JP5009391B2 - 診断支援装置、診断支援プログラムおよび診断支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、三次元画像データを用いて臓器の機能を自動的に解析し、解析結果として得られた指標値を表示等することにより診断を支援する装置、コンピュータプログラムおよび方法に関する。

放射線科医による画像診断を支援する装置として、被検体の撮影により得られた三次元データに基づいて被検体を構成する臓器の状態や動きを解析し、解析結果を診断に適した形で画面に表示する装置が提供されている。心臓の心拍運動の解析機能としては、時系列な三次元データに基づいて心機能の評価値（心筋の壁運動量、壁厚変化量等）を算出する機能が知られている。これらの評価値は、心基部（心臓上部の血管と接続するところ）と心尖部（心臓下部の尖った部分）を通る軸に垂直な断面を複数設定し、断面ごとに算出される。算出された評価値は、通常、心臓の形状に合わせて三次元的に表示される。一方、解析結果を２次元的に表す方法としては、各断面における評価値を、半径が異なる同心円の円周上に配置したブルズアイ画像が知られている（例えば、特許文献１）。

また、上記ブルズアイ画像に、冠動脈像を重ね合わせて表示する機能も提案されている（例えば、特許文献２、３）。心拍運動の異常（心筋梗塞等）は、心筋に対し酸素や栄養分を供給する冠動脈の異常（閉塞等）によって引き起こされることが多いが、心機能の評価値と冠動脈の形状を合わせて観察することで、心機能の異常が、いずれの冠動脈に起因するものかの見極めが容易になる。

また、心筋領域を、右冠動脈（ＲＣＡ）に近い領域，左前下行枝（ＬＡＤ）に近い領域、左回旋枝（ＬＣＸ）に近い領域の３つの領域に区分けし、領域単位で心機能を解析する方法が提案されている。領域は、所定の位置に所定形状の境界線を引くことによって区分けするのが一般的である。この他、ボロノイ（voronoi）アルゴリズムを適用して、被検体ごとに最適な境界を定める方法も提案されている（非特許文献１）。これらの方法によれば、各領域の解析結果から、異常があると疑われる冠動脈を、ある程度特定することができる。

特開２００９−１８００５号公報 特開２００５−２７９９９号公報 特開２００８−２５３７５３号公報

M.A.Termeer 他６名, "Patient-Specific Coronary Artery Territories", ウィーン工科大学（TU Wien）, 12th Annual SCMR Scientific Sessions-2009, pages 164-165. January 2009, [online], インターネットURL:http://www.cg.tuwien.ac.at/research/publications/2009/termeer-2009-scmr/

心筋領域を区分けして領域ごとに解析を行う方法では、心機能を領域単位で評価するための新たな指標値（例えば領域内評価値の平均値）を導き出し、その指標値に基づいて、各領域が正常に機能しているか否かを判定する。しかし、領域の境界付近の心筋は、２本乃至３本の冠動脈から酸素や栄養分を供給されることもあるため、境界付近の評価値は、個々の冠動脈が心筋の機能に与える影響を、必ずしも正確に反映しているとは限らない。このため、区分けされた各領域において、指標値の演算に、その領域に含まれる全評価値を用いることは、解析精度の観点からは好ましくない。

本発明は上記事情に鑑みて、臓器の機能を表す評価値を解析することにより、臓器の機能を領域ごとに表す指標値を導き出すときに、精度の高い解析を行って適切な指標値を取得することを目的とする。さらには、取得した指標値を医師に提示して、異常が疑われる冠動脈の特定を容易にし、医師による診断を支援することを目的とする。

本発明の診断支援装置は、以下に説明する画像記憶手段、血管領域抽出手段、血管支配領域推定手段、指標値算出手段および出力制御手段を備えた装置である。また、本発明の診断支援プログラムは、上記各手段が行う処理を、少なくとも１台のコンピュータに実行させるプログラムである。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤなどの記録メディアに記録され、またはサーバコンピュータに付属するストレージやネットワークストレージにダウンロード可能な状態で記録されて、ユーザに提供される。また、本発明の診断支援方法は、上記各手段が行う処理を、少なくとも１台のコンピュータにより実行する方法である。

画像記憶手段は、臓器の機能を評価するための評価値を臓器の形状に合わせて三次元的に配列した三次元機能画像（3D Functional Image）と、前記臓器の構造を三次元的に表した三次元形態画像（3D Anatomical Image）とを記憶するものである。具体的には、診断支援装置として機能するコンピュータに内蔵されるメモリ、ストレージのほか、そのコンピュータに直接またはネットワークを介して接続された外部ストレージが画像記憶手段として機能する。三次元機能画像は、臓器が正常に機能しているか否かの評価に用いられる評価値（例えば、臓器の動きや生理的反応を示す値）をボクセルデータとするボリュームデータである。三次元形態画像は、臓器の解剖学的構造を表す値をボクセルデータとするボリュームデータである。

血管領域抽出手段は、三次元形態画像から臓器を支配する一または複数の血管を表す一または複数の血管領域を抽出する。例えば、三次元形態画像から、枝分かれした血管を表す領域であって、Ｎｂ本（Ｎｂは１以上の整数）の主要分枝領域により構成される血管領域を抽出する。臓器を支配するとは、その臓器に対し酸素や栄養分を供給することにより、臓器の機能を正常に保つことを意味する。例えば、心臓であれば冠動脈、肝臓であれば門脈、脳であれば脳動脈が、臓器を支配する血管に相当する。なお、本明細書では、個別に名称がつけられた比較的太い血管を主要分枝と称することとする。例えば冠動脈は、右冠動脈と左冠動脈の２本の主要分枝により構成される。但し、血管のどの範囲を１本の主要分枝とみなすかは任意である。例えば、冠動脈の場合、左前下行枝と左回旋枝を、それぞれ１つの主要分枝とみなしてもよい。

血管支配領域推定手段は、各血管領域を基準として、それぞれ、その血管により支配される血管支配領域を推定するとともに、推定された血管支配領域以外の領域を非支配領域と推定する。例えば、血管領域を構成するＮｂ本の主要分枝領域のそれぞれを基準として、その主要分枝領域が表す血管が支配する血管支配領域を推定するとともに、その血管支配領域以外の領域を非支配領域と推定する。

指標値算出手段は、三次元機能画像を構成する評価値を解析することにより診断の指標となる指標値を算出する手段である。指標値算出手段は、指標値を、非支配領域に含まれる評価値を用いずに導き出す。言い換えれば、指標値を、血管支配領域に含まれる評価値のみから導き出す。なお、本明細書では三次元機能画像や機能ブルズアイ画像を構成するデータの値を「評価値」、その評価値を対象に何らかの解析を行った結果得られる値を「指標値」と表することとする。解析は、評価値から診断に役立つ指標値を導き出す処理全般を含むものとする。例えば、評価値の平均値（加重平均等も含む）を算出する処理、最大値や最小値を求める処理等が、解析に相当する。

出力制御手段は、表示装置に対する出力（モニタ表示）、プリンタ装置への出力（プリントアウト）、データ記録装置に対する出力（メディアへの記録）等、出力全般を制御する手段であり、指標値算出手段により算出された指標値の出力形式、出力タイミング等を制御する。出力形式としては、指標値を画像とともに出力する形式が好ましいが、指標値のみを出力する形式でもよい。

上記構成では、いずれの血管により支配されているか定かでない領域は、非支配領域と推定され、非支配領域に含まれる評価値は、診断用の指標値の算出には用いられない。したがって、血管支配領域について算出された指標値は、各血管がその領域に与える影響を、正確に反映した値となる。この指標値を参照すれば、臓器の異常が血管の異常に起因するものか否かを、正確に且つ容易に判定することができる。また、血管の異常に起因する場合には、原因となっている血管を容易に特定することができる。

なお、画像記憶手段は、一の臓器について、その臓器の異なる位相における構造をそれぞれ表すＮｔ個（Ｎｔは２以上の整数）の三次元形態画像を記憶することもある。例えば、心臓の検査では、通常、位相が異なる複数の三次元形態画像が取得されるため、一回の検査につき複数の三次元形態画像が保存される。一つの臓器についてＮｔ個の三次元形態画像がある場合には、いずれか１つの三次元形態画像を選択して前述の処理を行ってもよいが、好ましくは、血管領域抽出手段が、Ｎｔ個の三次元形態画像のそれぞれから、血管領域を抽出するのがよい。

この場合、血管支配領域推定手段は、次の手順で血管支配領域を推定することが好ましい。まず、抽出されたＮｔ個の血管領域について、それぞれ、前述の推定処理を実行することにより、位相別血管支配領域を推定する。すなわち、血管領域を構成するＮｂ本の主要分枝領域のそれぞれを基準として、その主要分枝領域が表す血管により支配される領域を推定し、これを位相別血管支配領域とする。次に、Ｎｂ本の主要分枝領域について、それぞれ、Ｎｔ個の血管領域から推定されたＮｔ個の位相別血管支配領域の積領域または和領域を求める。そして、その積領域または和領域を、その主要分枝領域が表す血管が支配する血管支配領域と推定する。

心臓のように動きが大きい臓器では、臓器の動きに応じて血管の位置が変化し、これに伴い、その血管により支配される領域も変化する。このため、１つの三次元形態画像を用いて血管支配領域を推定すると、いずれの位相の三次元形態画像を選択するかによって推定結果が変わってしまうことがある。これに対し、上記のように、Ｎｔ個の位相別血管支配領域の和領域を血管支配領域とすれば、少なくともいずれかの位相において主要分岐により支配される範囲を対象として、指標値を求めることができる。また、Ｎｔ個の位相別血管支配領域の積領域を血管支配領域とすれば、位相に拘らず常に血管により支配される範囲を対象として、指標値を求めることができる。

なお、血管支配領域が、Ｎｔ個の位相別血管支配領域の和領域であるときには、三次元機能画像を構成する評価値に対し、位相別血管支配領域の重なり数に応じた重み付けをすることが好ましい。重み付けをすることにより、位相に拘らず常に主要分枝により支配される範囲では評価値は相対的に高くなり、一部の位相においてのみ主要分枝により支配される範囲では評価値が相対的に低くなるので、算出される指標値は、主要分枝が臓器の機能に与える影響をより正確に反映した値となる。

血管支配領域推定手段は、血管領域が２以上の主要分枝領域により構成されるときは、一の血管支配領域が他の血管支配領域と重ならないように、各血管支配領域を推定することが好ましい。複数の血管支配領域が重なっていても、血管全体と臓器機能との関連性を解析することはできる。しかし、例えば心機能の低下がいずれの冠動脈の異常に起因するものであるかを調べる場合等、個々の血管について、臓器機能との関連性を個別に解析するためには、一の血管にのみに支配され他の血管の支配が及ばない領域を明確にしておく必要があるからである。

血管支配領域の幅は血管の太さに拘らず一様であってもよいが、血管の支配が及ぶ範囲は血管が太いところほど広いと考えられるので、血管が太いところほど領域幅が広くなるように、血管支配領域を推定してもよい。ここで領域幅とは、血管支配領域と非支配領域との境界と、血管壁（もしくは血管の中心線）との間の距離を意味するものとする。

血管領域が２以上の主要分枝領域により構成されるときは、各主要分枝領域から推定された２以上の血管支配領域について、それぞれ、前記指標値を算出することが好ましい。但し、複数の血管支配領域に対し１つの指標値を求めてもよい。

また、上記診断支援装置は、三次元機能画像および三次元形態画像のそれぞれについてブルズアイ画像を生成する、ブルズアイ画像生成手段を備えることが好ましい。ブルズアイ画像生成手段を備える形態では、出力制御手段は、表示装置の画面に、三次元機能画像のブルズアイ画像と三次元形態画像のブルズアイ画像とを重畳表示するとともに、指標値算出手段により算出された指標値を画面に表示することが好ましい。但し、ブルズアイ画像に代えて三次元機能画像と三次元形態画像を重畳表示し、その周辺に指標値を表示するようにしてもよい。

また、血管支配領域推定手段は、推定した血管支配領域を表示装置の画面に表示し、その画面に対して行われたユーザの操作を検出し、検出された操作に基づいて血管支配領域を更新することが好ましい。血管領域抽出手段も、抽出した血管領域を表示装置の画面に表示し、その画面に対して行われたユーザの操作を検出し、検出された操作に基づいて抽出した血管領域を修正することが好ましい。血管領域の修正が行われたときには、血管支配領域推定手段は、修正された血管領域に基づいて、血管支配領域および非支配領域を推定することが好ましい。三次元形態画像の画質が悪く、コンピュータでは正確な抽出あるいは推定ができないこともあるからである。

本発明の診断支援装置およびプログラムによれば、血管支配領域について算出された指標値は、血管がその領域に与える影響を、正確に反映した値となる。これにより、医師や放射線技師は、臓器機能の異常が血管の異常に起因するものか否かを容易に判断することができ、さらには異常が疑われる血管を容易に特定することができる。

本発明の一実施形態における診断支援装置の概略構成を示す図 診断支援装置が実行する処理の概要を示す図 心機能解析処理において設定される長軸および断面を示す図 心機能解析処理における評価値の算出例を示す図 心機能ブルズアイ画像の一例を示す図 心臓領域抽出処理と冠動脈抽出処理の抽出結果の一例を示す図 冠動脈支配領域の推定方法の一例を示す図 冠動脈支配領域の推定方法の一例を示す図 冠動脈支配領域と非支配領域を例示する図 冠動脈像ブルズアイ画像の一例を示す図 冠動脈支配領域と非支配領域の境界線を含む冠動脈像ブルズアイ画像の一例を示す図 指標値の表示形式の一例を示す図 複数の三次元形態画像を用いて冠動脈支配領域を推定する手順を示す図 位相別冠動脈支配領域を例示した図 位相別冠動脈支配領域の積領域を例示した図 位相別冠動脈支配領域の和領域を例示した図 評価値の重み付けについて説明するための図

以下、本発明の診断支援装置、診断支援プログラムおよび診断支援方法の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

以下に示す各実施形態において、診断支援装置１は、一台のコンピュータに、各実施形態の診断支援プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションやパソコンでもよいし、もしくは、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。診断支援プログラムは、ＤＶＤ，ＣＤ−ＲＯＭ等の記録メディアに格納されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。もしくは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。

[実施形態１]
図１は、ワークステーションに診断支援プログラムをインストールすることにより実現された診断支援装置の概略構成を示す図である。同図が示すように、診断支援装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ２、メモリ３およびストレージ４を備えている。また、診断支援装置１には、ディスプレイ５と、マウス６等の入力装置が接続されている。

ストレージ４には、三次元形態画像７として、ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置が出力したスライスデータから再構成されたボリュームデータ、ＭＳ（Multi Slice）ＣＴ装置やコーンビームＣＴ装置が出力したボリュームデータ等が記憶されている。ボリュームデータは、被検体を所定の時間間隔をおいて複数回撮影することにより得られたものであり、ストレージ４には、被検体ごとに、またモダリティごとに、複数の時系列なボリュームデータが記憶されている。

また、ストレージ４には、三次元機能画像８として、単一光子放射断層撮影（SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography）装置が出力したＳＰＥＣＴ画像、ＭＳＣＴ装置等が出力したボリュームデータを解析することにより生成された機能画像等が記憶されている。後述するように、本実施形態では、ボリュームデータの解析機能（心機能解析機能）は、診断支援プログラムの一機能として提供される。

また、メモリ３には、診断支援プログラムと診断支援プログラムが参照するデータ（処理パラメータ等）が記憶されている。診断支援プログラムは、ＣＰＵ２に実行させる処理として、心機能解析処理、心機能ブルズアイ画像生成処理、冠動脈抽出処理、冠動脈支配領域推定処理、冠動脈像ブルズアイ画像生成処理、指標値算出処理および表示制御処理を規定している。そして、ＣＰＵ２がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、汎用のワークステーションは、心機能解析手段、心機能ブルズアイ画像生成手段、冠動脈抽出手段、冠動脈支配領域推定手段、冠動脈像ブルズアイ画像生成手段、指標値算出手段および表示制御手段として機能することになる。

図２は、診断支援プログラムにより実行される処理の流れを示すブロック図である。診断支援装置１は、選択メニューにおいて心機能の診断支援機能が選択されたことを検出すると、被検体のＩＤの一覧を表示する。診断支援装置１は、ユーザによる選択操作を検出すると、選択された被検体に関連する画像ファイルをメモリ３にロードする。その被検体に対し複数種類の検査（例えばＣＴ検査とＳＰＥＣＴ検査）が行われ、その結果ストレージ４に三次元形態画像７と三次元機能画像８の両方が記憶されていた場合には、２種類の画像がメモリ３にロードされる。一方、三次元形態画像７しか記憶されていない場合には、三次元形態画像７のみがロードされる。

診断支援装置１は、三次元形態画像７をメモリ３にロードすると、まず、その三次元形態画像７を対象とする心臓領域抽出処理１１を実行する。心臓領域抽出処理１１では、心臓領域（心臓全体）を抽出し、さらにその心臓領域から左心室領域を抽出する。本実施形態では、各領域は、各領域の輪郭を決定することにより抽出される。具体的には、診断支援装置１は、三次元形態画像７を構成する各ボクセルデータの値について、心臓の輪郭らしさを表す特徴量、左心室の輪郭らしさを表す特徴量をそれぞれ算出し、算出した特徴量を機械学習により予め取得された評価関数に基づいて評価することで、そのボクセルデータが心臓の輪郭を表すものであるか否か、また左心室の輪郭（左心室と心筋の境界）を表すものであるか否かを判断する。この判断を繰り返すことにより、心臓全体の輪郭および左心室の輪郭を表すボクセルデータが、それぞれ抽出される。本実施形態では、評価関数の取得にアダブースト（Adaboost）アルゴリズムを用いている。この輪郭決定方法の詳細は、例えば、特開２００７−３０７３５８号公報に開示されている。なお、心臓領域の抽出は、他のマシンラーニング法や統計解析法、例えば線形判別法やニューラルネットワーク、サポートベクターマシン等を用いて行ってもよい。

診断支援装置１は、続いて、心機能解析処理１２を実行する。但し、心機能解析処理１２は、メモリ３にＳＰＥＣＴ画像等の三次元機能画像８が記憶されているときには、実行されない。以下、図３および図４を参照して、心機能解析処理１２について説明する。なお、図３に示すとおり、冠動脈のうち左冠動脈（ＬＣＡ）は、心臓の前面を走行する左前下行枝ＬＡＤと、心臓の左側面から下方向へと走行する左回旋枝ＬＣＸの２本に分岐している。右冠動脈ＲＣＡは心臓の右側面から下方向へと走行する。

図３に示すように、心機能解析処理１２において、診断支援装置１は、抽出された左心室領域に対し、心芯部と左心室のほぼ中心と心基部とを結ぶ長軸Ａ１と長軸Ａ１と直交する短軸Ａ２を設定する。本実施形態では、長軸Ａ１は、心臓領域抽出処理の結果から心芯部と左心室の中心の位置座標を算出することにより、自動的に設定される。短軸Ａ２は、左心室の中心を通り、長軸Ａ１と直交するように設定される。但し、自動設定された長軸の位置や方向は、ユーザ操作により修正可能とする。本実施形態では、自動設定された長軸が心臓領域の画像とともに画面に表示され、ドラッグ操作あるいは回転操作により長軸の位置や方向を変更することができる。

続いて、診断支援装置１は、設定した長軸と直交する複数の断面Ｐ１〜ＰＮを設定する。そして、図４に示すように、各断面Ｐｉにおいて、長軸と断面との交点Ｃから断面に沿って放射状に延びる複数の線分ｌ１〜ｌｍを定義する。そして各線分ｌｉ上で左心室と心筋の境界１９および心筋の外壁２０の座標値を求め、それらの座標値から各線分ｌｉ上での心筋の壁厚ｔを算出する。また、複数の時系列な三次元形態画像について同様の処理を繰り返し、画像間で座標値等の差分を求めることにより、壁移動量や壁厚変化量など、すなわち心拍運動が正常か否かを評価するための複数種類の評価値を算出する。この処理により、評価値の種類ごとに、その評価値が心臓の形状に合わせて配列された三次元機能画像が生成される。生成された三次元機能画像８は、メモリ３に記憶される。なお、三次元形態画像の解析により三次元機能画像を生成する方法の詳細は、例えば、特開２００８−２８９７９９号公報に開示されている。

次に、診断支援装置１は、心機能ブルズアイ画像生成処理１３を実行する。心機能ブルズアイ画像生成処理において、診断支援装置１は、三次元機能画像８の断面Ｐ１〜ＰＮに含まれる評価値（心機能解析が行なわれた場合には、三次元形態画像７の各断面において算出された評価値）を、断面ごとに半径が異なる同心円の円周上に配することにより、心機能ブルズアイ画像を生成する。本実施形態では、心芯部を同心円の中心とし、心芯部に最も近い断面ＰＮの評価値が最も半径の小さい円上に配され、心芯部から最も遠い断面Ｐ１の評価値が、最も半径の大きい円上に配されるようなブルズアイ画像を生成する。図５に、このような処理により生成された心機能ブルズアイ画像の一例を示す。

なお、三次元機能画像８が、心機能解析処理１２により得られたものではなく、ＳＰＥＣＴ画像等、機能画像を生成する撮影装置から出力されたものであるときは、その三次元機能画像８に対し、三次元形態画像７に対し設定したのと同様の長軸、短軸、断面および放射状線分を設定してから、上記処理を実行することにより、心機能ブルズアイ画像を生成する。この場合には、三次元形態画像７の座標と三次元機能画像８の座標の位置合わせを行うことが望ましい。

一方で、診断支援装置１は、三次元形態画像７の、心臓領域抽出処理１１により抽出された心臓領域およびその近傍領域を対象として、冠動脈抽出処理１４を実行する。この処理は、心機能解析処理や心機能ブルズアイ画像生成処理と並列に実行してもよい。

本実施形態では、冠動脈を、特願２００９−６９８９５号に示される方法により抽出する。この方法では、はじめに、心臓領域を含む直方体領域を探索範囲として設定し、所定のアルゴリズムに基づいて探索範囲に含まれる線状構造を探索する。さらに、探索により検出された線状構造に基づいて、冠動脈の芯線上の点と推定される点を検出する。以下の説明では、冠動脈経路上の点と推定される点を候補点またはノードと称する。

線状構造の探索は、探索範囲内の局所領域ごとに、３×３のヘシアン（Hessian）行列の固有値を算出することにより行う。線状構造が含まれる領域では、ヘシアン行列の３つの固有値のうち１つは０に近い値となり、他の２つは相対的に大きな値となる。また、値が０に近い固有値に対応する固有ベクトルは、線状構造の主軸方向を示すものとなる。冠動脈抽出処理１４では、この関係を利用して、局所領域ごとに、ヘシアン行列の固有値に基づいて線状構造らしさを判定し、線状構造が識別された局所領域については、その中心点を候補点として検出する。

次に、探索により検出された候補点を、所定のアルゴリズムに基づいて連結する。これにより、候補点および候補点同士を連結する血管枝（エッジ）からなる木構造が構築される。検出された複数の候補点の座標情報や、血管枝の方向を示すベクトル情報は、候補点や血管枝の識別子とともにメモリに記憶される。続いて、検出された候補点ごとに、周辺のボクセルの値（ＣＴ値）に基づき、冠動脈の形状を詳細に識別する。具体的には、冠動脈経路に垂直な断面において、冠動脈の輪郭（血管の外壁）を識別する。形状の識別は、Graph-Cutsに代表される公知のセグメンテーション手法を用いて行う。以上の処理により、抽出された冠動脈領域の特定に必要な情報が生成される。生成された情報は、メモリに記憶される。

図６に、上記手順により抽出された冠動脈領域の一例を示す。冠動脈領域は、左前下行枝（以下、ＬＡＤ）、左回旋枝(以下、ＬＣＸ領域)、右冠動脈（以下、ＲＣＡ領域）の３本の主要分枝により構成される。

なお、本実施形態では、診断支援装置１は、上記手順を実行した後に、抽出された冠動脈領域を、表示装置の画面に出力する。この画面において、ユーザは、表示された冠動脈領域の経路を修正したり、自動処理で抽出できなかった経路等を手動で設定することができる。診断支援装置１は、画面に対して行われたユーザの操作を検出したら、その操作に基づいて、メモリに記憶されている冠動脈の情報を修正する。また、画面に表示されている冠動脈領域を、修正後の情報に基づいて更新する。冠動脈抽出処理１４は、診断支援装置１が、ユーザが行った領域確定操作を検出した時点で、終了する。

続いて、診断支援装置１は、三次元形態画像７の、冠動脈抽出処理１４により抽出された冠動脈領域およびその近傍領域を対象として、冠動脈支配領域推定処理１５を実行する。

冠動脈支配領域推定処理１５では、冠動脈抽出処理１４において抽出されたＬＡＤ領域、ＬＣＸ領域、ＲＣＡ領域を基準として、それぞれ、その冠動脈のみにより支配される領域（冠動脈支配領域）を推定する。但し、ユーザが抽出された冠動脈領域に対し修正を加えた場合には、修正後の領域を基準として、冠動脈支配領域を推定する。同時に、冠動脈支配領域以外の領域である非支配領域を推定する。冠動脈支配領域と非支配領域の境界を示す境界情報は、冠動脈領域の抽出結果とともに、ボリュームデータとしてメモリ３に保存する。

図７および図８は、冠動脈２１と冠動脈支配領域２４の関係を例示した図である。図７に示す例では、冠動脈支配領域２４の幅、すなわち冠動脈２１の中心線２２から冠動脈支配領域２４の境界２３（非支配領域との境界）までの距離は、冠動脈２１の径によらず一様の幅ｄ１である。一方、図８に示す例では、冠動脈支配領域２４の幅は、冠動脈２１の太さに依存する。すなわち、冠動脈２１が太いところの冠動脈支配領域２４の幅ｄ１は、冠動脈２１が細いところの冠動脈支配領域２４の幅ｄ２よりも広い。

冠動脈が太いところのほうが冠動脈の支配を受ける範囲は広いので、解析の精度が優先されるときは、冠動脈支配領域が図８に例示するような領域となるように冠動脈支配領域推定処理１５を行うことが好ましい。ただ、冠動脈支配領域が図７に例示するような領域となるように冠動脈支配領域推定処理１５を行うほうが、冠動脈の径を考慮しなくてよい分、処理時間は短縮されるので、高速処理が優先されるときは、冠動脈支配領域の幅は一様であるとの前提のもとで、推定処理を行うのがよい。

本実施形態では、冠動脈支配領域の境界、すなわち幅ｄ１、ｄ２は、以下の処理により推定される。前述のとおり冠動脈抽出処理１４では、冠動脈２１の経路を表す複数の候補点の位置情報と冠動脈の主軸方向が求められる。冠動脈支配領域推定処理１５において、診断支援装置１は、その冠動脈２１の経路を表す複数の候補点の位置情報に基づき、冠動脈２１の中心線２２を設定する。

続いて、診断支援装置１は、冠動脈の中心線２２を構成する複数の候補点について、それぞれ、その候補点から、冠動脈の主軸方向と垂直且つ心筋の表面に沿う方向に、距離Δｄだけ離れた座標点を求める。この処理により求められた複数の座標点は、冠動脈支配領域の仮の境界線を表すものとなる。すなわち、幅Δｄの冠動脈支配領域が、仮設定される。

その後、診断支援装置１は、各冠動脈について設定された仮の境界線の位置関係に基づいて、仮設定された複数の冠動脈支配領域（ＬＡＤ領域、ＬＣＸ領域、ＲＣＡ領域）について、互いに重なる領域が有るか否かを判定する。冠動脈支配領域士が重なる領域がない場合には、上記候補点から距離２Δｄだけ離れた位置に、仮の境界線を設定しなおし、冠動脈支配領域間に重なりが発生するまで同様の処理を繰り返す。そして、重なりが発生したときの領域幅をｎΔｄ（ｎは正の整数）とすると、１つ前の段階で仮設定された幅（ｎ−１）Δｄの領域を、冠動脈支配領域と推定する。もしくは２つ以上前の段階で仮設定された領域を冠動脈支配領域と推定してもよい。

図７に例示したように一様な幅の冠動脈支配領域を推定する場合には、Δｄを冠動脈の太さによらず一定の値とすればよい。一方、図８に例示したように、冠動脈支配領域の幅を冠動脈の太さに依存させたいときには、冠動脈の中心線を構成する各候補点において、冠動脈の径を算出する。もしくは冠動脈抽出処理１４において予め算出しておいてもよい。そして、例えば候補点Ａにおける冠動脈の半径をｒａ、候補点Ｂにおける冠動脈の半径をｒｂ（ｒａ＞ｒｂ）とすると、候補点ＡにおいてはΔｄａずつ、候補点ＢにおいてはΔｄｂ（Δｄｂ＞Δｄａ）ずつ、仮の領域幅を広げていくことで、図８に例示したような冠動脈支配領域を推定することができる。

なお、本実施形態では、図７や図８の例示のとおり、短い分枝（図の左方向に突き出た枝）までは考慮せず、主要分枝のみを対象として上記処理を行っているが、全ての血管枝に対し、中心線を設定して、同様の処理を行うことも、もちろん可能である。また、中心線ではなく、血管領域の境界（血管壁）を基準として、同様の処理を行ってもよい。

図９は、以上に説明した冠動脈支配領域推定処理１５の処理結果を例示したものである。上記処理により各境界線が定まることにより、同図に示すとおり、ＬＡＤ支配領域２４ａ、ＬＣＸ支配領域２４ｂ、ＲＣＡ支配領域２４ｃが推定され、同時に非支配領域２５が推定される。ここで得られた処理結果はメモリ３に保存される。

なお、本実施形態では、診断支援装置１は、上記処理を実行した後に、図９に例示した処理結果を表示装置の画面に出力する。この画面において、ユーザは、ＬＡＤ支配領域２４ａ、ＬＣＸ支配領域２４ｂ、ＲＣＡ支配領域２４ｃの輪郭を手動で修正することができる。診断支援装置１は、画面に対して行われたユーザの操作を検出したら、その操作に基づいて、メモリに記憶されている処理結果を修正する。また、画面に表示されているＬＡＤ支配領域２４ａ、ＬＣＸ支配領域２４ｂ、ＲＣＡ支配領域２４ｃおよび非支配領域２５を、修正後の情報に基づいて更新する。冠動脈支配領域推定処理１５は、診断支援装置１が、ユーザが行った領域確定操作を検出した時点で、終了する。

また、本実施形態では、ユーザは、処理結果が表示された画面において、冠動脈の抽出結果の表示画面に戻る操作を行うこともできる。すなわち、冠動脈支配領域推定処理１５の結果に納得がいかないときには、推定された支配領域を直接修正できるだけでなく、冠動脈領域の抽出からやり直すことができる。ユーザが、冠動脈領域の再抽出処理を指示し、または抽出された冠動脈領域の修正操作を行った後、領域確定の操作を行った場合には、診断支援装置１は、再抽出または修正されたＬＡＤ領域、ＬＣＸ領域、ＲＣＡ領域を基準として、再度支配領域および非支配領域を推定し、メモリに記憶されている処理結果を更新する。

次に、診断支援装置１は、ボリュームデータとしてメモリ３に保存されている冠動脈領域の抽出結果を利用して、冠動脈ブルズアイ画像生成処理１６を実行する。冠動脈ブルズアイ画像生成処理１６において、診断支援装置１は、図３および図４を参照して説明した心機能解析処理１２と同様、左心室領域に対し長軸Ａ１、短軸Ａ２、断面Ｐ１〜ＰＮおよび放射状線分ｌ１〜ｌｍを定義する。もしくは、心機能解析処理１２において定義され、メモリ３に記憶されている長軸、短軸、断面および線分の情報を参照することにより、これらの定義情報を得る。

続いて、診断支援装置１は、各断面Ｐｉの放射状線分ｌ１〜ｌｍ上で、交点Ｃから所定の距離内にあるボクセルデータの値の中から最大値を探索する。すなわち、線分ｌ１〜ｌｍのそれぞれに沿って、最大値投影（MIP: Maximum Intensity Projection）処理を実行する。これにより、その断面内を走行する、またはその断面と交差する冠動脈の冠動脈像データが得られる。診断支援装置１は、この冠動脈像データを、断面ごとに半径が異なる同心円の円周上に配することにより、冠動脈像ブルズアイ画像を生成する。本実施形態では、心芯部を同心円の中心とし、心芯部に最も近い断面ＰＮの冠動脈像データが最も半径の小さい円上に配され、心芯部から最も遠い断面Ｐ１の冠動脈像データが、最も半径の大きい円上に配されるようなブルズアイ画像を生成する。図１０に、冠動脈像ブルズアイ画像の一例を示す。

また、診断支援装置１は、上記処理の過程で、冠動脈支配領域推定処理１５において、冠動脈領域の抽出結果とともに保存された境界情報を、断面ごとに半径が異なる同心円の円周上に配する処理も行う。図１１に、ＬＡＤ支配領域２４ａ、ＬＣＸ支配領域２４ｂ、ＲＣＡ支配領域２４ｃの各領域と、非支配領域２５との境界線を含むブルズアイ画像を例示する。本実施形態では、図１１に例示した境界線入りのブルズアイ画像は、図１０に例示したブルズアイ画像とは別個に保存され、後述する表示処理において選択的に利用される。

一方、診断支援装置１は、メモリ３に記憶されている三次元機能画像８と、冠動脈支配領域推定処理１５において推定され保存された境界情報を用いて、指標値算出処理１７を行う。すなわち、三次元機能画像８を構成する評価値を、境界情報を利用して解析することにより、診断に役立つ新たな指標値を導き出す。なお、三次元機能画像８に代えて、心機能ブルズアイ画像を構成する評価値を、境界情報を利用して解析することにより、新たな指標値を求めてもよい。

指標値の算出は、冠動脈支配領域推定処理１５において推定されたＬＡＤ支配領域２４ａ、ＬＣＸ支配領域２４ｂ、ＲＣＡ支配領域２４ｃに含まれる評価値のみを対象として行なう。すなわち、指標値算出処理１７において、非支配領域２５に含まれる評価値は参照されず、指標値を算出するための演算に用いられることはない。

指標値は、冠動脈の血流が心機能に与える影響を端的に表す値とする。例えば次のような指標値を算出し、提示することが考えられる。

三次元機能画像８や心機能ブルズアイ画像を構成する評価値が、
(i)壁移動量：心臓の拡張期と収縮期の壁の位置の変位を示す値
(ii)壁厚変化量：拡張期と収縮期の心筋の厚さの差
(iii)壁厚増加率：壁厚変化量と拡張期の壁厚の比を示す値
(iv)壁運動量：拡張期と収縮期の心室径の差を示す値
等、心拍運動が正常か否かを示す評価値であるときは、指標値として、ＬＡＤ支配領域、ＬＣＸ支配領域、ＲＣＡ支配領域の領域ごとに、各領域に含まれる評価値の平均値を算出する。平均値は単純平均でもよいし、例えば冠動脈からの距離を重み付けとする加重平均等でもよい。

例えば、ＬＣＸ支配領域において、他の２つの支配領域よりも壁運動量の平均値が極端に小さいとすれば、ＬＣＸ支配領域においてのみ心機能が低下していることになる。この場合、ＬＣＸ支配領域の心機能を司るＬＣＸに梗塞などの異常があるかもしれないという推測が成り立つ。つまり、３つの数値の対比から、心臓の異常部位を切り分けることができ、さらに異常が疑われる冠動脈を推定することができる。

また、三次元機能画像８や心機能ブルズアイ画像を構成する評価値が、
(v)駆出率：１回の収縮で拍出される血液の量と心臓の拡張期の容量の比を示す値
であるときは、ＬＡＤ支配領域とＬＣＸ支配領域を合わせた領域（以下、ＬＣＡ支配領域）と、ＲＣＡ支配領域の、２つの領域について、各領域に含まれる評価値の最小値を求める。

例えば、ＬＣＡ支配領域内の駆出率の最小値が、ＲＣＡ支配領域内の駆出率の最小値に比べて極端に小さいとすれば、左心室周辺の心筋に異常があるか、もしくは左心室の弁膜の異常が疑われる。またＬＡＤとＬＣＸに特に異常が見つからなければ弁膜異常の可能性が高いという推測が成り立つ。つまり、２つの数値の対比から、心臓の異常部位を簡単に切り分けることができ、さらには疾患の種類を推測することもできる。

この他、評価値の種類によっては、領域内の評価値の最大値、総和等も指標値となり得る。なお、指標値は、平均値を求める上記例のように１つの冠動脈支配領域につき１つの指標値を求めてもよいし、最小値を求める上記例のように複数の冠動脈支配領域につき１つの指標値を求めてもよい。

続いて、診断支援装置１が行う表示制御処理１８について説明する。本実施形態において、診断支援装置は、メモリ３に記憶されている表示形式の設定情報を参照することにより、もしくはユーザが行うメニュー選択操作を検出することにより、画面の表示形式および表示タイミング（表示切り替え）を制御する。

ブルズアイ画像の表示が要求されたときは、診断支援装置１は、冠動脈像ブルズアイ画像を、心機能ブルズアイ画像に重ねて表示する。この場合、診断支援装置１は、冠動脈像ブルズアイ画像、心機能ブルズアイ画像の両方に含まれる情報が観察できるように各ブルズアイ画像の透明度等を設定する。なお、冠動脈像ブルズアイ画像については、前述のとおり、冠動脈支配領域の境界情報を含む画像と含まない画像とがメモリ３に保存されている。診断支援装置１は、いずれの冠動脈像ブルズアイ画像を重ね合わせ表示するかを、設定情報もしくはユーザ操作にしたがって決定する。

また、ボリュームレンダリング画像の表示が要求されたときは、診断支援装置１は、三次元機能画像８に、心臓領域および冠動脈領域の抽出結果を重ねて表示する。さらに、設定情報もしくはユーザ操作に応じて、選択的に、上記境界情報を重ねて表示する。

また、診断支援装置１は、指標値算出処理１７において算出された指標値を、表示する。複数の領域について、それぞれ複数種類の指標値が算出された場合には、設定に応じて、算出されたすべての指標値を同時に表示することもできるし、一の種類の指標値のみを表示し、ユーザ操作に応じて他の指標値の表示に切り替えることもできる。また、画像と指標値の同時表示が要求された場合、診断支援装置１は、指標値を画像と並べて表示するか、画像に重ねて表示するかを、設定情報もしくはユーザ操作にしたがって決定する。

図１２の表示例は、画面の右半分に、領域ごとに算出された指標値２６と、冠動脈像ブルズアイ画像と心機能ブルズアイ画像の重ね合わせ画像２７を表示し、画面の左半分に、冠動脈支配領域と非支配領域の関係図２８を表示したものである。なお、同図は、冠動脈像ブルズアイ画像が心機能ブルズアイ画像よりも大きい場合を例示しているが、２つのブルズアイ画像の大きさは同じでもよいし、心機能ブルズアイ画像のほうが大きくてもよい。

前述のとおり、画面の表示形式は設定やユーザ操作により変更可能であり、他の表示形式としては、例えば、指標値２６を重ね合わせ画像２７の対応する領域上に重ねて表示する、重ね合わせ画像２７中の冠動脈支配領域にカーソルが合わせられたときのみ指標値を表示する、重ね合わせ画像２７のみを指標値２６とともに画面中央に表示する、といった表示形式が考えられる。

この他、重ね合わせ画像２７および冠動脈支配領域と非支配領域の関係図２８の表示を省略し、指標値のみを表示する形式も考えられる。例えば、集団検診で健常者を含む多数の被検体の診断をまとめて行うときは、複数の被検体について指標値を一覧表示してまず指標値のみによる簡易診断を行い、詳細な観察が必要と判断された被検体についてのみ、重ね合わせ画像を画面上に呼び出して観察を行うという手順で診断を行えば、多数の被検体について効率よく診断を行うことができる。

以上に説明したとおり、本実施形態の診断支援装置およびプログラムによれば、評価値が見易い形式で表示されるだけでなく、評価値の解析により導き出された領域ごとの指標値が表示される。このため、機能低下が著しい領域を簡単に特定することができ、さらには異常が疑われる冠動脈や疾患の種類を容易に推定することができる。

従来方法では、三次元機能画像または機能ブルズアイ画像を構成する全ての評価値を用いて解析を行なっていたため、解析結果としてノイズを含む指標値しか得ることができなかった。これに対し、本実施形態では、冠動脈と心機能との関係が明確な領域（一の冠動脈により支配される領域）の評価値のみを解析に用いることで、冠動脈の異常と心機能の低下の関連性の判断に確実に役立つ指標値を取得することができる。

また、本実施形態の診断支援装置およびプログラムは、冠動脈支配領域、非支配領域を、機能画像からではなく形態画像から抽出された冠動脈領域を基準として推定するので、正確に領域を設定することができる。さらには、その正確に設定された領域を解析の単位とするので、信頼性の高い指標値を取得することができる。

[実施形態２]
前述のとおり、三次元機能画像８が表す評価値としては、壁厚のように１つの三次元形態画像から算出される評価値がある。一方、壁移動量、壁厚変化量、駆出率のように、複数の時系列な三次元形態画像を解析することにより算出される評価値もある。実施形態１の診断支援装置１は、冠動脈支配領域の推定の基準となるＬＡＤ領域、ＬＣＸ領域、ＲＣＡ領域を、１つの三次元形態画像から抽出している。三次元機能画像の評価値が、壁厚のように１つの三次元形態画像から算出される評価値であるときは、冠動脈抽出処理１４および冠動脈支配領域推定処理１５を、機能画像の生成に用いられた三次元形態画像と同じ三次元形態画像を用いて行うことにより、各支配領域を正確に推定することができる。

しかし、三次元機能画像の評価値が、壁移動量のように、位相が異なる複数の三次元形態画像に基づいて算出された値であるときは、冠動脈抽出処理１４および冠動脈支配領域推定処理１５を、いずれの位相の三次元形態画像を用いて行うかが問題になる。冠動脈の経路は心臓の動きに応じて変化するものであるため、冠動脈抽出処理１４では、選択した位相によって、ＬＡＤ領域、ＬＣＸ領域、ＲＣＡ領域の抽出結果が変化するからである。

本実施形態の診断支援装置は、三次元機能画像が、位相が異なる複数の三次元形態画像を解析することにより算出される評価値を表す画像である場合に適した処理を行う点で、実施形態１の診断装置と異なる。以下、実施形態１との相違点を中心に説明し、実施形態１と同じ点については、説明を省略する。

図１３は、図２に示した診断支援装置の処理のうち、実施形態１と異なる部分を示す図であり、複数の（Ｎｔ個の）三次元形態画像を用いて冠動脈支配領域を推定する手順を示している。心臓の心電図同期撮影では、通常１０フェーズから２０フェーズ分の画像が取得されるので、三次元形態画像の個数Ｎｔは１０〜２０個となるのが普通である。

本実施形態の診断支援装置は、図に示すように、Ｎｔ個の三次元形態画像Ｖ１〜ＶＮｔのそれぞれを対象として、心臓領域抽出処理１１を実行し、Ｎｔ個の位相別心臓領域Ｈ１〜ＨＮｔを抽出する。続いて、抽出された位相別心臓領域Ｈ１〜ＨＮｔのそれぞれを対象として、冠動脈抽出処理１４を実行し、Ｎｔ個の位相別冠動脈領域Ｃ１〜ＣＮｔを抽出する。そして、冠動脈支配領域推定処理１５において、Ｎｔ個の位相別冠動脈領域Ｃ１〜ＣＮｔから、１つのＬＡＤ支配領域、１つのＬＣＸ支配領域、１つのＲＣＡ支配領域および、それらの領域に属さない非支配領域を推定する。すなわち、本実施形態では、心臓領域抽出処理１１と冠動脈抽出処理１４では、位相別の処理結果が出力され、冠動脈支配領域推定処理１５では、位相によらない１つの処理結果が出力される。

以下、本実施形態における冠動脈支配領域推定処理１５について、図１４〜図１６を参照して詳細に説明する。なお、以降の説明では、説明の便宜上、Ｎｔ＝３の場合を例示する。図１４に、位相別冠動脈支配領域を例示する。同図において、位相別冠動脈領域Ｃ１〜Ｃ３は、位相別の三次元形態画像Ｖ１〜Ｖ３から、それぞれ抽出された領域である。但し、図は、位相別冠動脈領域Ｃ１〜Ｃ３の一部分のみを示している。位相別冠動脈支配領域Ｒ１〜Ｒ３は、位相別冠動脈領域Ｃ１〜Ｃ３を基準として、それぞれ推定された位相別の支配領域である。但し、図に示されている領域は、位相別冠動脈支配領域Ｒ１〜Ｒ３の一部である。

位相別冠動脈領域Ｃ１〜Ｃ３は、解剖学的に同一の血管を表す領域である。しかし、前述のとおり、冠動脈の経路は心臓の動きに応じて変化するものであるため、図の例示のように、位相別冠動脈領域Ｃ１〜Ｃ３の形状は、位相により異なるものとなる。また、冠動脈支配領域は、冠動脈領域を基準として推定されるため、位相別冠動脈支配領域Ｒ１〜Ｒ３の形状もまた、位相により異なるものとなる。

本実施形態では、この位相別冠動脈支配領域Ｒ１〜Ｒ３の積領域（ＡＮＤ領域）または和領域（ＯＲ領域）を求め、求められた領域を冠動脈支配領域と推定する。図１５Ａは、位相別冠動脈支配領域の積領域を例示した図である。積領域は、どの位相においても常に支配領域と推定された領域である。したがって、積領域内の評価値のみを用いて算出された指標値には、冠動脈が心機能に与える影響が強く反映される。

図１５Ｂは、位相別冠動脈支配領域の和領域を例示した図である。和領域は、少なくともいずれかの位相において支配領域と推定された領域である。したがって、積領域と比べるとノイズを多く含んでいる可能性があるが、できるだけ広い領域の評価値を対象として指標値を算出したい場合には適している。また、和領域は、詳細には、全ての位相において支配領域と推定された領域、全てではないものの複数の位相において支配領域と推定された領域、１つの位相においてのみ支配領域と推定された領域を含んでいる。したがって、和領域内の評価値を用いて指標値を算出する際に、各評価値に位相別冠動脈支配領域の重なり数に応じた重み付けをすることで、積領域内の評価値から算出される指標値と、同等の精度の指標値を算出することができる。

図１６は、評価値の重み付けについて説明するための図であり、和領域を構成する３つの位相別冠動脈支配領域Ｒ１〜Ｒ３を示している。なお、同図では便宜上、位相別冠動脈支配領域Ｒ１〜Ｒ３をいずれも平面領域として示しているが、実際の位相別冠動脈支配領域Ｒ１〜Ｒ３は心臓の外壁に沿った曲面領域である。

同図に示すように、本実施形態では、位相別冠動脈支配領域を構成するボクセルデータの値をＮｔ等分した値を、その位相別冠動脈支配領域の評価値とする。例えば、Ｎｔ＝３のときは、値がｖａ、ｖｂ、ｖｃのボクセルデータの評価値は、それぞれｖａ／３、ｖｂ／３、ｖｃ／３となる。和領域内の評価値は、この位相別冠動脈支配領域内の評価値の合計値とする。和領域内の、３つの位相別冠動脈支配領域が重なる範囲では、３等分された値が３つ合算されるので、評価値はもとのボクセルデータの値と同じ値となる。（図はｖａとなる場合を示している。）また、和領域内の、２つの位相別冠動脈支配領域が重なる範囲では、３等分された値が２つ合算されるので、評価値はもとのボクセルデータの２／３の値となる。また、位相別冠動脈支配領域の重なりが生じない範囲では、評価値はもとのボクセルデータの１／３の値となる。

結果的に、和領域を構成する各ボクセルデータの値は、重なり数が多い範囲に含まれるボクセルデータほど高い重み付けがされることになる。これにより、重なり数が少ない範囲に含まれるノイズが指標値の算出結果に与える影響が軽減される。指標値算出処理では、上記重み付け処理(合算処理)を実行した後に、和領域内の平均値を算出したり、最小値、最大値を求めたりすることで、信頼性の高い指標値を得ることができる。なお、指標値の算出処理では、重なり数に応じた重み付けはせず、単純に和領域内のボクセルデータの値の平均値、最小値、最大値などを算出してもよい。

以上に説明した手順によれば、位相ごとに冠動脈の経路が変化する心臓等の臓器でも、血管が支配する領域を概ね正確に推定することができる。特に、位相別冠動脈支配領域の積領域は、いずれの位相でも支配領域と推定された領域であるので、血管に支配されている領域としての確度が高く、積領域を対象として算出された指標値の信頼度は極めて高いものとなる。また、位相別冠動脈支配領域の和領域も、評価値に対し重なり数に応じた重み付けをした上で指標値を算出すれば、信頼性の高い指標値を得ることができる。

[その他の実施形態]
上記各実施形態では、三次元形態画像７から抽出された冠動脈領域を基準として、三次元形態画像７の中で冠動脈支配領域を推定しており、指標値も三次元形態画像７を構成する評価値を用いて算出している。これに対し、他の形態として、冠動脈像ブルズアイ画像を生成した後に、冠動脈像ブルズアイ画像の中で冠動脈支配領域を推定し、冠動脈像ブルズアイ画像を構成する評価値を用いて指標値を算出する形態も考えられる。

また、上記各実施形態では、心機能ブルズアイ画像、冠動脈像ブルズアイ画像ともに、心芯部を同心円の中心とし、心芯部に最も近い断面ＰＮ上で求められた値が最も半径の小さい円上に配され、心芯部から最も遠い断面Ｐ１上で求められた値が、最も半径の大きい円上に配されるように生成されるが、心基部を同心円の中心とし、断面Ｐ１上で求められた値が最も半径の小さい円上に配され、断面ＰＮ上で求められた値が最も半径の大きい円上に配されるように、ブルズアイ画像を生成してもよい。ブルズアイ画像に関しては、この他にも種々の変形例が知られているが、本発明ではいずれの方法を採用してもよい。

また、上記各実施形態では、診断支援装置１は、一台のコンピュータに各プログラムを組み込んだものであったが、複数台のコンピュータに各プログラムを分散して組み込むことにより、診断支援装置１と同等の機能を実現する診断支援システムを構築してもよい。

また、上記各実施形態において、診断支援装置１は、表示出力のほか、プリント出力、データ出力（ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤなどのメディアへの記録もしくはネットワークを介した転送）を行う手段を備えるものとしてもよい。すなわち、本発明において、指標値の出力形態は表示出力に限定されない。

また、上記各実施形態は、いずれも臓器が心臓で、主要分枝が冠動脈の場合の処理を例示したものであるが、本発明は心機能の診断支援に限らず、脳や肝臓等他の臓器の診断支援にも応用することができる。上記実施形態の説明において、冠動脈領域の抽出方法や冠動脈支配領域の推定方法が、広く他の血管領域の抽出、血管支配領域の推定方法にも適用できることは、当業者にとって明らかであろう。

このように、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の変更を加えることができる。

１ 診断支援装置、 ２ ＣＰＵ、 ３ メモリ、 ４ ストレージ
５ ディスプレイ、 ６ マウス、
７ 三次元形態画像、 ８ 三次元機能画像
１９ 左心室と心筋の境界、 ２０ 心臓の外壁、
２１ 冠動脈、 ２２ 冠動脈の中心線、
２３ 冠動脈支配領域と非支配領域の境界、
２４ａ,ｂ,ｃ 冠動脈支配領域、 ２５ 非支配領域、
２６ 指標値、２７ 重ね合わせ画像、
２８ 冠動脈支配領域と非支配領域の関係図
ＬＣＡ 左冠動脈、 ＬＡＤ 左前下行枝、 ＬＣＸ 左回旋枝、 ＲＣＡ 右冠動脈
Ｖ１〜ＶＮｔ 位相別三次元形態画像、 Ｈ１〜ＨＮｔ 位相別心臓領域、
Ｃ１〜ＣＮｔ 位相別冠動脈領域、 Ｒ１〜Ｒ３ 位相別冠動脈支配領域、

Claims (14)

1. 臓器の機能を評価するための評価値を臓器の形状に合わせて三次元的に配列した三次元機能画像と、前記臓器の構造を三次元的に表した三次元形態画像とを記憶する画像記憶手段と、
   前記三次元形態画像から前記臓器を支配する一または複数の血管を表す一または複数の血管領域を抽出する血管領域抽出手段と、
   前記各血管領域を基準として重なりが生じない範囲で所定の幅ずつ領域を広げていくことにより、それぞれ、当該血管により支配される血管支配領域を推定するとともに、該血管支配領域以外の領域を非支配領域と推定する血管支配領域推定手段と、
   前記三次元機能画像を構成する評価値を解析することにより診断の指標となる指標値を算出する手段であって、前記指標値を前記非支配領域に含まれる評価値を用いずに算出する指標値算出手段と、
   前記指標値算出手段により算出された指標値を出力する出力制御手段とを備えたことを特徴とする診断支援装置。
2. 前記血管領域抽出手段が、前記三次元形態画像から、枝分かれした血管を表す領域であって、Ｎｂ本（Ｎｂは１以上の整数）の主要分枝領域により構成される血管領域を抽出し、
   前記血管支配領域推定手段が、前記血管領域を構成するＮｂ本の主要分枝領域のそれぞれを基準として、当該主要分枝領域が表す主要分枝により支配される血管支配領域を推定するとともに、該血管支配領域以外の領域を非支配領域と推定することを特徴とする請求項１記載の診断支援装置。
3. 前記画像記憶手段が、一の臓器について、該臓器の異なる位相における構造をそれぞれ表すＮｔ個（Ｎｔは２以上の整数）の三次元形態画像を記憶するときに、
   前記血管領域抽出手段が、前記Ｎｔ個の三次元形態画像のそれぞれから、前記血管領域を抽出し、
   前記血管支配領域推定手段が、
   抽出されたＮｔ個の血管領域について、それぞれ、当該血管領域を構成するＮｂ本の主要分枝領域のそれぞれを基準として、当該主要分枝領域が表す血管により支配される位相別血管支配領域を推定し、
   前記Ｎｂ本の主要分枝領域について、それぞれ、前記Ｎｔ個の血管領域から推定された前記Ｎｔ個の位相別血管支配領域の積領域または和領域を求め、該積領域または和領域を当該主要分枝領域が表す血管が支配する血管支配領域と推定することを特徴とする請求項２記載の診断支援装置。
4. 前記指標値算出手段は、前記血管支配領域が前記Ｎｔ個の位相別血管支配領域の和領域であるときは、前記三次元機能画像を構成する評価値に対し、前記位相別血管支配領域の重なり数に応じた重み付けをすることを特徴とする請求項３記載の診断支援装置。
5. 前記血管支配領域推定手段は、前記血管領域が２以上の主要分枝領域により構成されるときは、一の血管支配領域が他の血管支配領域と重ならないように、前記各血管支配領域を推定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の診断支援装置。
6. 前記血管支配領域推定手段は、前記血管支配領域の幅が、前記血管が太いところほど広くなるように、前記血管支配領域を推定することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の診断支援装置。
7. 前記指標値算出手段は、前記血管領域が２以上の主要分枝領域により構成されるときは、各主要分枝領域から推定された２以上の血管支配領域について、それぞれ、前記指標値を算出することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の診断支援装置。
8. 前記指標値算出手段が、前記指標値として、前記血管支配領域に含まれる評価値の平均値、最小値、最大値のうち少なくとも１つを算出するものであることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項記載の診断支援装置。
9. 前記三次元機能画像および前記三次元形態画像のそれぞれについてブルズアイ画像を生成する、ブルズアイ画像生成手段をさらに備え、
   前記出力制御手段が、表示装置の画面に、前記三次元機能画像のブルズアイ画像と前記三次元形態画像のブルズアイ画像とを重畳表示するとともに、前記指標値算出手段により算出された指標値を前記画面に表示することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項記載の診断支援装置。
10. 前記血管支配領域推定手段が、さらに、前記推定した血管支配領域を表示装置の画面に表示し、該画面に対して行われたユーザの操作を検出し、検出された操作に基づいて前記血管支配領域を更新することを特徴とする請求項１から９のいずれか１項記載の診断支援装置。
11. 前記血管領域抽出手段が、さらに、前記抽出した血管領域を表示装置の画面に表示し、該画面に対して行われたユーザの操作を検出し、検出された操作に基づいて前記抽出した血管領域を修正し、
    前記血管支配領域推定手段が、前記血管領域の修正が行われたときには、修正された血管領域に基づいて、前記血管支配領域および非支配領域を推定することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項記載の診断支援装置。
12. 前記臓器は心臓であり、前記血管は冠動脈であることを特徴とする、請求項１から１１のいずれか１項記載の診断支援装置。
13. コンピュータを、
    臓器の機能を評価するための評価値を臓器の形状に合わせて三次元的に配列した三次元機能画像と、前記臓器の構造を三次元的に表した三次元形態画像とが記憶された記憶媒体から、前記三次元機能画像および前記三次元形態画像を読み出す画像取得手段、
    前記三次元形態画像から前記臓器を支配する一または複数の血管を表す一または複数の血管領域を抽出する血管領域抽出手段、
    前記各血管領域を基準として重なりが生じない範囲で所定の幅ずつ領域を広げていくことにより、それぞれ、当該血管のみにより支配される血管支配領域を推定するとともに、該血管支配領域以外の領域を非支配領域と推定する血管支配領域推定手段、
    前記三次元機能画像を構成する評価値を解析することにより診断の指標となる指標値を算出する手段であって、前記指標値を前記非支配領域に含まれる評価値を用いずに算出する指標値算出手段、および
    前記指標値算出手段により算出された指標値を出力する出力制御手段として機能させることを特徴とした診断支援プログラム。
14. 臓器の機能を評価するための評価値を臓器の形状に合わせて三次元的に配列した三次元機能画像と、前記臓器の構造を三次元的に表した三次元形態画像とが記憶された記憶媒体から、前記三次元機能画像および前記三次元形態画像を読み出す画像取得処理、
    前記三次元形態画像から前記臓器を支配する一または複数の血管を表す一または複数の血管領域を抽出する血管領域抽出処理、
    前記各血管領域を基準として重なりが生じない範囲で所定の幅ずつ領域を広げていくことにより、それぞれ、当該血管のみにより支配される血管支配領域を推定するとともに、該血管支配領域以外の領域を非支配領域と推定する血管支配領域推定処理、
    前記三次元機能画像を構成する評価値を解析することにより診断の指標となる指標値を算出する処理であって、前記指標値を前記非支配領域に含まれる評価値を用いずに算出する指標値算出処理、および
    前記指標値算出処理において算出された指標値を出力する出力制御処理を、一または複数のコンピュータにより実行する診断支援方法。