上の複数箇所を指定すると、指定された箇所の血管断面が表示される。

このように表示されるすべての画像上の位置情報は互いにリンクしているため、いずれかの画像上で位置指定すると、他の画像上にも対応する位置が明示的に表示されるので、表示形式（座標形式）の異なる複数の画像であっても一覧表示させて参照できるとともに、位置関係を一意的に把握することができる。したがって、例えば、診断時の異常部位発見を２次元パスデータやＣＰＲ画像を用いて行い、当該箇所を手術する際に３次元画像を参照して実際の位置を確認するなどといった活用ができ、診断・治療精度の向上に寄与することができる。

以上説明したように、本発明の実施の形態にかかる画像診断システム１によれば、血管などの管状組織の画像を生成する際に、各断面領域で閾値を変化させることで血管断面を顕在化させているので、例えば、血管径の変化や異常部位により管の途中でＣＴ値が変化している場合であっても中心線を正確に抽出することができる。したがって、寸断等されることのない良好な画像を得ることができる。また、各断面領域で血管断面を顕在化させて断面中心を検出しているので、ＣＴ値が類似する他の器官等が近接している場合であっても、対象血管の中心線を正確に抽出することができる。また、対象血管の中心線をパスデータとして取得できるので、表示形式の異なる複数種類の医用画像と相互にリンクさせることができ、これらの医用画像を同時に表示させることができる。したがって、特に、心臓付近の冠状血管を対象とした診断・治療に極めて有用な医用画像表示を実現できる。

なお、上記実施の形態における「血管抽出処理」においては、図１５に示す直交断面領域ＳＲ_ex2（対象血管Vtに他の血管Vxが近接している場合）を例に説明したが、同図に示す直交断面領域ＳＲ_ex1（すなわち、対象血管Vtに心臓HTが近接している場合）であっても、同様に対象血管Vtの断面を正確に抽出することができる。これは、本発明は、取得した断面領域のそれぞれにおいて対象ＣＴ値レンジを変化させ、それにより血管断面が顕在化したときの血管中心を検出しているため、類似したＣＴ値であっても正確に峻別することができるためである。したがって、例示した直交断面領域ＳＲ_ex1やＳＲ_ex2に限られず、対象血管Vtの断面を含んだ領域であれば、他の器官や組織が近接していても正確に対象血管Vtの断面中心を検出することができる。

この場合、対象血管Vtの断面を含む領域を指定する方法は任意であり、例えば、所定の３次元領域（空間領域）を指定することで、対象血管Vtの断面領域を指定してもよい。この場合、例えば図３０（ａ）に示すように、対象血管Vt上の任意点ＡＰ（例えば、「血管抽出処理」（図８）のステップＳ３０２で指定される「始点ＳＰ」など）を指定し、この任意点ＡＰの３次元座標を特定するとともに、任意点ＡＰを重心ＣＰとする立方体形状の３次元領域（以下、「立方体領域ＣＲ」とする）を指定する。対象血管Vtは管状であるので、立方体領域ＣＲの面上の２カ所で接することになる（以下、進行方向の上流側での接点を「接点ＥＧ１」とし、下流側での接点を「接点ＥＧ２」とする）。そして、立方体領域ＣＲを構成する面のうち、接点ＥＧ１を含む面を「断面領域ＳＲａ」とし、接点ＥＧ２を含む面を「断面領域ＳＲｂ」として、これらの断面領域における管断面の抽出と断面中心の特定を行う。すなわち、断面領域ＳＲａおよびＳＲｂを対象として上記「血管中心検出処理」（図１７）を実行することで、接点ＥＧ１とＥＧ２における対象血管Vtの断面中心を示す３次元座標を特定することができる。

重心ＣＰ、接点ＥＧ１およびＥＧ２の３次元座標が特定されるので、例えば、図３０（ｂ）に示すような、重心ＣＰと接点ＥＧ２とを結んだ、当該立方体領域ＣＲにおける単位３次元パスデータ（以下、「単位パスＵＰ」とする）を得ることができる。すなわち、当該立方体領域ＣＲ内に含まれている対象血管Vtについての３次元パスデータを得ることができる。ここで、単位パスＵＰは、例えば、接点ＥＧ１と接点ＥＧ２の２点を結んだものであってもよく、あるいは、接点ＥＧ１、重心ＣＰ、および、接点ＥＧ２の３点を結んだものであってもよい。

そして、このように得られた「単位パスＵＰ」に基づいて、次の３次元領域を指定することができる。例えば、図３１（ａ）に示すように、前に指定された立方体領域ＣＲ１の単位パスＵＰ１の終端ＵＰ１ｅを重心ＣＰ２として、次の立方体領域ＣＲ２を指定してもよい。あるいは、図３１（ｂ）に示すように、前に指定された立方体領域ＣＲ１の重心ＣＰ１と、単位パスＵＰ１の終端ＵＰ１ｅの中点ＵＰ１ｍを重心ＣＰ２として、次の立方体領域ＣＲ２を指定してもよい。このようにして立方体領域ＣＲを順次指定することで、複数の単位パスＵＰを得ることができ、このような複数の単位パスＵＰに基づいて、始点ＳＰから終点ＥＰまでの中心線のパスP_Vtを得ることができる。

なお、任意点ＡＰを立方体領域ＣＲの重心ではなく、例えば、図３２（ａ）に示すように、立方体領域ＣＲの一面の中心（以下、「中心ＣＰ」とする）として立方体領域ＣＲを指定してもよい。この場合、図３２（ｂ）に示すように、立方体領域ＣＲを構成する面のうち、対象血管Vtが接する面を断面領域ＳＲａ、ＳＲｂとし、管断面とその中心を特定することができる。この場合の接点ＥＧ１は任意点ＡＰ（重心ＣＰ）と同一であるので、接点ＥＧ２についての「管断面の抽出」と「断面中心の特定」を行えばよい。そして、重心ＣＰと接点ＥＧ２とを結ぶ３次元パスを「単位パスＵＰ」とすることができる。

なお、指定する３次元領域（空間領域）の形状は、上記のような立方体に限られず、任意の形状とすることができる。例えば、図３３（ａ）に示すような直方体形状や、図３３（ｂ）に示すような三角錐形状、あるいは、図３４（ａ）に示すような球体形状や、図３４（ｂ）に示すような円柱形状などを用いることができるほか、例えば、楕球形状、樽型形状、トーラス（輪管面）といった形状であってもよい。

さらに、このような「３次元領域」の指定と、上記実施の形態で例示した「直交断面領域」の指定とを組み合わせてもよい。例えば、始点ＳＰおよび終点ＥＰでは「直交断面領域」を用い、始点ＳＰから終点ＥＰまでの間では「３次元領域」を用いるようにしてもよい。

上記実施の形態では、始点ＳＰおよび終点ＥＰ（任意点）を、オペレータが入力装置３３を操作し、血管断面を示す２次元画像上で指定するものとしたが、任意点を指定する方法はこれに限られない。例えば、上記「医用画像生成・表示処理」において生成されるような各種画像（すなわち、３次元画像やＣＰＲ画像など）上で指定してもよい。あるいは、オペレータの操作によらず、例えば、画像処理装置３００が実行するプログラムや画像処理装置３００に接続されている他の装置などからの指示等により任意点が指定されてもよい。また、上記実施の形態では、始点ＳＰと終点ＥＰの双方を指定するものとしたが、始点ＳＰまたは終点ＥＰのいずれか一方を指定するものとしてもよい。この場合、「進行方向」がオペレータやプログラムの指示などによって指定されてもよい。さらに、上記実施の形態では、終点ＥＰにおける直交断面領域ＳＲが指定されたことにより抽出を終了したが、これに限られず、例えば、血管径についての閾値を設定し、所定値以下の血管径となったときに抽出を終了するようにしてもよい。

また、上記実施の形態の「血管断面顕在化処理」においては、予めＮＧ値を除外した閾値レンジで面積変化が最大となる閾値を検出したが、血管断面が顕在化する閾値を検出する方法はこれに限られない。例えば、大きな面積変化が複数回あった場合、それぞれで取得される中心単位画像の真円度を求め、最も真円度が高い画像が得られたときの閾値を「血管断面を顕在化させる閾値」として特定してもよい。

上記実施の形態では、面積変化に注目して血管断面の顕在化を判別したが、注目対象事項はこれに限られず、例えば、真円度、重心や外周長などの変化に基づいて判別してもよい。

上記実施の形態では、「対象ＣＴ値レンジ」の下限値を示す閾値を変化させるものとしたが、閾値の設定は任意である。例えば、「対象ＣＴ値レンジ」の上限値を示すものであってもよい。また、上記実施の形態では、閾値を最小閾値th_minから最大閾値th_maxまで変化させたが、変化のさせ方は任意であり、例えば、最大閾値th_maxから最小閾値th_minに変化させてもよい。また、上記実施の形態では、閾値を変化させることで、「対象ＣＴ値レンジ」を徐々に狭めるようにしたが、これに限られず、例えば、「対象ＣＴ値レンジ」を徐々に拡大させることで顕在化を判別してもよい。

上記実施の形態における「進行方向決定処理」においては、各直交断面領域において２つの平行断面領域を指定することにより進行方向を決定したが、進行方向を決定する方法はこれに限られない。すなわち、進行すべき方向を適切に決定できる方法であれば、任意の方法を用いることができる。また、上記実施の形態で例示した方法を用いる場合にあっては、指定する平行断面領域の数は「２」に限られず任意である。すなわち、１つの平行断面領域内の長手方向画像に基づいて進行方向を修正・決定してもよく、あるいは、３つ以上の平行断面領域内の長手方向画像に基づいて進行方向を修正・決定してもよい。また、長手方向画像を得る際にも、上記「血管断面顕在化処理」で用いられた対象顕在化手法を用いることができる。すなわち、対象血管Vtに他の組織が近接している場合には、平行断面領域にもそれらが含まれることになるが、上記血管断面の顕在化と同様に長手方向断面を顕在化させることでその中心位置を正確に検出することができる。

上記実施の形態では、モダリティ１００としてＣＴスキャナを採用し、よって、ＣＴ画像を用いた場合を例に説明したが、上述したように、採用できるモダリティ１００は任意であり、したがって、採用されるモダリティ装置に応じた画像（例えば、ＭＲ画像や超音波画像など）を用いてもよい。

上記実施の形態では、特に冠状血管などの血管を抽出対象としたが、管状組織（管状臓器、管腔臓器）であれば抽出対象とすることができ、例えば、気管、腸、神経、などを抽出対象とすることができる。

上記実施の形態では、「医用画像生成・表示処理」において、３次元画像、２次元パス、ＣＰＲ画像、グラフ、ＭＰＲ画像を同一画面上に表示する場合を例に説明したが、生成・表示する画像の種類や一度に表示する画像数などは任意である。また、上記実施の形態にかかる画像処理装置３００は、例えば、管状組織の中心線パスを取得する機能のみを有するものであってもよい。この場合、画像処理装置３００は、取得した３次元パスデータを他の画像生成装置に提供するなどし、そこで各種画像を生成するようにしてもよい。また、上記実施の形態の画像処理装置３００が持つ上記各処理にかかる機能の一部またはすべてを、例えば、モダリティ１００や制御端末２００などが有していてもよい。すなわち、上記画像処理装置３００が有する各機能は、単一の装置により実現されてもよく、あるいは、複数の装置の協働により実現されるものであってもよい。

上記実施の形態における画像処理装置３００は、専用装置で構成可能であることはもとより、例えば、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータ装置などで構成することもできる。この場合、上記各処理を実現するためのプログラムの一部または全部を汎用コンピュータ装置にインストールし、ＯＳなどの制御下で実行することにより、画像処理装置３００を構成することができる。この場合のプログラム配布形態は任意である。例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に格納して配布可能であることはもとより、搬送波に重畳させることで通信媒体（インターネットなど）を介して配布することができる。

以上説明したように、本発明によれば、医用画像の生成において、血管などの管状組織を正確に抽出することができ、当該管状組織を示す複数種類の画像を相互に関連付けて一覧表示させることができる。

本発明の実施の形態にかかる「画像診断システム」の構成を模式的に示す図である。図１に示す「制御端末」の構成を示すブロック図である。図２に示す制御端末が取得する断層画像（スライス画像）を説明するための図である。３次元ボリュームデータの任意領域を指定する手法を説明するための図であり、（ａ）は「ＭＰＲ」の例を示し、（ｂ）は「ＣＰＲ」の例を示す。図１に示す「画像処理装置」の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態にかかる「血管画像生成処理」を説明するためのフローチャートである。図６に示す「撮像処理」を説明するためのフローチャートである。図６に示す「血管抽出処理」を説明するためのフローチャートである。図８に示す血管抽出処理により取得される断面領域を説明するための図であり、（ａ）は始点指定のために表示される断面画像の例を示し、（ｂ）は取得される断面領域と対象血管などとの位置関係を模式的に例示し、（ｃ）は取得された断面領域と血管断面との位置関係を模式的に例示する。図８に示す血管抽出処理における「進行方向決定処理」を説明するためのフローチャートである。図１０に示す進行方向決定処理において指定される平行断面領域を説明するための図であり、（ａ）は指定される平行断面領域の一方についての位置関係を模式的に例示し、（ｂ）は指定される平行断面領域の他方についての位置関係を模式的に例示し、（ｃ）は指定される平行断面領域の双方と直交断面領域との位置関係を模式的に例示する。図１０に示す進行方向決定処理において取得される長手方向画像の例を示す図であり、（ａ）は一方の平行断面領域で取得される長手方向画像の例を示し、（ｂ）は他方の平行断面領域で取得される長手方向画像の例を示す。図１０に示す進行方向決定処理におけるベクトル算出に用いられる計算式の例を示す図である。図１０に示す進行方向決定処理における処理を説明するための図であり、（ａ）は暫定進行方向と決定進行方向との関係を模式的に示し、（ｂ）は決定進行方向に基づいて指定される直交断面領域を模式的に示す。対象血管についての位置関係を模式的に例示する図であり、（ａ）は対象血管について指定される直交断面領域と対象血管に近接する心臓および他の血管との位置関係を模式的に例示し、（ｂ）は（ａ）に例示された一方の直交断面領域における対象血管と心臓との位置関係を模式的に例示し、（ｃ）は（ａ）に例示された他方の直交断面領域における対象血管と他の血管との位置関係を模式的に例示する。図１５に例示される直交断面領域を画像化した場合の画像の例を模式的に示す図であり、（ａ）は図１５（ｂ）に例示された領域の画像の例を示し、（ｂ）は図１５（ｃ）に例示された領域の画像の例を示す。本発明の実施の形態にかかる「血管中心抽出処理」を説明するためのフローチャートである。図１７に示す血管中心抽出処理を説明するための図であり、（ａ）は最小閾値が設定されたときの画像の例を示し、（ｂ）は最小閾値が設定されたときの所定の一次元領域におけるピクセル分布を示すグラフを示す。図１７に示す血管中心抽出処理を説明するための図であり、（ａ）は用語「単位画像」を説明するための図であり、（ｂ）は用語「中心単位画像」および「単位画像の範囲」を説明するための図である。図１７に示す血管中心抽出処理において作成される「閾値属性テーブル」の例を示す図である。本発明の実施の形態にかかる「血管断面顕在化処理」を説明するためのフローチャートである。図２１に示す血管断面顕在化処理において検出される、中心単位画像の面積変化を示すグラフである。図２１に示す血管断面顕在化処理における画像の変化を説明するための図であり、（ａ）、は中心単位画像が直交断面領域外まで及んでいる場合の例を示し、（ｂ）は、そのときの閾値とピクセル分布との関係を示すグラフである。図２１に示す血管断面顕在化処理における画像の変化を説明するための図であり、（ａ）は、中心単位画像が直交断面領域内に収まった場合の例を示し、（ｂ）は、そのときの閾値とピクセル分布との関係を示すグラフである。図２１に示す血管断面顕在化処理における画像の変化を説明するための図であり、（ａ）は、中心単位画像が対象血管と他の血管双方の断面を含んでいる場合の例を示し、（ｂ）は、そのときの閾値とピクセル分布との関係を示すグラフである。図２１に示す血管断面顕在化処理における画像の変化を説明するための図であり、（ａ）は、対象血管の断面が顕在化されたときの中心単位画像の例を示し、（ｂ）は、そのときの閾値とピクセル分布との関係を示すグラフである。図２１に示す血管断面顕在化処理において取得される３次元パスを模式的に示す図である。図６に示す「医用画像生成・表示処理」で生成される３次元画像の例を示す図である。図６に示す「医用画像生成・表示処理」で生成される画像の表示例を示す図である。本発明の実施の形態における断面領域指定に「３次元領域」を用いる場合を説明するための図であり、（ａ）は対象血管上の任意点と指定される立方体領域との位置関係の例を示し、（ｂ）は指定された立方体領域における断面領域および取得される単位パスの例を示す。図３０に示す立方体領域を順次指定する方法を説明するための図であり、（ａ）は単位パスの終端を次の立方体領域の重心とした例を模式的に示し、（ｂ）は単位パスの中点を次の立方体領域の重心とした例を模式的に示す。図３０に示す立方体領域を指定する他の方法を説明するための図であり、（ａ）は対象血管上の任意点と指定される立方体領域との位置関係の例を示し、（ｂ）は指定された立方体領域における断面領域および取得される単位パスの例を示す。図３０に示す３次元領域の他の例を示す図であり、（ａ）は直方体形状の空間領域を示し、（ｂ）は三角錐形状の空間領域を示す。図３０に示す３次元領域の他の例を示す図であり、（ａ）は球体形状の空間領域を示し、（ｂ）は円柱形状の空間領域を示す。

符号の説明

１画像診断システム
１０通信ネットワーク
１００モダリティ
２００制御端末
３００画像処理装置

Claims

３次元ボリュームデータを用いて管状組織の３次元画像を生成する医用画像処理装置において、
前記管状組織の長尺方向に直交する断面領域を指定する断面領域指定部と、
前記断面領域指定部が指定した前記断面領域に基づいて、前記断面領域指定部が次に指定する断面領域の方向を特定する進行方向特定部と、
前記断面領域指定部が指定した各断面領域に含まれる前記３次元ボリュームデータを用いて、当該断面領域における前記管状組織の管断面を含んだ画像を生成する画像化部と、
前記画像化部が生成した画像についての条件を変化させ、前記管状組織の断面を示す画像として顕在化させる断面画像顕在化部と、
前記断面画像顕在化部が顕在化した前記管状組織の断面画像から、前記管状組織の中心位置を特定する中心位置特定部と、
前記中心位置特定部が特定した各断面領域の中心位置に基づいて、前記管状組織の中心線を特定する中心線特定部と、
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
前記進行方向特定部は、
指定された前記中心線の始点、及び／又は、終点に基づいて、進行方向を暫定決定する暫定方向決定部と、
直前に指定された前記断面領域における前記管状組織の中心位置と、前記暫定方向決定部が決定した暫定方向とに基づいて、当該断面領域における前記管状組織の長手方向に平行し、該管状組織の長手方向断面を含む１または複数の領域を指定する平行断面領域指定部と、
該指定された平行断面領域に含まれる前記長手方向断面の中心位置を検出し、該検出した中心位置に基づいて、次の直交断面領域を指定するための進行方向を決定する進行方向決定部と、をさらに備え、
前記断面領域指定部は、前記進行方向決定部が決定した進行方向に直交する領域を前記断面領域として指定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
前記断面画像顕在化部は、
前記条件変化に応じて変化する前記画像の画像属性を検出する画像属性検出部と、
該検出された画像属性の変化に基づいて、前記管状組織の断面が画像上で顕在化されたか否かを判別する顕在化判別部をさらに備え、
前記中心位置特定部は、前記顕在化判別部によって顕在化が判別されたときの前記画像が示す前記管状組織の断面の中心位置を特定する、
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。
前記画像属性検出部は、
該条件変化に応じて変化する画像面積を検出し、該検出された面積に基づいて、前記条件変化に応じた画像面積の変化を検出し、
前記顕在化判別部は、該検出された面積変化に基づいて、前記管状組織の断面が画像上で顕在化されたか否かを判別する、
ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
前記顕在化判別部は、前記断面領域の中心に現れている画像が、当該断面領域内に収まり、かつ、前記面積変化が最大となったときに、前記管状組織の断面が画像上で顕在化されたと判別する、
ことを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
前記中心線特定部は、前記管状組織の中心線を３次元パスデータとして特定する、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
前記中心線特定部は、
指定された前記中心線の始点、及び／又は、前記中心位置特定部が特定した中心位置を基準とした所定の３次元領域を前記３次元ボリュームデータ上で指定する３次元領域指定部をさらに備え、
前記３次元領域指定部が指定した３次元領域に基づいて前記３次元パスデータを特定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の医用画像処理装置。
前記中心線特定部が特定した３次元パスデータに基づいて、前記管状組織を示す画像を作成する画像作成部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項６または７に記載の医用画像処理装置。
前記画像作成部は、
前記管状組織を示す複数種類の画像を作成し、各画像間の相対的位置関係を演算する画像演算部と、
作成された複数種類の画像を所定の表示装置に一覧表示させるとともに、前記画像演算部が演算した各画像間の相対的位置関係に基づいて、各表示画像上の位置関係を相互に対応付けて表示させる表示制御部と、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理装置。
コンピュータを、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の医用画像処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。
コンピュータを用いて、３次元ボリュームデータを用いて管状組織の３次元画像を生成する医用画像処理方法において、
指定された前記中心線の始点及び／又は終点に基づいて前記管状組織上の進行方向を特定し、前記管状組織の長尺方向に直交する断面領域を前記進行方向に基づいて順次指定するステップと、
指定された各断面領域で前記管断面を含む画像を生成するステップと、
前記生成された画像についての条件を変化させ、前記管状組織の管断面を顕在化させるステップと、
前記管断面が顕在化された画像に基づいて、当該管断面の中心位置を検出するステップと、
検出された中心位置に基づいて、前記管状組織の中心線を取得するステップと、
を備えることを特徴とする医用画像処理方法。
前記断面領域を指定するステップは、
指定された前記中心線の始点、及び／又は、終点に基づいて、進行方向を暫定決定するステップと、
直前に指定された前記断面領域における前記管状組織の中心位置と、決定した暫定方向とに基づいて、当該断面領域における前記管状組織の長手方向に平行し、該管状組織の長手方向断面を含む１または複数の領域を指定するステップと、
該指定された平行断面領域に含まれる前記長手方向断面の中心位置を検出し、該検出した中心位置に基づいて、次の直交断面領域を指定するための進行方向を決定するステップと、をさらに備え、
決定した進行方向に直交する領域を前記断面領域として指定する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の医用画像処理方法。
前記管状組織の管断面を顕在化させるステップは、
前記３次元ボリュームデータに含まれる所定の特性情報についての閾値を設定するステップと、
設定された閾値に対応する特性情報を用いて各断面領域を画像化するステップと、をさらに備え、
前記閾値を変化させることで、当該管状組織の管断面を画像上で顕在化させる、
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の医用画像処理方法。
前記管状組織の管断面を顕在化させるステップは、前記閾値の変化に応じて変化する画像面積の変化に基づいて、前記管状組織の断面が当該画像上で顕在化したか否かを判別し、
前記中心位置を検出するステップは、前記断面の顕在化が判別されたときの前記画像に基づいて前記中心位置を検出する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の医用画像処理方法。
前記中心位置を検出するステップは、当該断面領域の中心に現れている画像が、当該断面領域内に収まっており、かつ、前記閾値の変化に応じた面積変化が最大となったときに、前記管状組織の断面が顕在化したと判別する、
ことを特徴とする請求項１４に記載の医用画像処理方法。
前記取得された中心線を示す３次元パスデータを取得し、該３次元パスデータに基づいて、前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項１１乃至１６のいずれか１項に記載の医用画像処理方法。
前記３次元パスデータを取得するステップは、
前記始点、及び／又は、前記検出された中心位置を基準とした所定の３次元領域を前記管状組織に沿って順次指定するステップをさらに備え、
指定した３次元領域に基づいて前記３次元パスデータを取得する、
ことを特徴とする請求項１６に記載の医用画像処理方法。
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、前記３次元パスデータに基づいて当該管状組織についての複数種類の画像を生成し、生成された画像のすべて又はいずれかを、所定の表示装置に一覧表示する、
ことを特徴とする請求項１７に記載の医用画像処理方法。
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、前記一覧表示される各画像上の位置関係を相互に対応付け、表示画像上で動的にリンクさせる、
ことを特徴とする請求項１７または１８に記載の医用画像処理方法。
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、前記複数種類の画像として、少なくとも当該管状組織についての３次元画像と２次元画像とを作成する、
ことを特徴とする請求項１７乃至１９のいずれか１項に記載の医用画像処理方法。
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、２次元画像としてＣＰＲ（Curved Planer Reconstruction）画像を作成し、少なくとも、作成された３次元画像とＣＰＲ画像の位置関係を相互に対応付けて表示する、
ことを特徴とする請求項１７乃至２０のいずれか１項に記載の医用画像処理方法。
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、
前記３次元パスデータを２次元パスデータに変換するステップと、
前記３次元パスデータと、該変換された２次元パスデータとを関連付けるステップと、をさらに備え、
少なくとも、当該３次元パスデータに基づく画像と、変換された２次元パスデータに基づく画像とを一覧表示させる、
ことを特徴とする請求項１７乃至２１のいずれか１項に記載の医用画像処理方法。
前記管状組織を示す画像を生成して表示するステップは、所定の付帯情報を取得し、前記生成された各画像とともに一覧表示させる、
ことを特徴とする請求項１７乃至２２のいずれか１項に記載の医用画像処理方法。
コンピュータに、請求項１１乃至２３のいずれか１項に記載の医用画像処理方法の各ステップを実行させることを特徴とするプログラム。