JP5215036B2 - 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム - Google Patents
医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP5215036B2 JP5215036B2 JP2008130294A JP2008130294A JP5215036B2 JP 5215036 B2 JP5215036 B2 JP 5215036B2 JP 2008130294 A JP2008130294 A JP 2008130294A JP 2008130294 A JP2008130294 A JP 2008130294A JP 5215036 B2 JP5215036 B2 JP 5215036B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unit
- image
- intima
- luminance value
- outer membrane
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
この発明は、ＭＲＩ装置（磁気共鳴イメージング装置）によって撮影された心臓の画像データに基づいて、心筋梗塞部位を抽出する医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラムに関する。
心筋梗塞部位の位置や大きさを特定するために、超音波診断装置、核医学診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、及びＭＲＩ装置などの医用画像診断装置が用いられている。例えば、心筋ＳＰＥＣＴ検査、ＦＤＧ−ＰＥＴ検査による心筋虚血解析、ＣＡＧ検査（冠動脈造影検査（ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ：ＣＡＧ）などにより、心筋梗塞部位を特定することが行われている。また、超音波診断装置によって取得された超音波画像に基づいて心筋の挙動を解析し、その解析結果をカラー表示することで心筋梗塞部位を特定することが行われている（特許文献１）。この特許文献１に記載の方法では、心筋梗塞などの虚血性心疾患の検出に血流イメージングに係る技術を応用している。具体的には、血流検出用のフィルタの特性を変更することで、血流の動きではなく、心筋の動きを検出するようにし、検出した心筋の動きをカラー表示することで、心筋梗塞部位を色の変化で表現している。また、超音波診断装置において、心筋梗塞時の梗塞部位を映像化する方法がある（特許文献２）。この特許文献２に記載の方法では、超音波画像内のある点を中心にした関心領域（ＲＯＩ）を設定し、その関心領域の相互相関係数をフレーム間で計算し、相互相関係数の最大値をその点での映像情報とする。これにより、変形しやすい正常の心筋と、変形しにくい梗塞部位とを分離している。また、Ｘ線ＣＴ装置で取得されたＣＴ画像やＭＲＩ装置で取得されたＭＲ画像を用いて、部位の大きさなどを手動で計測し、その計測結果に基づいて心筋梗塞部位を特定することが行われている。
上述したように、ＳＰＥＣＴ検査やＰＥＴ検査によって心筋梗塞部位を特定することは可能であるが、核医学診断装置によって取得される画像は分解能が低い。そのため、心筋梗塞部位の正確な位置や大きさを特定することが困難であり、心筋梗塞部位と冠動脈との相対的な位置関係を把握することが困難である。また、ＣＡＧ検査は、心筋梗塞の診断において重要な梗塞部位の広がりを３次元的に観察することが困難である。
一方、ＣＴ画像やＭＲＩ画像を利用することで、高分解能の３次元画像上で心筋梗塞部位の観察が可能となる。しかしながら、ＣＴ画像においては、心筋梗塞部位と他の部位とでコントラストに差がないため、心筋梗塞部位を自動で検出することは困難である。また、ＭＲ画像においては、心筋梗塞部位が比較的に高信号で検出されるが、ＣＴ画像とは異なり、同じ撮影方法であっても、同じ部位が同じ信号値で検出されない。つまり、同じ撮影方法で同じ部位を撮影した場合であっても、撮影条件によって、その部位の信号値が変化してしまうため、信号値を用いて心筋梗塞部位を自動的に検出することは困難である。
この発明は上記の問題点を解決するものであり、ＭＲＩ装置によって撮影された心臓の形態を表す画像データから、心筋梗塞部位を自動的に検出することが可能な医用画像処理装置、及び、医用画像処理装置の機能を実行するための医用画像処理プログラムを提供することを目的とする。
請求項１に記載の発明は、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された心筋の輝度値が内腔よりも高い第１ＭＲ画像を受け付け、さらに、造影剤が注入された前記被検体の心臓をＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって撮影することで取得された前記内腔の輝度値が前記心筋よりも高い第２ＭＲ画像を受け付ける受付手段と、前記第１ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の内膜を検出する内膜抽出手段と、前記第２ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の外膜を検出する外膜抽出手段と、前記検出された内膜と外膜との間を検出領域として、前記第２ＭＲ画像の輝度値に基づいて前記検出領域内から心筋梗塞部位を検出する梗塞部位抽出手段と、ＭＲＩ装置によって前記被検体の心臓を撮影することで取得されたＭＲ画像を受け付けて、前記受け付けたＭＲ画像において前記検出された心筋梗塞部位を識別可能にして表示手段に表示させる表示制御手段と、を有することを特徴とする医用画像処理装置である。
また、請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された心筋の輝度値が内腔よりも高い第１ＭＲ画像を受け付け、さらに、造影剤が注入された前記被検体の心臓をＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって撮影することで取得された前記内腔の輝度値が前記心筋よりも高い第２ＭＲ画像を受け付ける受付機能と、前記第１ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の内膜を検出する内膜抽出機能と、
前記第２ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の外膜を検出する外膜抽出機能と、前記検出された内膜と外膜との間を検出領域として、前記第２ＭＲ画像の輝度値に基づいて前記検出領域内から心筋梗塞部位を検出する梗塞部位抽出機能と、ＭＲＩ装置によって前記被検体の心臓を撮影することで取得されたＭＲ画像を受け付けて、前記受け付けたＭＲ画像において前記検出された心筋梗塞部位を識別可能にして表示装置に表示させる表示制御機能と、を実行させることを特徴とする医用画像処理プログラムである。
また、請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された心筋の輝度値が内腔よりも高い第１ＭＲ画像を受け付け、さらに、造影剤が注入された前記被検体の心臓をＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって撮影することで取得された前記内腔の輝度値が前記心筋よりも高い第２ＭＲ画像を受け付ける受付機能と、前記第１ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の内膜を検出する内膜抽出機能と、
前記第２ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の外膜を検出する外膜抽出機能と、前記検出された内膜と外膜との間を検出領域として、前記第２ＭＲ画像の輝度値に基づいて前記検出領域内から心筋梗塞部位を検出する梗塞部位抽出機能と、ＭＲＩ装置によって前記被検体の心臓を撮影することで取得されたＭＲ画像を受け付けて、前記受け付けたＭＲ画像において前記検出された心筋梗塞部位を識別可能にして表示装置に表示させる表示制御機能と、を実行させることを特徴とする医用画像処理プログラムである。
この発明によると、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像に基づいて内膜を検出し、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像に基づいて外膜を検出し、内膜と外膜との間を検出領域とすることで、第２ＭＲ画像の輝度値に基づいて心筋梗塞部位をより正確に検出することが可能となる。すなわち、第２ＭＲ画像において内腔の輝度値と心筋梗塞部位の輝度値との差が僅かであっても、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像に基づいて内膜を検出し、その内膜の外側を心筋梗塞部位の検出領域とすることで、第２ＭＲ画像において内腔と心筋梗塞部位とを区別して心筋梗塞部位を検出することが可能となる。
［第１の実施の形態］
この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置について図１を参照して説明する。図１は、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置について図１を参照して説明する。図１は、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
第１実施形態に係る医用画像処理装置は、内膜抽出部１０と、外膜抽出部２０と、梗塞部位抽出部３０と、画像出力部４０とを備えている。この医用画像処理装置は、ＭＲＩ装置によって取得されたＭＲ画像を受け付けて、そのＭＲ画像に基づいて心筋の内膜と外膜とを検出し、さらに、心筋梗塞部位を検出する。
（内膜抽出部１０）
内膜抽出部１０は、第１画像入力部１１、第１基準点設定部１２、第１ライン設定部１３、第１輝度値カーブ生成部１４、第１勾配算出部１５、及び内膜検出部１６を備えている。内膜抽出部１０は、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法（Ｂｌａｃｋ Ｂｌｏｏｄ法）によって被検体の心臓を撮影することで取得された第１ＭＲ画像データを受け付けて、その第１ＭＲ画像データに基づいて心筋の内膜を検出する。以下、内膜抽出部１０の各部について説明する。
内膜抽出部１０は、第１画像入力部１１、第１基準点設定部１２、第１ライン設定部１３、第１輝度値カーブ生成部１４、第１勾配算出部１５、及び内膜検出部１６を備えている。内膜抽出部１０は、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法（Ｂｌａｃｋ Ｂｌｏｏｄ法）によって被検体の心臓を撮影することで取得された第１ＭＲ画像データを受け付けて、その第１ＭＲ画像データに基づいて心筋の内膜を検出する。以下、内膜抽出部１０の各部について説明する。
（第１画像入力部１１）
第１画像入力部１１は、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された第１ＭＲ画像データ（ＭＲシネ画像データ）を受け付けて、第１ＭＲ画像データを第１基準点設定部１２に出力する。例えば、医用画像処理装置の外部に設置されたＭＲＩ装置を用いて、ブラックブラッド法によって心臓の任意の断面を撮影することで、その断面における心臓の形態を表す第１ＭＲ画像データを取得する。第１画像入力部１１は、医用画像処理装置の外部に設置されたＭＲＩ装置から出力された第１ＭＲ画像データを受け付けて、第１基準点設定部１２に出力する。ここで、ＭＲＩ装置とブラックブラッド法とについて簡単に説明する。
第１画像入力部１１は、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された第１ＭＲ画像データ（ＭＲシネ画像データ）を受け付けて、第１ＭＲ画像データを第１基準点設定部１２に出力する。例えば、医用画像処理装置の外部に設置されたＭＲＩ装置を用いて、ブラックブラッド法によって心臓の任意の断面を撮影することで、その断面における心臓の形態を表す第１ＭＲ画像データを取得する。第１画像入力部１１は、医用画像処理装置の外部に設置されたＭＲＩ装置から出力された第１ＭＲ画像データを受け付けて、第１基準点設定部１２に出力する。ここで、ＭＲＩ装置とブラックブラッド法とについて簡単に説明する。
ＭＲＩ装置（磁気共鳴イメージング装置）は、磁石架台と、磁石架台に被検体を挿入する寝台ユニットと、磁石架台及び寝台ユニットの駆動を制御し、画像データを再構成する制御ユニットとを備えている。寝台ユニットの天板に被検体を載置し、天板を磁石架台内に移動させて、被検体を磁石架台に挿入する。磁石架台は、静磁場中に置かれた被検体組織の原子核スピンを、ラーモア周波数をもつ高周波信号（ＲＦパルス）で励起し、この励起に伴って発生する磁気共鳴信号（ＭＲ信号）を取得する。制御ユニットは、磁石架台が取得したＭＲ信号に基づいて被検体内の画像を再構成する。
磁石架台は、静磁場磁石と傾斜磁場コイルと送信ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コイルと受信ＲＦコイルとを備えている。静磁場磁石は、中空の円筒形状に形成されており、その内部空間に一様な静磁場を発生するように作用する。傾斜磁場コイルは、中空の円筒形状を有し、静磁場磁石が形成する内部空間に配置されている。この傾斜磁場コイルは、予め設定された３次元直交座標系（ＸＹＺ座標系）の各座標軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成されている。これら３つのコイルは、個別に電源供給を受けて、Ｘ、Ｙ、Ｚの各座標軸に沿って磁場強度が傾斜する傾斜磁場を発生する。なお、Ｚ軸は被検体の体軸方向（天板の長手方向）に沿って配置され、静磁場磁石は、このＺ方向の静磁場を発生する。送信ＲＦコイルは、傾斜磁場コイルの内部空間に配置される。送信ＲＦコイルは、ラーモア周波数に対応する高周波パルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。受信ＲＦコイルは、傾斜磁場コイルの内部空間に配置され、複数のＲＦコイルを含んで構成される。この複数のＲＦコイルは、発生された高周波磁場の影響により被検体から放出される磁気共鳴信号をそれぞれ受信し、その受信結果を表す信号を制御ユニットに出力する。制御ユニットは、磁気共鳴信号データに対してフーリエ変換などの画像再構成処理を実行することで、被検体の体内の組織を表す画像データを生成する。これにより、被検体の断層像の画像データが生成される。
次に、ブラックブラッド法（Ｂｌａｃｋ Ｂｌｏｏｄ法）について説明する。ブラックブラッド法は、血液のＭＲ信号の収集を抑制するためのパルスを、通常のＲＦ励起とエコー収集とのパルス列の前に付加する方法である。例えば、撮像断面とほぼ同じ領域を反転励起する選択インバージョンパルスと撮像対象全体を反転励起する非選択インバージョンパルスとを連続的に印加し、この印加の後に、撮像のためのＲＦ励起とエコー収集とを行うダブルインバージョンリカバリー法（ｄｏｕｂｌｅ ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｒｅｃｏｖｅｒｙ法）が用いられる。このブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで、血液の信号を抑制して、心筋の輝度値が内腔よりも高い第１ＭＲ画像データ（ブラックブラッド画像データ）を生成することができる。例えば、特開２００２−１４３１２５号公報に記載の撮影方法を実行することで、第１ＭＲ画像データを生成することができる。内膜抽出部１０は、この第１ＭＲ画像データに基づいて心筋の内膜を検出する。
ここで、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像を図２に示す。図２は、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像を示す図である。第１ＭＲ画像１００はブラックブラッド法によって取得された２次元画像であり、心臓の任意の断面における形態を表している。この第１ＭＲ画像１００には、心臓の内腔１０１と心筋１０２とが表されている。ブラックブラッド法によって撮影されているため、内腔１０１の信号が抑制され、心筋１０２が高信号（高輝度）で表わされている。
（第１基準点設定部１２）
第１基準点設定部１２は、第１画像入力部１１から第１ＭＲ画像データを受けて、第１ＭＲ画像に第１基準点を設定する。この実施形態では、第１基準点設定部１２は、第１ＭＲ画像１００に表わされている内腔１０１の内部に第１基準点を設定する。１例として、心臓の内腔が画像の中心付近に表わされるように撮影を行い、第１基準点設定部１２は、その撮影で得られた第１ＭＲ画像１００の中心点を検出し、その中心点を第１基準点に設定する。例えば図２に示すように、第１基準点設定部１２は、第１ＭＲ画像１００の中心点１０３を第１基準点に設定する。第１基準点設定部１２は、第１基準点の位置を示す情報（座標情報）を第１ライン設定部１３に出力する。
第１基準点設定部１２は、第１画像入力部１１から第１ＭＲ画像データを受けて、第１ＭＲ画像に第１基準点を設定する。この実施形態では、第１基準点設定部１２は、第１ＭＲ画像１００に表わされている内腔１０１の内部に第１基準点を設定する。１例として、心臓の内腔が画像の中心付近に表わされるように撮影を行い、第１基準点設定部１２は、その撮影で得られた第１ＭＲ画像１００の中心点を検出し、その中心点を第１基準点に設定する。例えば図２に示すように、第１基準点設定部１２は、第１ＭＲ画像１００の中心点１０３を第１基準点に設定する。第１基準点設定部１２は、第１基準点の位置を示す情報（座標情報）を第１ライン設定部１３に出力する。
また、第１基準点設定部１２は、第１ＭＲ画像１００上で操作者が指定した点を第１基準点としても良い。この場合、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像データを受け付けて、その第１ＭＲ画像データに基づく第１ＭＲ画像１００を表示部４４に表示させる。操作者は、ポインティングデバイスなどの図示しない操作部を用いて、第１ＭＲ画像１００上で第１基準点を指定する。例えば、操作者は操作部を用いて、第１ＭＲ画像１００に表わされている内腔１０１の内部に第１基準点を指定する。図示しない操作部によって第１基準点が指定されると、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００上における第１基準点の座標情報を第１ライン設定部１３に出力する。
（第１ライン設定部１３）
第１ライン設定部１３は、第１ＭＲ画像１００上における第１基準点の座標情報を第１基準点設定部１２から受けて、その第１基準点から放射状に延びる複数の第１ラインを設定する。このとき、第１ライン設定部１３は、所定の角度間隔ごとに第１ラインを設定する。例えば図２に示すように、第１ライン設定部１３は、中心点１０３（第１基準点）から放射状に延びる第１ライン１１０、１１１、１１２、・・・を設定する。以下、第１ライン１１０、１１１、１１２、・・・を「第１ライン１１０等」と省略する場合がある。第１ライン１１０等は、それぞれ所定の角度間隔をおいて設定されている。第１ライン設定部１３は、第１ＭＲ画像１００上における第１ライン１１０等のそれぞれの座標情報を第１輝度値カーブ生成部１４に出力する。
第１ライン設定部１３は、第１ＭＲ画像１００上における第１基準点の座標情報を第１基準点設定部１２から受けて、その第１基準点から放射状に延びる複数の第１ラインを設定する。このとき、第１ライン設定部１３は、所定の角度間隔ごとに第１ラインを設定する。例えば図２に示すように、第１ライン設定部１３は、中心点１０３（第１基準点）から放射状に延びる第１ライン１１０、１１１、１１２、・・・を設定する。以下、第１ライン１１０、１１１、１１２、・・・を「第１ライン１１０等」と省略する場合がある。第１ライン１１０等は、それぞれ所定の角度間隔をおいて設定されている。第１ライン設定部１３は、第１ＭＲ画像１００上における第１ライン１１０等のそれぞれの座標情報を第１輝度値カーブ生成部１４に出力する。
（第１輝度値カーブ生成部１４）
第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ラインの座標情報を第１ライン設定部１３から受けて、第１ＭＲ画像データにおいて、第１ライン上の各位置の輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。この実施形態では、第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ライン１１０等のそれぞれの座標情報を第１ライン設定部１３から受けて、各第１ライン上の各位置の輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。例えば図２に示すように、第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ＭＲ画像１００において、第１ライン１１０上の各位置における輝度値を表す第１輝度値カーブ１２０を生成する。第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ライン１１０、１１１、１１２、・・・のそれぞれについて、ライン上の各位置における輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。そして、第１輝度値カーブ生成部１４は、各第１ラインにおける第１輝度値カーブを第１勾配算出部１５に出力する。
第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ラインの座標情報を第１ライン設定部１３から受けて、第１ＭＲ画像データにおいて、第１ライン上の各位置の輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。この実施形態では、第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ライン１１０等のそれぞれの座標情報を第１ライン設定部１３から受けて、各第１ライン上の各位置の輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。例えば図２に示すように、第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ＭＲ画像１００において、第１ライン１１０上の各位置における輝度値を表す第１輝度値カーブ１２０を生成する。第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ライン１１０、１１１、１１２、・・・のそれぞれについて、ライン上の各位置における輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。そして、第１輝度値カーブ生成部１４は、各第１ラインにおける第１輝度値カーブを第１勾配算出部１５に出力する。
（第１勾配算出部１５）
第１勾配算出部１５は、第１輝度値カーブを第１輝度値カーブ生成部１４から受けて、第１輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。例えば、第１勾配算出部１５は、第１ライン１１０上の輝度値を表す第１輝度値カーブ１２０に基づいて、第１ライン１１０上の各位置における輝度値の勾配を求める。
第１勾配算出部１５は、第１輝度値カーブを第１輝度値カーブ生成部１４から受けて、第１輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。例えば、第１勾配算出部１５は、第１ライン１１０上の輝度値を表す第１輝度値カーブ１２０に基づいて、第１ライン１１０上の各位置における輝度値の勾配を求める。
さらに、第１勾配算出部１５は、勾配が正の値であって、予め設定された閾値以上になる点（以下、「内膜点」と称する）を検出する。このとき、第１勾配算出部１５は、正の勾配が閾値以上となる点であって、中心点１０３（第１基準点）から最も近い位置にある点（最も内側にある点）を、内膜点として検出する。この内膜点は、心筋の内膜を構成する点として検出される。１例として、第１勾配算出部１５は、内腔１０１内に設定された第１基準点（中心点１０３）から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、正の勾配が初めて閾値以上になる点を、内膜点として検出する。
ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像１００は、内腔１０１が低信号（低輝度）になり、心筋１０２が高信号（高輝度）になるため、内腔１０１と心筋１０２との境界で輝度値の正の勾配が大きくなる。そのため、第１ＭＲ画像１００を用いて輝度値の勾配を求め、その勾配が閾値以上になる点を検出することで、内腔１０１と心筋１０２との境界を特定して、内膜を検出することが可能となる。このように、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像の特徴を利用して、心筋の内膜を検出することができる。例えば図２に示すように、第１勾配算出部１５は、第１輝度値カーブ１２０に基づいて各位置に対する輝度値の勾配を求め、正の勾配が閾値以上となる内膜点１３０を検出する。そして、第１勾配算出部１５は、第１輝度値カーブ１２０以外の第１輝度値カーブについても、輝度値の勾配を求め、その勾配が閾値以上となる内膜点を求める。第１勾配算出部１５は、各内膜点の座標情報を内膜検出部１６に出力する。
（内膜検出部１６）
内膜検出部１６は、各内膜点の座標情報を第１勾配算出部１５から受けて、各内膜点を繋げることで、心筋の内膜の位置を特定する。例えば図２に示すように、内膜検出部１６は、第１勾配算出部１５によって検出された内膜点１３０等を繋げることで、心筋の内膜１４０の位置を特定する。そして、内膜検出部１６は、内膜１４０の座標情報を梗塞部位抽出部３０の検出領域設定部３１に出力する。また、内膜検出部１６は、内膜１４０の座標情報を画像出力部４０のマーカ生成部４２に出力する。
内膜検出部１６は、各内膜点の座標情報を第１勾配算出部１５から受けて、各内膜点を繋げることで、心筋の内膜の位置を特定する。例えば図２に示すように、内膜検出部１６は、第１勾配算出部１５によって検出された内膜点１３０等を繋げることで、心筋の内膜１４０の位置を特定する。そして、内膜検出部１６は、内膜１４０の座標情報を梗塞部位抽出部３０の検出領域設定部３１に出力する。また、内膜検出部１６は、内膜１４０の座標情報を画像出力部４０のマーカ生成部４２に出力する。
（外膜抽出部２０）
次に、外膜抽出部２０について説明する。外膜抽出部２０は、第２画像入力部２１、第２基準点設定部２２、第２ライン設定部２３、第２輝度値カーブ生成部２４、第２勾配算出部２５、及び外膜検出部２６を備えている。外膜抽出部２０は、造影剤が注入された被検体の心臓を、ＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって撮影することで取得された第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を受け付けて、その第２ＭＲ画像データに基づいて心筋の外膜を検出する。以下、外膜抽出部２０の各部について説明する。
次に、外膜抽出部２０について説明する。外膜抽出部２０は、第２画像入力部２１、第２基準点設定部２２、第２ライン設定部２３、第２輝度値カーブ生成部２４、第２勾配算出部２５、及び外膜検出部２６を備えている。外膜抽出部２０は、造影剤が注入された被検体の心臓を、ＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって撮影することで取得された第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を受け付けて、その第２ＭＲ画像データに基づいて心筋の外膜を検出する。以下、外膜抽出部２０の各部について説明する。
（第２画像入力部２１）
第２画像入力部２１は、ＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって被検体の心臓を撮影することで取得された第２ＭＲ画像データを受け付けて、第２ＭＲ画像データを第２基準点設定部２２に出力する。さらに、第２画像入力部２１は、第２ＭＲ画像データを梗塞部位抽出部３０の検出領域設定部３１に出力する。例えば、医用画像処理装置の外部に設置されたＭＲＩ装置を用いて、遅延造影法によって心臓の任意の断面を撮影することで、その断面における心臓の形態を表す第２ＭＲ画像データを取得する。第２画像入力部２１は、医用画像処理装置の外部に設置されたＭＲＩ装置から出力された第２ＭＲ画像データを受け付けて、第２基準点設定部２２と検出領域設定部３１とに出力する。なお、第１画像入力部１１と第２画像入力部２１とによって、この発明の「受付手段」の１例を構成する。ここで、遅延造影法について簡単に説明する。
第２画像入力部２１は、ＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって被検体の心臓を撮影することで取得された第２ＭＲ画像データを受け付けて、第２ＭＲ画像データを第２基準点設定部２２に出力する。さらに、第２画像入力部２１は、第２ＭＲ画像データを梗塞部位抽出部３０の検出領域設定部３１に出力する。例えば、医用画像処理装置の外部に設置されたＭＲＩ装置を用いて、遅延造影法によって心臓の任意の断面を撮影することで、その断面における心臓の形態を表す第２ＭＲ画像データを取得する。第２画像入力部２１は、医用画像処理装置の外部に設置されたＭＲＩ装置から出力された第２ＭＲ画像データを受け付けて、第２基準点設定部２２と検出領域設定部３１とに出力する。なお、第１画像入力部１１と第２画像入力部２１とによって、この発明の「受付手段」の１例を構成する。ここで、遅延造影法について簡単に説明する。
例えば造影剤にガドリニウム造影剤を用いた場合、ガドリニウム造影剤は正常な心筋細胞内には流入せず、細胞外液に分布する。ところが、梗塞による壊死心筋に流入した造影剤、又は心筋症に生じた繊維組織に流入した造影剤は、周囲の細胞外液と比較して排出が遅れる。この造影剤の濃度差をコントラスト良く描出する方法が遅延造影法であり、その方法で取得された画像が遅延造影画像である。例えば、インバージョンリカバリー法（ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｒｅｃｏｖｅｒｙ法：ＩＲ法）を用いて撮影する。また、正常部位と病変部位との差を明瞭にするために、造影剤を被検体に注入してから所定の時間が経過した後、撮像することが好ましい。１例として、造影剤を被検体に注入してから２０分程度経過した後に、撮像する。また、撮像時に心筋から信号が生じないようにするために、インバージョンタイム（ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｔｉｍｅ）（ＴＩ）を細かく調整して撮像する。外膜抽出部２０は、この第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）に基づいて心筋の外膜を検出する。
ここで、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像を図３に示す。図３は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像を示す図である。第２ＭＲ画像２００は遅延造影法によって取得された２次元画像であり、心臓の任意の断面における形態を表している。この第２ＭＲ画像２００には、心臓の内腔２０１と心筋２０２とが表されている。遅延造影法によって撮影されているため、心筋２０２の信号が抑制され、内腔２０１が高信号（高輝度）で表わされている。
（第２基準点設定部２２）
第２基準点設定部２２は、第２画像入力部２１から第２ＭＲ画像データを受けて、第２ＭＲ画像に第２基準点を設定する。この実施形態では、第２基準点設定部２２は、第２ＭＲ画像２００に表わされている内腔２０１の内部に第２基準点を設定する。１例として、心臓の内腔が画像の中心付近に表わされるように撮影を行い、第２基準点設定部２２は、その撮影で得られた第２ＭＲ画像２００の中心点を検出し、その中心点を第２基準点に設定する。例えば図３に示すように、第２基準点設定部２２は、第２ＭＲ画像２００の中心点２０３を第２基準点に設定する。第２基準点設定部２２は、第２基準点の位置を示す情報（座標情報）を第２ライン設定部２３に出力する。
第２基準点設定部２２は、第２画像入力部２１から第２ＭＲ画像データを受けて、第２ＭＲ画像に第２基準点を設定する。この実施形態では、第２基準点設定部２２は、第２ＭＲ画像２００に表わされている内腔２０１の内部に第２基準点を設定する。１例として、心臓の内腔が画像の中心付近に表わされるように撮影を行い、第２基準点設定部２２は、その撮影で得られた第２ＭＲ画像２００の中心点を検出し、その中心点を第２基準点に設定する。例えば図３に示すように、第２基準点設定部２２は、第２ＭＲ画像２００の中心点２０３を第２基準点に設定する。第２基準点設定部２２は、第２基準点の位置を示す情報（座標情報）を第２ライン設定部２３に出力する。
また、第２基準点設定部２２は、第２ＭＲ画像２００上で操作者が指定した点を第２基準点としても良い。この場合、表示制御部４３は、第２ＭＲ画像データを受け付けて、その第２ＭＲ画像データに基づく第２ＭＲ画像２００を表示部４４に表示させる。操作者は、操作部を用いて第２ＭＲ画像２００上で第２基準点を指定する。例えば、操作者は操作部を用いて、第２ＭＲ画像２００に表わされている内腔２０１の内部に第２基準点を指定する。第２基準点が指定されると、表示制御部４３は、第２ＭＲ画像２００上における第２基準点の座標情報を第２ライン設定部２３に出力する。
（第２ライン設定部２３）
第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上における第２基準点の座標情報を第２基準点設定部２２から受けて、その第２基準点から放射状に延びる複数の第２ラインを設定する。このとき、第２ライン設定部２３は、所定の角度間隔ごとに第２ラインを設定する。例えば図３に示すように、第２ライン設定部２３は、中心点２０３（第２基準点）から放射状に延びる第２ライン２１０、２１１、２１２、・・・を設定する。以下、第２ライン２１０、２１１、２１２、・・・を「第２ライン２１０等」と省略する場合がある。第２ライン２１０等は、それぞれ所定の角度間隔において設定されている。第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上における第２ライン２１０等のそれぞれの座標情報を第２輝度値カーブ生成部２４に出力する。
第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上における第２基準点の座標情報を第２基準点設定部２２から受けて、その第２基準点から放射状に延びる複数の第２ラインを設定する。このとき、第２ライン設定部２３は、所定の角度間隔ごとに第２ラインを設定する。例えば図３に示すように、第２ライン設定部２３は、中心点２０３（第２基準点）から放射状に延びる第２ライン２１０、２１１、２１２、・・・を設定する。以下、第２ライン２１０、２１１、２１２、・・・を「第２ライン２１０等」と省略する場合がある。第２ライン２１０等は、それぞれ所定の角度間隔において設定されている。第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上における第２ライン２１０等のそれぞれの座標情報を第２輝度値カーブ生成部２４に出力する。
（第２輝度値カーブ生成部２４）
第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ラインの座標情報を第２ライン設定部２３から受けて、第２ＭＲ画像データにおいて、第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。この実施形態では、第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ライン２１０等のそれぞれの座標情報を第２ライン設定部２３から受けて、各第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。例えば図３に示すように、第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ライン２１０上の各位置における輝度値を表す第２輝度値カーブ２２０を生成する。第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ライン２１０、２１１、２１２、・・・のそれぞれについて、ライン上の各位置における輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。そして、第２輝度値カーブ生成部２４は、各第２ラインにおける第２輝度値カーブを第２勾配算出部２５に出力する。
第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ラインの座標情報を第２ライン設定部２３から受けて、第２ＭＲ画像データにおいて、第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。この実施形態では、第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ライン２１０等のそれぞれの座標情報を第２ライン設定部２３から受けて、各第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。例えば図３に示すように、第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ライン２１０上の各位置における輝度値を表す第２輝度値カーブ２２０を生成する。第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ライン２１０、２１１、２１２、・・・のそれぞれについて、ライン上の各位置における輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。そして、第２輝度値カーブ生成部２４は、各第２ラインにおける第２輝度値カーブを第２勾配算出部２５に出力する。
（第２勾配算出部２５）
第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブを第２輝度値カーブ生成部２４から受けて、第２輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。例えば、第２勾配算出部２５は、第２ライン２１０上の輝度値を表す第２輝度値カーブ２２０に基づいて、第２ライン２１０上の各位置における輝度値の勾配を求める。
第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブを第２輝度値カーブ生成部２４から受けて、第２輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。例えば、第２勾配算出部２５は、第２ライン２１０上の輝度値を表す第２輝度値カーブ２２０に基づいて、第２ライン２１０上の各位置における輝度値の勾配を求める。
さらに、第２勾配算出部２５は、輝度値の勾配に基づいて外膜を構成する点（以下、「外膜点」と称する）を検出する。外膜点を検出する処理について説明する。まず、第２勾配算出部２５は、内腔２０１内に設定された第２基準点（中心点２０３）から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が負の値であって、予め設定した閾値以下になる点を検出する。次に、第２勾配算出部２５は、その点の外側の領域であって、輝度値の勾配が予め設定された所定範囲内になる領域を検出する。さらに、第２勾配算出部２５は、その領域の外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が正の値であって、予め設定された閾値以上になる点を、外膜点として検出する。
遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像２００は、内腔２０１が高信号（高輝度）になり、心筋２０２が低信号（低輝度）になるため、内腔２０１と心筋２０２との境界で輝度値の勾配が負になる。さらに、心筋２０２においては輝度値が低くなり、輝度値の変化が少ないため、輝度値の勾配が所定範囲内に含まれることになる。さらに、心筋２０２においては輝度値が低くなり、心筋２０２の外側の組織で輝度値が高くなるため、心筋２０２と心筋２０２の外側の組織との境界で、輝度値の正の勾配が大きくなる。このように、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像の特徴を利用することで、心筋と外膜との境界を特定して、外膜を検出することが可能となる。例えば図３に示すように、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブ２２０に基づいて各位置に対する輝度値の勾配を求める。さらに、第２勾配算出部２５は、勾配が負になって、その負の勾配が閾値以下になる点を検出し、その点の外側の領域であって、輝度値の勾配が所定範囲内となる領域を検出する。そして、第２勾配算出部２５は、その領域の外側にある点であって、正の勾配が閾値以上になる外膜点２３０を検出する。第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブ２２０以外の第２輝度値カーブについても、輝度値の勾配を求め、その勾配に基づいて外膜点を求める。そして、第２勾配算出部２５は、各外膜点の座標情報を外膜検出部２６に出力する。
（外膜検出部２６）
外膜検出部２６は、各外膜点の座標情報を第２勾配算出部２５から受けて、各外膜点を繋げることで、心筋の外膜の位置を特定する。例えば図３に示すように、外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された外膜点２３０等を繋げることで、心筋の外膜２４０の位置を特定する。そして、外膜検出部２６は、外膜２４０の座標情報を梗塞部位抽出部３０の検出領域設定部３１に出力する。また、外膜検出部２６は、外膜２４０の座法情報を画像出力部４０のマーカ生成部４２に出力する。
外膜検出部２６は、各外膜点の座標情報を第２勾配算出部２５から受けて、各外膜点を繋げることで、心筋の外膜の位置を特定する。例えば図３に示すように、外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された外膜点２３０等を繋げることで、心筋の外膜２４０の位置を特定する。そして、外膜検出部２６は、外膜２４０の座標情報を梗塞部位抽出部３０の検出領域設定部３１に出力する。また、外膜検出部２６は、外膜２４０の座法情報を画像出力部４０のマーカ生成部４２に出力する。
（梗塞部位抽出部３０）
次に、梗塞部位抽出部３０について説明する。梗塞部位抽出部３０は、検出領域設定部３１と、高信号領域検出部３２と、梗塞部位検出部３３とを備えている。梗塞部位抽出部３０は、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）に基づいて、内膜と外膜との間の範囲を対象として心筋梗塞部位を検出する。以下、梗塞部位抽出部３０の各部について説明する。
次に、梗塞部位抽出部３０について説明する。梗塞部位抽出部３０は、検出領域設定部３１と、高信号領域検出部３２と、梗塞部位検出部３３とを備えている。梗塞部位抽出部３０は、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）に基づいて、内膜と外膜との間の範囲を対象として心筋梗塞部位を検出する。以下、梗塞部位抽出部３０の各部について説明する。
（検出領域設定部３１）
検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を第２画像入力部２１から受け付け、内膜の座標情報を内膜検出部１６から受け付け、さらに、外膜の座標情報を外膜検出部２６から受け付ける。そして、検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像（遅延造影画像）において、内膜の座標情報と外膜の座標情報とに基づいて、内膜と外膜との間の領域を特定し、その領域を検出領域として定義する。この検出領域内を対象として心筋梗塞部位を検出する。すなわち、内膜の外側の領域であり、かつ、外膜の内側の領域を対象として心筋梗塞部位を検出する。これにより、内腔と心筋梗塞部位とを区別して、心筋梗塞部位を検出することが可能となる。検出領域の１例について図４を参照して説明する。図４は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像を示す図である。検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像２００において、内膜１４０と外膜２４０とを特定し、内膜１４０と外膜２４０との間の領域を検出領域２５０として定義する。そして、検出領域設定部３１は、検出領域２５０の座標情報を高信号領域検出部３２に出力する。
検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を第２画像入力部２１から受け付け、内膜の座標情報を内膜検出部１６から受け付け、さらに、外膜の座標情報を外膜検出部２６から受け付ける。そして、検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像（遅延造影画像）において、内膜の座標情報と外膜の座標情報とに基づいて、内膜と外膜との間の領域を特定し、その領域を検出領域として定義する。この検出領域内を対象として心筋梗塞部位を検出する。すなわち、内膜の外側の領域であり、かつ、外膜の内側の領域を対象として心筋梗塞部位を検出する。これにより、内腔と心筋梗塞部位とを区別して、心筋梗塞部位を検出することが可能となる。検出領域の１例について図４を参照して説明する。図４は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像を示す図である。検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像２００において、内膜１４０と外膜２４０とを特定し、内膜１４０と外膜２４０との間の領域を検出領域２５０として定義する。そして、検出領域設定部３１は、検出領域２５０の座標情報を高信号領域検出部３２に出力する。
（高信号領域検出部３２）
高信号領域検出部３２は、検出領域２５０の座標情報を検出領域設定部３１から受け付けて、その検出領域２５０を対象として、第２ＭＲ画像２００において輝度値が予め設定された閾値以上となる領域（高信号領域）を検出する。すなわち、高信号領域検出部３２は、内膜１４０と外膜２４０との間の領域で、輝度値が閾値以上となる領域を検出する。このとき、閾値には相対的な値を用いることが好ましい。例えば、高信号領域検出部３２は、輝度値のレンジ（０％〜１００％）のうち、予め設定されたパーセンテージ以上の輝度値を有する領域を検出する。ＭＲＩ装置においては、同一部位であっても撮影条件によって輝度値が変化するため、輝度値の絶対的な値を用いずに、輝度値のレンジを基準にした相対的な値を用いることが好ましい。そして、高信号領域検出部３２は、輝度値が閾値以上となる領域（高信号領域）の座標情報を梗塞部位検出部３３に出力する。
高信号領域検出部３２は、検出領域２５０の座標情報を検出領域設定部３１から受け付けて、その検出領域２５０を対象として、第２ＭＲ画像２００において輝度値が予め設定された閾値以上となる領域（高信号領域）を検出する。すなわち、高信号領域検出部３２は、内膜１４０と外膜２４０との間の領域で、輝度値が閾値以上となる領域を検出する。このとき、閾値には相対的な値を用いることが好ましい。例えば、高信号領域検出部３２は、輝度値のレンジ（０％〜１００％）のうち、予め設定されたパーセンテージ以上の輝度値を有する領域を検出する。ＭＲＩ装置においては、同一部位であっても撮影条件によって輝度値が変化するため、輝度値の絶対的な値を用いずに、輝度値のレンジを基準にした相対的な値を用いることが好ましい。そして、高信号領域検出部３２は、輝度値が閾値以上となる領域（高信号領域）の座標情報を梗塞部位検出部３３に出力する。
（梗塞部位検出部３３）
梗塞部位検出部３３は、高信号領域の座標情報を高信号領域検出部３２から受け付けて、第２ＭＲ画像において輝度値が閾値以上となる領域（高信号領域）のうち、大きさが予め設定された所定の大きさ以上の領域を心筋梗塞部位として検出する。すなわち、梗塞部位検出部３３は、第２ＭＲ画像において輝度値が閾値以上となる領域が連続している領域を、心筋梗塞部位として検出する。例えば図４に示すように、梗塞部位検出部３３は、第２ＭＲ画像２００において輝度値が閾値以上となる領域のうち、大きさが予め設定された所定の大きさ以上の心筋梗塞部位２６０を検出する。そして、梗塞部位検出部３３は、心筋梗塞部位２６０の座標情報を画像出力部４０のマーカ生成部４２に出力する。
梗塞部位検出部３３は、高信号領域の座標情報を高信号領域検出部３２から受け付けて、第２ＭＲ画像において輝度値が閾値以上となる領域（高信号領域）のうち、大きさが予め設定された所定の大きさ以上の領域を心筋梗塞部位として検出する。すなわち、梗塞部位検出部３３は、第２ＭＲ画像において輝度値が閾値以上となる領域が連続している領域を、心筋梗塞部位として検出する。例えば図４に示すように、梗塞部位検出部３３は、第２ＭＲ画像２００において輝度値が閾値以上となる領域のうち、大きさが予め設定された所定の大きさ以上の心筋梗塞部位２６０を検出する。そして、梗塞部位検出部３３は、心筋梗塞部位２６０の座標情報を画像出力部４０のマーカ生成部４２に出力する。
（画像出力部４０）
次に、画像出力部４０について説明する。画像出力部４０は、表示画像入力部４１、マーカ生成部４２、表示制御部４３、及び表示部４４を備えている。画像出力部４０は、ＭＲ画像を表示部４４に表示させるとともに、そのＭＲ画像上において、梗塞部位抽出部３０にて検出された心筋梗塞部位を識別可能にして表示部４４に表示させる。以下、画像出力部４０について説明する。
次に、画像出力部４０について説明する。画像出力部４０は、表示画像入力部４１、マーカ生成部４２、表示制御部４３、及び表示部４４を備えている。画像出力部４０は、ＭＲ画像を表示部４４に表示させるとともに、そのＭＲ画像上において、梗塞部位抽出部３０にて検出された心筋梗塞部位を識別可能にして表示部４４に表示させる。以下、画像出力部４０について説明する。
（表示画像入力部４１）
表示画像入力部４１は、ＭＲＩ装置を用いて被検体の心臓を撮影することで取得されたＭＲ画像データを受け付けて、ＭＲ画像データを表示制御部４３に出力する。例えば、表示画像入力部４１は、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像データを受け付けて、第１ＭＲ画像データを表示制御部４３に出力する。または、表示画像入力部４１は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を受け付けて、第２ＭＲ画像データを表示制御部４３に出力する。
表示画像入力部４１は、ＭＲＩ装置を用いて被検体の心臓を撮影することで取得されたＭＲ画像データを受け付けて、ＭＲ画像データを表示制御部４３に出力する。例えば、表示画像入力部４１は、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像データを受け付けて、第１ＭＲ画像データを表示制御部４３に出力する。または、表示画像入力部４１は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を受け付けて、第２ＭＲ画像データを表示制御部４３に出力する。
（マーカ生成部４２）
マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受けて、検出された心筋梗塞部位の形状を表す梗塞部位マーカを生成する。例えば、マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の輪郭を表す梗塞部位マーカを生成しても良いし、心筋梗塞部位を塗りつぶした２次元のマーカを生成しても良い。また、マーカ生成部４２は、内膜の座標情報を内膜抽出部１０から受けて、検出された内膜の形状を表す内膜マーカを生成しても良い。同様に、マーカ生成部４２は、外膜の座標情報を外膜抽出部２０から受けて、検出された外膜の形状を表す外膜マーカを生成しても良い。例えば、マーカ生成部４２は、内膜の輪郭を表す内膜マーカを生成し、また、外膜の輪郭を表す外膜マーカを生成する。マーカ生成部４２は、梗塞部位マーカの位置を示す座標情報と、内膜マーカの位置を示す座標情報と、外膜マーカの位置を示す座標情報とを表示制御部４３に出力する。
マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受けて、検出された心筋梗塞部位の形状を表す梗塞部位マーカを生成する。例えば、マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の輪郭を表す梗塞部位マーカを生成しても良いし、心筋梗塞部位を塗りつぶした２次元のマーカを生成しても良い。また、マーカ生成部４２は、内膜の座標情報を内膜抽出部１０から受けて、検出された内膜の形状を表す内膜マーカを生成しても良い。同様に、マーカ生成部４２は、外膜の座標情報を外膜抽出部２０から受けて、検出された外膜の形状を表す外膜マーカを生成しても良い。例えば、マーカ生成部４２は、内膜の輪郭を表す内膜マーカを生成し、また、外膜の輪郭を表す外膜マーカを生成する。マーカ生成部４２は、梗塞部位マーカの位置を示す座標情報と、内膜マーカの位置を示す座標情報と、外膜マーカの位置を示す座標情報とを表示制御部４３に出力する。
（表示制御部４３）
表示制御部４３は、ＭＲ画像データを表示画像入力部４１から受け付けて、そのＭＲ画像データに基づくＭＲ画像を表示部４４に表示させる。例えば、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像データに基づく第１ＭＲ画像を表示部４４に表示させる。または、表示制御部４３は、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）に基づく第２ＭＲ画像（遅延造影画像）を表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、梗塞部位マーカをマーカ生成部４２から受け付けて、ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。ここで、ＭＲ画像の表示例について図５を参照して説明する。図５は、表示部に表示されるＭＲ画像の１例を示す図である。１例として、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００を表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカ２９０を重ねて表示させる。また、図５に示すように、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００に表わされた内膜の位置に内膜マーカ２７０を重ね、外膜の位置に外膜マーカ２８０を重ねて表示部４４に表示させても良い。このように心筋梗塞部位を強調して表示することで、操作者は、心筋における梗塞部位を認識することが可能となる。また、表示制御部４３は、第２ＭＲ画像２００（遅延造影画像）を表示部４４に表示させ、その第２ＭＲ画像２００に梗塞部位マーカ２９０を重ねて表示させても良い。
表示制御部４３は、ＭＲ画像データを表示画像入力部４１から受け付けて、そのＭＲ画像データに基づくＭＲ画像を表示部４４に表示させる。例えば、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像データに基づく第１ＭＲ画像を表示部４４に表示させる。または、表示制御部４３は、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）に基づく第２ＭＲ画像（遅延造影画像）を表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、梗塞部位マーカをマーカ生成部４２から受け付けて、ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。ここで、ＭＲ画像の表示例について図５を参照して説明する。図５は、表示部に表示されるＭＲ画像の１例を示す図である。１例として、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００を表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカ２９０を重ねて表示させる。また、図５に示すように、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００に表わされた内膜の位置に内膜マーカ２７０を重ね、外膜の位置に外膜マーカ２８０を重ねて表示部４４に表示させても良い。このように心筋梗塞部位を強調して表示することで、操作者は、心筋における梗塞部位を認識することが可能となる。また、表示制御部４３は、第２ＭＲ画像２００（遅延造影画像）を表示部４４に表示させ、その第２ＭＲ画像２００に梗塞部位マーカ２９０を重ねて表示させても良い。
なお、表示部４４は、ＣＲＴや液晶ディスプレイなどのモニタで構成され、画面上にＭＲ画像が表示される。また、医用画像処理装置には図示しない操作部が設けられている。この操作部は、ジョイスティックやトラックボールなどのポインティングデバイス、スイッチ、各種ボタン、又はキーボードなどで構成されている。
また、内膜抽出部１０は、図示しないＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの図示しない記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、内膜抽出部１０の機能を実行するための内膜抽出プログラムが記憶されている。また、内膜抽出プログラムには、第１画像入力部１１の機能を実行するための第１画像入力プログラム、第１基準点設定部１２の機能を実行するための第１基準点設定プログラム、第１ライン設定部１３の機能を実行するための第１ライン設定プログラム、第１輝度値カーブ生成部１４の機能を実行するための第１輝度値カーブ生成プログラム、第１勾配算出部１５の機能を実行するための第１勾配算出プログラム、及び、内膜検出部１６の機能を実行するための内膜検出プログラムが含まれている。そして、ＣＰＵが第１画像入力プログラムを実行することで、第１ＭＲ画像データを読み込む。また、ＣＰＵが第１基準点設定プログラムを実行することで、第１ＭＲ画像に第１基準点を設定する。また、ＣＰＵが第１ライン設定プログラムを実行することで、第１基準点から放射状に延びる第１ラインを設定し、第１輝度値カーブ生成プログラムを実行することで、第１ライン上の各位置の輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。また、ＣＰＵが第１勾配算出プログラムを実行することで、第１輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求め、さらに、その勾配に基づいて内膜点を検出する。そして、ＣＰＵが内膜検出プログラムを実行することで、各第１ラインにおける内膜点を繋げて、心筋の内膜を特定する。
また、外膜抽出部２０は、図示しないＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの図示しない記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、外膜抽出部２０の機能を実行するための外膜抽出プログラムが記憶されている。また、外膜抽出プログラムには、第２画像入力部２１の機能を実行するための第２画像入力プログラム、第２基準点設定部２２の機能を実行するための第２基準点設定プログラム、第２ライン設定部２３の機能を実行するための第２ライン設定プログラム、第２輝度値カーブ生成部２４の機能を実行するための第２輝度値カーブ生成プログラム、第２勾配算出部２５の機能を実行するための第２勾配算出プログラム、及び、外膜検出部２６の機能を実行するための外膜検出プログラムが含まれている。そして、ＣＰＵが第２画像入力プログラムを実行することで、第２ＭＲ画像データを読み込む。また、ＣＰＵが第２基準点設定プログラムを実行することで、第２ＭＲ画像に第２基準点を設定する、また、ＣＰＵが第２ライン設定プログラムを実行することで、第２基準点から放射状に延びる第２ラインを設定し、第２輝度値カーブ生成プログラムを実行することで、第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。また、ＣＰＵが第２勾配算出プログラムを実行することで、第２輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求め、さらに、その勾配に基づいて外膜点を検出する。そして、ＣＰＵが外膜検出プログラムを実行することで、各第２ラインにおける外膜点を繋げて、心筋の外膜を特定する。
また、梗塞部位抽出部３０は、図示しないＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの図示しない記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、梗塞部位抽出部３０の機能を実行するために、梗塞部位抽出プログラムが記憶されている。また、梗塞部位抽出プログラムには、検出領域設定部３１の機能を実行するための検出領域設定プログラム、高信号領域検出部３２の機能を実行するための高信号領域検出プログラム、及び、梗塞部位検出部３３の機能を実行するための梗塞部位検出プログラムが含まれている。そして、ＣＰＵが検出領域設定プログラムを実行することで、第２ＭＲ画像上において、内膜と外膜との間の領域を検出領域として定義する。そして、ＣＰＵが高信号領域検出プログラムを実行することで、その検出領域内において輝度値が閾値以上の領域を検出し、さらに、梗塞部位検出プログラムを実行することで、検出した領域のうち、大きさが所定の大きさ以上となる領域を心筋梗塞部位として検出する。
また、表示画像入力部４１と、マーカ生成部４２と、表示制御部４３とは、それぞれ図示しないＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの図示しない記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、表示画像入力部４１の機能を実行する表示画像入力プログラム、マーカ生成部４２の機能を実行するためのマーカ生成プログラム、及び、表示制御部４３の機能を実行するための表示制御プログラムが記憶されている。そして、ＣＰＵが表示画像入力プログラムを実行することで、ＭＲ画像データを読み込む。また、ＣＰＵがマーカ生成プログラムを実行することで、心筋梗塞部位を表すマーカを生成する。そして、ＣＰＵが表示制御プログラムを実行することで、ＭＲ画像に心筋梗塞部位を表すマーカを重ねて表示部４４に表示させる。
なお、内膜抽出プログラム、外膜抽出プログラム、梗塞部位抽出プログラム、表示画像入力プログラム、マーカ生成プログラム、及び表示制御プログラムによって、この発明の「医用画像処理プログラム」の１例を構成する。
なお、第１実施形態においては、医用画像処理装置の外部にＭＲＩ装置を設けているが、第１実施形態に係る医用画像処理装置とＭＲＩ装置とによって医用画像診断装置を構成しても、第１実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することが可能である。
（動作）
次に、第１実施形態に係る医用画像処理装置の動作について、図６から図９を参照して説明する。図６から図９は、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。
次に、第１実施形態に係る医用画像処理装置の動作について、図６から図９を参照して説明する。図６から図９は、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。
（ステップＳ０１）
まず、第１画像入力部１１は、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された第１ＭＲ画像データを受け付けて、第１基準点設定部１２に出力する。
まず、第１画像入力部１１は、ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された第１ＭＲ画像データを受け付けて、第１基準点設定部１２に出力する。
（ステップＳ０２）
そして、内膜抽出部１０は、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像データに基づいて、心筋の内膜を検出する。ここで、ステップＳ０２における詳細な処理について図７を参照して説明する。
そして、内膜抽出部１０は、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像データに基づいて、心筋の内膜を検出する。ここで、ステップＳ０２における詳細な処理について図７を参照して説明する。
（ステップＳ１１）
第１基準点設定部１２は、第１ＭＲ画像に表わされている内腔の内部に第１基準点を設定する。例えば図２に示すように、第１ＭＲ画像１００の中心点１０３を検出し、その中心点１０３を第１基準点に設定する。そして、第１基準点設定部１２は、第１基準点（中心点１０３）の座標情報を第１ライン設定部１３に出力する。
第１基準点設定部１２は、第１ＭＲ画像に表わされている内腔の内部に第１基準点を設定する。例えば図２に示すように、第１ＭＲ画像１００の中心点１０３を検出し、その中心点１０３を第１基準点に設定する。そして、第１基準点設定部１２は、第１基準点（中心点１０３）の座標情報を第１ライン設定部１３に出力する。
（ステップＳ１２）
第１ライン設定部１３は、第１ＭＲ画像１００上に設定された中心点１０３（第１基準点）から放射状に延びる第１ライン１１０等を設定する。第１ライン１１０等は、それぞれ所定の角度間隔をおいて設定されている。そして、第１ライン設定部１３は、第１ＭＲ画像１００上における第１ライン１１０等のそれぞれの座標情報を第１輝度値カーブ生成部１４に出力する。
第１ライン設定部１３は、第１ＭＲ画像１００上に設定された中心点１０３（第１基準点）から放射状に延びる第１ライン１１０等を設定する。第１ライン１１０等は、それぞれ所定の角度間隔をおいて設定されている。そして、第１ライン設定部１３は、第１ＭＲ画像１００上における第１ライン１１０等のそれぞれの座標情報を第１輝度値カーブ生成部１４に出力する。
（ステップＳ１３）
第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ＭＲ画像１００において、それぞれの第１ライン上の各位置の輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。例えば図２に示すように、第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ＭＲ画像１００において、第１ライン１１０上の各位置における輝度値を表す第１輝度値カーブ１２０を生成する。そして、第１輝度値カーブ生成部１４は、各第１ラインにおける第１輝度値カーブを第１勾配算出部１５に出力する。
第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ＭＲ画像１００において、それぞれの第１ライン上の各位置の輝度値を表す第１輝度値カーブを生成する。例えば図２に示すように、第１輝度値カーブ生成部１４は、第１ＭＲ画像１００において、第１ライン１１０上の各位置における輝度値を表す第１輝度値カーブ１２０を生成する。そして、第１輝度値カーブ生成部１４は、各第１ラインにおける第１輝度値カーブを第１勾配算出部１５に出力する。
（ステップＳ１４）
第１勾配算出部１５は、第１輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。さらに、第１勾配算出部１５は、勾配が正の値であって、所定の閾値以上になる内膜点を検出する。このとき、第１勾配算出部１５は、正の勾配が閾値以上となる点であって、中心点１０３（第１基準点）から最も近い位置にある点を、内膜点として検出する。すなわち、第１勾配算出部１５は、正の勾配が閾値以上となる内膜点を中心点１０３から検索して特定する。第１勾配算出部１５は、各第１輝度値カーブのそれぞれに基づいて各内膜点を検出し、各内膜点の座標情報を内膜検出部１６に出力する。
第１勾配算出部１５は、第１輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。さらに、第１勾配算出部１５は、勾配が正の値であって、所定の閾値以上になる内膜点を検出する。このとき、第１勾配算出部１５は、正の勾配が閾値以上となる点であって、中心点１０３（第１基準点）から最も近い位置にある点を、内膜点として検出する。すなわち、第１勾配算出部１５は、正の勾配が閾値以上となる内膜点を中心点１０３から検索して特定する。第１勾配算出部１５は、各第１輝度値カーブのそれぞれに基づいて各内膜点を検出し、各内膜点の座標情報を内膜検出部１６に出力する。
（ステップＳ１５）
内膜検出部１６は、第１勾配算出部１５によって検出された各内膜点を繋げることで、心筋の内膜の位置を特定する。例えば図２に示すように、内膜検出部１６は、第１勾配算出部１５によって検出された内膜点１３０等を繋げることで、心筋の内膜１４０の位置を特定する。
内膜検出部１６は、第１勾配算出部１５によって検出された各内膜点を繋げることで、心筋の内膜の位置を特定する。例えば図２に示すように、内膜検出部１６は、第１勾配算出部１５によって検出された内膜点１３０等を繋げることで、心筋の内膜１４０の位置を特定する。
（ステップＳ０３）
一方、第２画像入力部２１は、ＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって被検体の心臓を撮影することで取得された第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を受け付けて、第２基準点設定部２２に出力する。
一方、第２画像入力部２１は、ＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって被検体の心臓を撮影することで取得された第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を受け付けて、第２基準点設定部２２に出力する。
（ステップＳ０４）
そして、外膜抽出部２０は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像データに基づいて、心筋の外膜を検出する。ここで、ステップＳ０４における詳細な処理について図８を参照して説明する。
そして、外膜抽出部２０は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像データに基づいて、心筋の外膜を検出する。ここで、ステップＳ０４における詳細な処理について図８を参照して説明する。
（ステップＳ２１）
第２基準点設定部２２は、第２ＭＲ画像に表わされている内腔の内部に第２基準点を設定する。例えば図３に示すように、第２ＭＲ画像２００の中心点２０３を検出し、その中心点２０３を第２基準点に設定する。そして、第２基準点設定部２２は、第２基準点（中心点２０３）の座標情報を第２ライン設定部２３に出力する。
第２基準点設定部２２は、第２ＭＲ画像に表わされている内腔の内部に第２基準点を設定する。例えば図３に示すように、第２ＭＲ画像２００の中心点２０３を検出し、その中心点２０３を第２基準点に設定する。そして、第２基準点設定部２２は、第２基準点（中心点２０３）の座標情報を第２ライン設定部２３に出力する。
（ステップＳ２２）
第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上に設定された中心点２０３（第２基準点）から放射状に延びる第２ライン２１０等を設定する。第２ライン２１０等は、それぞれ所定の角度間隔をおいて設定されている。そして、第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上における第２ライン２１０等のそれぞれの座標情報を第２輝度値カーブ生成部２４に出力する。
第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上に設定された中心点２０３（第２基準点）から放射状に延びる第２ライン２１０等を設定する。第２ライン２１０等は、それぞれ所定の角度間隔をおいて設定されている。そして、第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上における第２ライン２１０等のそれぞれの座標情報を第２輝度値カーブ生成部２４に出力する。
（ステップＳ２３）
第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ＭＲ画像２００において、それぞれの第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。例えば図３に示すように、第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ＭＲ画像２００において、第２ライン２１０上の各位置における輝度値を表す第２輝度値カーブ２２０を生成する。そして、第２輝度値カーブ生成部２４は、各第２ラインにおける第２輝度値カーブを第２勾配算出部２５に出力する。
第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ＭＲ画像２００において、それぞれの第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。例えば図３に示すように、第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ＭＲ画像２００において、第２ライン２１０上の各位置における輝度値を表す第２輝度値カーブ２２０を生成する。そして、第２輝度値カーブ生成部２４は、各第２ラインにおける第２輝度値カーブを第２勾配算出部２５に出力する。
（ステップＳ２４）
第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。さらに、第２勾配算出部２５は、内腔２０１内に設定された中心点２０３から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が負の値であって、所定の閾値以下になる点を検出する。次に、第２勾配算出部２５は、その点の外側の領域であって、輝度値の勾配が所定範囲内になる領域を検出する。そして、第２勾配算出部２５は、その領域の外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が正の値であって、所定の閾値以上になる点を、外膜点として検出する。すなわち、第２勾配算出部２５は、正の勾配が閾値以上となる外膜点を中心点２０３から検索して特定する。第２勾配算出部２５は、各第２輝度値カーブのそれぞれに基づいて各外膜点を検出し、各外膜点の座標情報を外膜検出部２６に出力する。
第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。さらに、第２勾配算出部２５は、内腔２０１内に設定された中心点２０３から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が負の値であって、所定の閾値以下になる点を検出する。次に、第２勾配算出部２５は、その点の外側の領域であって、輝度値の勾配が所定範囲内になる領域を検出する。そして、第２勾配算出部２５は、その領域の外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が正の値であって、所定の閾値以上になる点を、外膜点として検出する。すなわち、第２勾配算出部２５は、正の勾配が閾値以上となる外膜点を中心点２０３から検索して特定する。第２勾配算出部２５は、各第２輝度値カーブのそれぞれに基づいて各外膜点を検出し、各外膜点の座標情報を外膜検出部２６に出力する。
（ステップＳ２５）
外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された各外膜点を繋げることで、心筋の外膜の位置を特定する。例えば図３に示すように、外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された外膜点２３０等を繋げることで、心筋の外膜２４０の位置を特定する。
外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された各外膜点を繋げることで、心筋の外膜の位置を特定する。例えば図３に示すように、外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された外膜点２３０等を繋げることで、心筋の外膜２４０の位置を特定する。
（ステップＳ０５）
そして、梗塞部位抽出部３０は、第２ＭＲ画像データを用いて、内膜と外膜との間の領域から心筋梗塞部位を検出する。ここで、ステップＳ０５における詳細な処理について図９を参照して説明する。
そして、梗塞部位抽出部３０は、第２ＭＲ画像データを用いて、内膜と外膜との間の領域から心筋梗塞部位を検出する。ここで、ステップＳ０５における詳細な処理について図９を参照して説明する。
（ステップＳ３１）
まず、検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像（遅延造影画像）において、内膜の座標情報と外膜の座標情報とに基づいて、内膜と外膜との間の領域を特定し、その領域を検出領域として定義する。例えば図３に示すように、検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像２００において、内膜１４０と外膜２４０との間の領域を検出領域２５０として定義する。そして、検出領域設定部３１は、検出領域２５０の座標情報を高信号領域検出部３２に出力する。
まず、検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像（遅延造影画像）において、内膜の座標情報と外膜の座標情報とに基づいて、内膜と外膜との間の領域を特定し、その領域を検出領域として定義する。例えば図３に示すように、検出領域設定部３１は、第２ＭＲ画像２００において、内膜１４０と外膜２４０との間の領域を検出領域２５０として定義する。そして、検出領域設定部３１は、検出領域２５０の座標情報を高信号領域検出部３２に出力する。
（ステップＳ３２）
高信号領域検出部３２は、検出領域２５０を対象として、第２ＭＲ画像２００において輝度値が所定の閾値以上となる高信号領域を検出する。
高信号領域検出部３２は、検出領域２５０を対象として、第２ＭＲ画像２００において輝度値が所定の閾値以上となる高信号領域を検出する。
（ステップＳ３３、ステップＳ３４）
そして、梗塞部位検出部３３は、第２ＭＲ画像において輝度値が閾値以上となる領域（高信号領域）のうち、大きさが所定の大きさ以上の領域を心筋梗塞部位として検出する。すなわち、梗塞部位検出部３３は、輝度値が閾値以上となる領域が連続している領域を、心筋梗塞部位として検出する。
そして、梗塞部位検出部３３は、第２ＭＲ画像において輝度値が閾値以上となる領域（高信号領域）のうち、大きさが所定の大きさ以上の領域を心筋梗塞部位として検出する。すなわち、梗塞部位検出部３３は、輝度値が閾値以上となる領域が連続している領域を、心筋梗塞部位として検出する。
（ステップＳ０６）
そして、マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受け付けて、心筋梗塞部位の形状を表す梗塞部位マーカを生成する。また、マーカ生成部４２は、内膜の形状を表す内膜マーカや、外膜の形状を表す外膜マーカを生成しても良い。
そして、マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受け付けて、心筋梗塞部位の形状を表す梗塞部位マーカを生成する。また、マーカ生成部４２は、内膜の形状を表す内膜マーカや、外膜の形状を表す外膜マーカを生成しても良い。
（ステップＳ０７）
一方、表示画像入力部４１は、ＭＲ画像データを受け付けて表示制御部４３に出力する。例えば、表示画像入力部４１は、第１ＭＲ画像データ又は第２ＭＲ画像データを受け付けて表示制御部４３に出力する。表示制御部４３は、第１ＭＲ画像又は第２ＭＲ画像を表示部４４に表示させ、さらに、第１ＭＲ画像又は第２ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。例えば図５に示すように、表示制御部４３は第１ＭＲ画像１００に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカ２９０を重ねて表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００に表わされた内膜の位置に内膜マーカ２７０を重ね、外膜の位置に外膜マーカ２８０を重ねて表示部４４に表示させても良い。
一方、表示画像入力部４１は、ＭＲ画像データを受け付けて表示制御部４３に出力する。例えば、表示画像入力部４１は、第１ＭＲ画像データ又は第２ＭＲ画像データを受け付けて表示制御部４３に出力する。表示制御部４３は、第１ＭＲ画像又は第２ＭＲ画像を表示部４４に表示させ、さらに、第１ＭＲ画像又は第２ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。例えば図５に示すように、表示制御部４３は第１ＭＲ画像１００に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカ２９０を重ねて表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像１００に表わされた内膜の位置に内膜マーカ２７０を重ね、外膜の位置に外膜マーカ２８０を重ねて表示部４４に表示させても良い。
以上のように、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像に基づいて内膜を検出し、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像に基づいて外膜を検出し、内膜と外膜との間を検出領域とすることで、第２ＭＲ画像の輝度値に基づいて心筋梗塞部位をより正確に検出することが可能となる。すなわち、第２ＭＲ画像において内腔の輝度値と心筋梗塞部位の輝度値との差が僅かであっても、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像に基づいて内膜を検出し、その内膜の外側を検出領域とすることで、第２ＭＲ画像において内腔と心筋梗塞部位とを区別して心筋梗塞部位を検出することが可能となる。そして、心筋梗塞部位を表すマーカを生成してＭＲ画像に重ねて表示することで、心筋梗塞部位の位置や広がりの程度を観察することが可能となる。このように、高分解能のＭＲ画像上に心筋梗塞部位を強調して表示することが可能となるため、従来技術に係るＣＡＧ検査、ＳＰＥＣＴ検査、及びＰＥＴ検査などの検査方法と比較して、心筋梗塞の診断に対して有効な情報を提供することが可能となる。
なお、第１実施形態では、１つの断面におけるＭＲ画像を対象として内膜と外膜と心筋梗塞部位とを検出しているが、複数の断面におけるＭＲ画像を対象として検出を行っても良い。この場合、ＭＲＩ装置を用いて複数の断面における第１ＭＲ画像データを含む第１ＭＲ画像データ群を取得し、複数の断面における第２ＭＲ画像データを含む第２ＭＲ画像データ群を取得する。内膜抽出部１０は、第１ＭＲ画像データ群に含まれる各断面の第１ＭＲ画像からそれぞれ内膜を検出する。外膜抽出部２０は、第２ＭＲ画像データ群に含まれる各断面の第２ＭＲ画像からそれぞれ外膜を検出する。そして、梗塞部位抽出部３０は、各断面における第２ＭＲ画像からそれぞれ心筋梗塞部位を検出する。そして、梗塞部位抽出部３０は、各断面における心筋梗塞部位を繋ぎ合せることで、３次元空間における心筋梗塞部位を特定する。これにより、３次元空間における心筋梗塞部位の位置や広がりの程度を把握することが可能となる。
［第２の実施の形態］
次に、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置について図１０を参照して説明する。図１０は、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
次に、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置について図１０を参照して説明する。図１０は、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
第２実施形態に係る医用画像処理装置は、第１実施形態に係る外膜抽出部２０に代えて外膜抽出部２０Ａを備えている。第２実施形態に係る外膜抽出部２０Ａは、第１実施形態に係る外膜抽出部２０に加えて、内膜拡張部２７を備えている。外膜抽出部２０Ａ以外の構成は、第１実施形態に係る医用画像処理装置の構成と同じであるため、外膜抽出部２０Ａについて詳しく説明する。
（内膜抽出部１０）
内膜抽出部１０は、上述した第１実施形態と同様に、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像データに基づいて心筋の内膜を検出する。内膜検出部１６は、検出した内膜の座標情報を、検出領域設定部３１とマーカ生成部４２とに出力し、さらに、外膜抽出部２０Ａの内膜拡張部２７に出力する。
内膜抽出部１０は、上述した第１実施形態と同様に、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像データに基づいて心筋の内膜を検出する。内膜検出部１６は、検出した内膜の座標情報を、検出領域設定部３１とマーカ生成部４２とに出力し、さらに、外膜抽出部２０Ａの内膜拡張部２７に出力する。
（外膜抽出部２０Ａ）
第２実施形態に係る外膜抽出部２０Ａは、内膜抽出部１０によって検出された内膜の位置を、モルフォロジカル・フィルタを用いて拡張し、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）に基づいて、内膜とその拡張した位置との間から外膜を検出する。
第２実施形態に係る外膜抽出部２０Ａは、内膜抽出部１０によって検出された内膜の位置を、モルフォロジカル・フィルタを用いて拡張し、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）に基づいて、内膜とその拡張した位置との間から外膜を検出する。
（内膜拡張部２７）
内膜拡張部２７は、内膜の座標情報を内膜検出部１６から受け付けて、モルフォロジカル・フィルタを用いて内膜を拡張することで、拡張内膜の位置を求める。例えば、内膜拡張部２７は、内膜の形状を保ったまま、内膜の大きさを大きくすることで、拡張内膜を求める。このとき、内膜拡張部２７は、心臓の部位に応じて内膜を拡張する範囲の大きさを変えることが好ましい。つまり、心臓の部位ごとに心筋の厚さが異なるため、その厚さに応じるために、心臓の部位ごとに内膜を拡張する範囲の大きさを変えることが好ましい。１例として、心房壁の場合は２〜３ｍｍ、内膜を拡張し、心右室壁の場合は２〜４ｍｍ、内膜を拡張し、心左室壁の場合は８〜１１ｍｍ、内膜を拡張する。そして、内膜拡張部２７は、内膜の座標情報と、拡張した拡張内膜の座標情報とを第２勾配算出部２５に出力する。
内膜拡張部２７は、内膜の座標情報を内膜検出部１６から受け付けて、モルフォロジカル・フィルタを用いて内膜を拡張することで、拡張内膜の位置を求める。例えば、内膜拡張部２７は、内膜の形状を保ったまま、内膜の大きさを大きくすることで、拡張内膜を求める。このとき、内膜拡張部２７は、心臓の部位に応じて内膜を拡張する範囲の大きさを変えることが好ましい。つまり、心臓の部位ごとに心筋の厚さが異なるため、その厚さに応じるために、心臓の部位ごとに内膜を拡張する範囲の大きさを変えることが好ましい。１例として、心房壁の場合は２〜３ｍｍ、内膜を拡張し、心右室壁の場合は２〜４ｍｍ、内膜を拡張し、心左室壁の場合は８〜１１ｍｍ、内膜を拡張する。そして、内膜拡張部２７は、内膜の座標情報と、拡張した拡張内膜の座標情報とを第２勾配算出部２５に出力する。
ここで、モルフォロジカル・フィルタによって拡張された内膜を図１１に示す。図１１は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像を示す図である。第２ＭＲ画像２００は遅延造影法によって取得された２次元画像である。上述した第１実施形態と同様に、第２基準点設定部２２は、第２ＭＲ画像２００の中心点２０３を第２基準点に設定する。内膜１４０は、内膜抽出部１０によって検出された膜である。拡張内膜１５０は、内膜拡張部２７によって拡張された膜である。
なお、上述した第１実施形態と同様に、第２ライン設定部２３は、第２基準点から放射状に延びる複数の第２ライン２１０等を設定する。第２輝度値カーブ生成部２４は、それぞれの第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成する。
（第２勾配算出部２５）
そして、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。例えば図１１に示すように、第２勾配算出部２５は、第２ライン２１０上の輝度値を表す第２輝度値カーブ２２０に基づいて、第２ライン上の各位置における輝度値の勾配を求める。そして、第２勾配算出部２５は、輝度値の勾配に基づいて外膜点を検出する。第２実施形態においては、第２勾配算出部２５は、内膜１４０と拡張内膜１５０との間を検出領域として、その検出領域内で外膜点を検出する。すなわち、第２勾配算出部２５は、内膜１４０の位置から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が正の値であって、予め設定された閾値以上になる点を外膜点として検出する。このとき、第２勾配算出部２５は、内膜１４０と拡張内膜１５０との間の検出領域内において、内膜１４０の位置から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、正の勾配が初めて閾値以上となる点（最も内側にある点）を、外膜点として検出する。例えば図１１に示すように、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブ２２０に基づいて、内膜１４０と拡張内膜１５０との間の範囲を対象として輝度値の勾配を求め、正勾配が初めて閾値以上となる外膜点２３０を検出する。そして、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブ２２０以外の第２輝度値カーブについても、内膜１４０と拡張内膜１５０との間で輝度値の勾配を求め、その勾配に基づいて外膜点を求める。第２勾配算出部２５は、各外膜点の座標情報を外膜検出部２６に出力する。
そして、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブに基づいて位置に対する輝度値の勾配を求める。例えば図１１に示すように、第２勾配算出部２５は、第２ライン２１０上の輝度値を表す第２輝度値カーブ２２０に基づいて、第２ライン上の各位置における輝度値の勾配を求める。そして、第２勾配算出部２５は、輝度値の勾配に基づいて外膜点を検出する。第２実施形態においては、第２勾配算出部２５は、内膜１４０と拡張内膜１５０との間を検出領域として、その検出領域内で外膜点を検出する。すなわち、第２勾配算出部２５は、内膜１４０の位置から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が正の値であって、予め設定された閾値以上になる点を外膜点として検出する。このとき、第２勾配算出部２５は、内膜１４０と拡張内膜１５０との間の検出領域内において、内膜１４０の位置から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、正の勾配が初めて閾値以上となる点（最も内側にある点）を、外膜点として検出する。例えば図１１に示すように、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブ２２０に基づいて、内膜１４０と拡張内膜１５０との間の範囲を対象として輝度値の勾配を求め、正勾配が初めて閾値以上となる外膜点２３０を検出する。そして、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブ２２０以外の第２輝度値カーブについても、内膜１４０と拡張内膜１５０との間で輝度値の勾配を求め、その勾配に基づいて外膜点を求める。第２勾配算出部２５は、各外膜点の座標情報を外膜検出部２６に出力する。
なお、第２勾配算出部２５は、ノイズの影響を考慮して内膜の位置についてマージンを取るために、内膜より所定距離内側から拡張内膜までの間の範囲を検出領域として、その検出領域内で外膜を検出しても良い。例えば、第２勾配算出部２５は、内膜１４０よりも所定距離内側の位置から拡張内膜１５０までの間の範囲を検出領域とし、その検出領域内で外膜を検出しても良い。
（外膜検出部２６）
外膜検出部２６は、上述した第１実施形態と同様に、各外膜点を繋げることで、心筋の外膜の位置を特定する。例えば図１１に示すように、外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された外膜点２３０等を繋げることで、心筋の外膜２４０の位置を特定する。そして、外膜検出部２６は、外膜２４０の座標情報を検出領域設定部３１とマーカ生成部４２とに出力する。
外膜検出部２６は、上述した第１実施形態と同様に、各外膜点を繋げることで、心筋の外膜の位置を特定する。例えば図１１に示すように、外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された外膜点２３０等を繋げることで、心筋の外膜２４０の位置を特定する。そして、外膜検出部２６は、外膜２４０の座標情報を検出領域設定部３１とマーカ生成部４２とに出力する。
梗塞部位検出部３３は、第１実施形態と同様に、内膜と外膜との間の領域を検出領域として、第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）に基づいて、輝度値に基づいて心筋梗塞部位を特定する。また、画像出力部４０は、第１実施形態と同様に、心筋梗塞部位を表す梗塞部位マーカを生成し、第１ＭＲ画像や第２ＭＲ画像などのＭＲ画像に、その梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。
なお、外膜抽出部２０Ａは、ＣＰＵと記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、外膜抽出部２０Ａの機能を実行するための外膜抽出プログラムが記憶されている。第２実施形態に係る外膜抽出プログラムには、第１実施形態に係るプログラムに加えて、内膜拡張部２７の機能を実行するための内膜拡張プログラムが含まれている。
また、第１実施形態と同様に、第２実施形態に係る医用画像処理装置とＭＲＩ装置とによって医用画像診断装置を構成しても、第２実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することが可能である。
（動作）
次に、第２実施形態に係る医用画像処理装置の動作について、図１２と図１３とを参照して説明する。図１２と図１３とは、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。
次に、第２実施形態に係る医用画像処理装置の動作について、図１２と図１３とを参照して説明する。図１２と図１３とは、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。
（ステップＳ４１、ステップＳ４２）
内膜抽出部１０は、第１実施形態と同様に、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像データを読み込み、その第１ＭＲ画像データに基づいて心筋の内膜を検出する。ステップＳ４２における内膜の検出処理は、第１実施形態に係る処理と同じであるため説明を省略する。内膜抽出部１０は、内膜の座標情報を、検出領域設定部３１とマーカ生成部４２と内膜拡張部２７とに出力する。
内膜抽出部１０は、第１実施形態と同様に、ブラックブラッド法によって取得された第１ＭＲ画像データを読み込み、その第１ＭＲ画像データに基づいて心筋の内膜を検出する。ステップＳ４２における内膜の検出処理は、第１実施形態に係る処理と同じであるため説明を省略する。内膜抽出部１０は、内膜の座標情報を、検出領域設定部３１とマーカ生成部４２と内膜拡張部２７とに出力する。
（ステップＳ４３、ステップＳ４４）
一方、外膜抽出部２０Ａの第２画像入力部２１は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を読み込み（ステップＳ４３）、第２基準点設定部２２に第２ＭＲ画像データを出力する。そして、外膜抽出部２０Ａは、第２ＭＲ画像データに基づいて、内膜と拡張内膜との間で外膜を検出する（ステップＳ４４）。ここで、ステップＳ４４における詳細な処理について図１３を参照して説明する。
一方、外膜抽出部２０Ａの第２画像入力部２１は、遅延造影法によって取得された第２ＭＲ画像データ（遅延造影画像データ）を読み込み（ステップＳ４３）、第２基準点設定部２２に第２ＭＲ画像データを出力する。そして、外膜抽出部２０Ａは、第２ＭＲ画像データに基づいて、内膜と拡張内膜との間で外膜を検出する（ステップＳ４４）。ここで、ステップＳ４４における詳細な処理について図１３を参照して説明する。
（ステップＳ５１）
まず、第２基準点設定部２２は、第１実施形態と同様に、第２ＭＲ画像に表わされている内腔の内部に第２基準点を設定する。例えば図１１に示すように、第２ＭＲ画像２００の中心点２０３を検出し、中心点２０３を第２基準点に設定する。
まず、第２基準点設定部２２は、第１実施形態と同様に、第２ＭＲ画像に表わされている内腔の内部に第２基準点を設定する。例えば図１１に示すように、第２ＭＲ画像２００の中心点２０３を検出し、中心点２０３を第２基準点に設定する。
（ステップＳ５２）
内膜拡張部２７は、内膜の座標情報を内膜検出部１６から受け付けて、モルフォロジカル・フィルタを用いて内膜を拡張することで、拡張内膜の位置を求める。例えば、内膜拡張部２７は、内膜の形状を保ったまま、内膜の大きさを大きくすることで、拡張内膜を求める。そして、内膜拡張部２７は、内膜の座標情報と、拡張した拡張内膜の座標情報とを第２勾配算出部２５に出力する。例えば図１１に示すように、内膜拡張部２７は、内膜１４０を拡張して拡張内膜１５０の位置を求め、内膜１４０の座標情報と拡張内膜１５０の座標情報とを第２勾配算出部２５に出力する。
内膜拡張部２７は、内膜の座標情報を内膜検出部１６から受け付けて、モルフォロジカル・フィルタを用いて内膜を拡張することで、拡張内膜の位置を求める。例えば、内膜拡張部２７は、内膜の形状を保ったまま、内膜の大きさを大きくすることで、拡張内膜を求める。そして、内膜拡張部２７は、内膜の座標情報と、拡張した拡張内膜の座標情報とを第２勾配算出部２５に出力する。例えば図１１に示すように、内膜拡張部２７は、内膜１４０を拡張して拡張内膜１５０の位置を求め、内膜１４０の座標情報と拡張内膜１５０の座標情報とを第２勾配算出部２５に出力する。
（ステップＳ５３）
一方、第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上に設定された中心点２０３（第２基準点）から放射状に延びる複数の第２ライン２１０等を設定し、第２ライン２１０等のそれぞれの座標情報を第２輝度値カーブ生成部２４に出力する。
一方、第２ライン設定部２３は、第２ＭＲ画像２００上に設定された中心点２０３（第２基準点）から放射状に延びる複数の第２ライン２１０等を設定し、第２ライン２１０等のそれぞれの座標情報を第２輝度値カーブ生成部２４に出力する。
（ステップＳ５４）
第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ＭＲ画像２００において、それぞれの第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成し、各第２ラインにおける第２輝度値カーブを第２勾配算出部２５に出力する。
第２輝度値カーブ生成部２４は、第２ＭＲ画像２００において、それぞれの第２ライン上の各位置の輝度値を表す第２輝度値カーブを生成し、各第２ラインにおける第２輝度値カーブを第２勾配算出部２５に出力する。
（ステップＳ５５）
第２勾配算出部２５は、内膜と拡張内膜との間を検出領域として、その検出領域内で外膜点を検出する。例えば図１１に示すように、第２勾配算出部２５は、内膜１４０の位置から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が正の値であって、初めて閾値以上になる点を外膜点として検出する。このとき、第２勾配算出部２５は、内膜１４０と拡張内膜１５０との間で輝度値の勾配を求め、その勾配に基づいて外膜点を検出する。例えば図１１に示すように、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブ２２０に基づいて、内膜１４０と拡張内膜１５０との間の範囲を対象として輝度値の勾配を求め、正勾配が初めて閾値以上となる外膜点２３０を検出する。第２勾配算出部２５は、各第２輝度値カーブのそれぞれに基づいて各外膜点を検出し、各外膜点の座標情報を外膜検出部２６に出力する。
第２勾配算出部２５は、内膜と拡張内膜との間を検出領域として、その検出領域内で外膜点を検出する。例えば図１１に示すように、第２勾配算出部２５は、内膜１４０の位置から外側に向けて順番に輝度値の勾配を求めていき、勾配が正の値であって、初めて閾値以上になる点を外膜点として検出する。このとき、第２勾配算出部２５は、内膜１４０と拡張内膜１５０との間で輝度値の勾配を求め、その勾配に基づいて外膜点を検出する。例えば図１１に示すように、第２勾配算出部２５は、第２輝度値カーブ２２０に基づいて、内膜１４０と拡張内膜１５０との間の範囲を対象として輝度値の勾配を求め、正勾配が初めて閾値以上となる外膜点２３０を検出する。第２勾配算出部２５は、各第２輝度値カーブのそれぞれに基づいて各外膜点を検出し、各外膜点の座標情報を外膜検出部２６に出力する。
（ステップＳ５６）
外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された各外膜点を繋げることで、心筋の外膜の位置を特定する。例えば図１１に示すように、外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された外膜点２３０等を繋げることで、心筋の外膜２４０の位置を特定する。
外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された各外膜点を繋げることで、心筋の外膜の位置を特定する。例えば図１１に示すように、外膜検出部２６は、第２勾配算出部２５によって検出された外膜点２３０等を繋げることで、心筋の外膜２４０の位置を特定する。
（ステップＳ４５）
そして、梗塞部位抽出部３０は、第２ＭＲ画像データを用いて、内膜と外膜との間の領域を検出領域として、第２ＭＲ画像データの輝度値に基づいて心筋梗塞部位を検出する。
そして、梗塞部位抽出部３０は、第２ＭＲ画像データを用いて、内膜と外膜との間の領域を検出領域として、第２ＭＲ画像データの輝度値に基づいて心筋梗塞部位を検出する。
（ステップＳ４６、ステップＳ４７）
マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の形状を表す梗塞部位マーカを生成する（ステップＳ４７）。そして、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像又は第２ＭＲ画像などのＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。
マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の形状を表す梗塞部位マーカを生成する（ステップＳ４７）。そして、表示制御部４３は、第１ＭＲ画像又は第２ＭＲ画像などのＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。
以上のように、第２実施形態に係る医用画像処理装置においても、内膜と外膜との間を検出領域とすることで、輝度値に基づいて心筋梗塞部位をより正確に検出することが可能となる。
また、第１実施形態と同様に、複数の断面におけるＭＲ画像を対象として、それぞれの断面で内膜と外膜と心筋梗塞部位とを検出しても良い。これにより、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と広がりの程度を把握することができる。
［第３の実施の形態］
次に、この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置について図１４を参照して説明する。図１４は、この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
次に、この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置について図１４を参照して説明する。図１４は、この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
第３実施形態に係る医用画像処理装置は、第１実施形態に係る画像出力部４０に代えて画像解析部５０を備えている。内膜抽出部１０、外膜抽出部２０、及び梗塞部位抽出部３０は、第１実施形態に係る医用画像処理装置と同じ処理を行うため、画像解析部５０について詳しく説明する。なお、外膜抽出部２０の代わりに、第２実施形態に係る外膜抽出部２０Ａを備えていても良い。
（画像解析部５０）
画像解析部５０は、解析部５１と表示制御部５２と表示部５３とを備えている。解析部５１は、内膜の座標情報を内膜検出部１６から受け付け、外膜の座標情報を外膜検出部２６から受け付け、心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受け付ける。例えば、内膜抽出部１０が、複数の断面における第１ＭＲ画像を対象として各断面における内膜を検出する。同様に、外膜抽出部２０が、複数の断面における第２ＭＲ画像を対象として各断面における外膜を検出する。そして、梗塞部位抽出部３０が、各断面における第２ＭＲ画像からそれぞれ心筋梗塞部位を検出する。そして、内膜検出部１６は、各断面における内膜の座標情報を解析部５１に出力し、外膜検出部２６は、各断面における外膜の座標情報を解析部５１に出力し、梗塞部位検出部３３は、各断面における心筋梗塞部位の座標情報を解析部５１に出力する。
画像解析部５０は、解析部５１と表示制御部５２と表示部５３とを備えている。解析部５１は、内膜の座標情報を内膜検出部１６から受け付け、外膜の座標情報を外膜検出部２６から受け付け、心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受け付ける。例えば、内膜抽出部１０が、複数の断面における第１ＭＲ画像を対象として各断面における内膜を検出する。同様に、外膜抽出部２０が、複数の断面における第２ＭＲ画像を対象として各断面における外膜を検出する。そして、梗塞部位抽出部３０が、各断面における第２ＭＲ画像からそれぞれ心筋梗塞部位を検出する。そして、内膜検出部１６は、各断面における内膜の座標情報を解析部５１に出力し、外膜検出部２６は、各断面における外膜の座標情報を解析部５１に出力し、梗塞部位検出部３３は、各断面における心筋梗塞部位の座標情報を解析部５１に出力する。
解析部５１は、複数の断面における内膜と外膜と心筋梗塞部位とを同一の空間内に配置することで、輝度値の時間変化がカラーマップとして表わされるいわゆるＢｕｌｌ’ｓ ｅｙｅデータを作成する。表示制御部５２は、そのデータに基づく画像を表示部５３に表示させる。
また、各時相の各断面におけるＭＲ画像から内膜、外膜、及び心筋梗塞部位を検出した場合、それらの動きを動画で表示することができる。例えば、内膜抽出部１０は、各時相の各断面における第１ＭＲ画像から内膜を検出し、外膜抽出部２０は、各時相の各断面における第２ＭＲ画像から外膜を検出し、梗塞部位抽出部３０は、各時相の各断面における第２ＭＲ画像から心筋梗塞部位を検出する。解析部５１は、それらの情報を受け付けて、各時相における各断面の内膜と外膜と心筋梗塞部位とによって、各時相における３次元画像データを生成する。表示制御部５２は、各時相における３次元画像を時相の順番に表示部５３に表示させる。
ここで、解析部５１によって得られた画像を図１５に示す。図１５は、心筋梗塞部位などの検出結果から得られた画像を示す図である。例えば、カラーマップ画像３１０によって、外膜と心筋梗塞部位との相対的な位置関係をＢｕｌｌ’ｓ ｅｙｅ表示することができる。このカラーマップ画像３１０においては、輝度値の時間変化に応じて表示色を変えることで、心筋梗塞部位を表すことができる。また、各時相における３次元画像３００を時相の順番に表示することで、心臓の挙動を動画で表示することができる。
なお、解析部５１は、ＣＰＵと記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、解析部５１の機能を実行するための解析プログラムが記憶されている。ＣＰＵが解析プログラムを実行することで、カラーマップ画像などの画像データを生成する。
また、第１実施形態と同様に、第３実施形態に係る医用画像処理装置とＭＲＩ装置とによって医用画像診断装置を構成しても、第３実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することが可能である。
［第４の実施の形態］
次に、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置について図１６を参照して説明する。図１６は、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
次に、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置について図１６を参照して説明する。図１６は、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
第４実施形態に係る医用画像処理装置は、第１実施形態に係る画像出力部４０に代えて画像出力部４０Ａを備えている。第４実施形態に係る画像出力部４０Ａは、第１実施形態に係る画像出力部４０に加えて、責任血管検出部４５を備えている。画像出力部４０Ａ以外の構成は、第１実施形態に係る医用画像処理装置の構成と同じであるため、画像出力部４０Ａについて詳しく説明する。なお、外膜抽出部２０の代わりに、第２実施形態に係る外膜抽出部２０Ａを備えていても良い。
第４実施形態においては、ＭＲＩ装置によるＷｈｏｌｅ Ｈｅａｒｔ Ｉｍａｇｉｎｇ技術を用いて、心臓の全領域の３次元画像データを収集する。例えば、３Ｄ Ｂａｌａｎｃｅｄ ＴＦＥ法などの撮影方法を用いることで、心臓の３次元画像データを収集することができる。呼吸同期やｋ空間における処理を行うことで、心臓特有のアーチファクトを低減することができる。
表示画像入力部４１は、心臓の３次元画像データを受け付けて表示制御部４３と責任血管検出部４５とに出力する。また、梗塞部位検出部３３は、第３実施形態と同様に、複数の断面における第２ＭＲ画像のそれぞれから、各断面における心筋梗塞部位を検出し、各断面における心筋梗塞部位の座標情報を責任血管検出部４５に出力する。
責任血管検出部４５は、心筋梗塞部位の位置を利用することで、３次元画像から治療対象の血管（責任血管）の候補を特定する。責任血管検出部４５は、３次元画像から冠動脈の枝（血管）を検出し、その冠動脈の枝と壁運動異常部位（心筋梗塞部位）との相対的な位置関係を利用することで、責任血管の候補を検出する。公知技術として、冠動脈枝がそれぞれ解剖学的にどの部位（枝）であるのか特定する方法が提案されている。責任血管検出部４５はその方法を利用することで、撮影時における撮影対象の部位情報に基づいて、３次元画像から特定の枝（血管）を責任血管の候補として特定する。
または、責任血管検出部４５は、公知技術の心筋梗塞シミュレーション（電子情報通信学会論文誌 Ｄ−ＩＩ Ｖｏｌ．Ｊ８８−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．５ ｐｐ．９４３−９５３）を行って、３次元画像から責任血管の候補を特定しても良い。または、責任血管検出部４５は、３次元画像における壁運動異常部位（例えば、心筋梗塞の部位）をモルフォロジカル・フィルタで拡張して、最初に接した冠動脈を責任血管の候補として特定しても良い。または、責任血管検出部４５は、検出した冠動脈枝から壁運動異常部位（心筋梗塞部位）までの距離をそれぞれ算出し、距離が閾値以内となる近傍の枝を責任血管の候補として特定しても良い。
責任血管検出部４５は、検出した責任血管の座標情報をマーカ生成部４２に出力する。マーカ生成部４２は、心筋梗塞部位の形状を表す梗塞部位マーカを生成し、さらに、責任血管の形状を表す責任血管マーカを生成する。
表示制御部４３は、心臓の３次元画像データを表示画像入力部４１から受け付けて、その３次元画像データに基づく３次元画像を表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、３次元画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ね、責任血管の位置に責任血管マーカを重ねて表示部４４に表示させる。
ここで、心臓の３次元画像を図１７に示す。図１７は、心臓の３次元画像を示す図である。表示制御部４３は、心臓の３次元画像４００に表わされている心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカ４２０を重ね、責任血管の位置に責任血管マーカ４１０を重ねて表示部４４に表示させる。このように、責任血管と心筋梗塞部位とを特定してそれぞれを強調して表示することで、治療対象の血管を把握することが可能となる。さらに、高分解能な３次元のＭＲ画像上に心筋梗塞部位を強調して表示することで、臨床上重要な情報となる心筋梗塞部位の位置や広がりの程度を３次元的に観察することが可能となる。
また、心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ねる変わりに、表示制御部４３は、心臓の３次元画像４００に表わされている心筋梗塞部位を、色付きのポリゴンで表わして３次元画像４００に重ねて表示させても良い。また、梗塞部位マーカの代わりに、表示制御部４３は、心臓の３次元画像４００において、心筋梗塞部位とその他の部位とをそれぞれ異なる表示条件で表わして表示部４４に表示させても良い。このように、心筋梗塞部位を、色付きのポリゴンで表示したり、表示条件を変えて表示したりすることで、心筋梗塞部位を強調して表示することが可能となる。
なお、責任血管検出部４５は、ＣＰＵと記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、責任血管検出部４５の機能を実行するための責任血管検出プログラムが記憶されている。そして、ＣＰＵが責任血管検出プログラムを実行することで、責任血管を検出する。
また、第１実施形態と同様に、第４実施形態に係る医用画像処理装置とＭＲＩ装置とによって医用画像診断装置を構成しても、第４実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することができる。
［第５の実施の形態］
次に、この発明の第５実施形態に係る医用画像処理装置について図１８を参照して説明する。図１８は、この発明の第５実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
次に、この発明の第５実施形態に係る医用画像処理装置について図１８を参照して説明する。図１８は、この発明の第５実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
第５実施形態に係る医用画像処理装置は、第１実施形態に係る医用画像処理装置に加えて、評価部６０を備えている。評価部６０以外の構成は、第１実施形態に係る医用画像処理装置の構成と同じであるため、評価部６０について詳しく説明する。なお、外膜抽出部２０の代わりに、第２実施形態に係る外膜抽出部２０Ａを備えていても良い。
第５実施形態においては、ＭＲＩ装置を用いて複数の断面における第１ＭＲ画像データを含む第１ＭＲ画像データ群を取得し、複数の断面における第２ＭＲ画像データを含む第２ＭＲ画像データ群を取得する。内膜抽出部１０は、各断面の第１ＭＲ画像からそれぞれの内膜を検出し、外膜抽出部２０は、各断面の第２ＭＲ画像からそれぞれの外膜を検出する。そして、梗塞部位抽出部３０は、各断面における第２ＭＲ画像からそれぞれ心筋梗塞部位を検出する。外膜検出部２６は、各断面における外膜の座標情報を、検出領域設定部３１と、マーカ生成部４２と、評価部６０の判定部６１とに出力する。また、梗塞部位検出部３３は、各断面における心筋梗塞部位の座標情報を、マーカ生成部４２と判定部６１とに出力する。
（評価部６０）
評価部６０は、判定部６１と評価値算出部６２とを備えている。評価部６０は、梗塞部位抽出部３０によって検出された各断面の心筋梗塞部位と、外膜抽出部２０によって検出された各断面の外膜とに基づいて、検出された心筋梗塞部位が貫壁性梗塞か非貫壁性梗塞かを判定し、貫壁性梗塞と判定した場合は、心筋梗塞部位の広がりの程度を表す評価値を求める。以下、評価部６０の各部について説明する。
評価部６０は、判定部６１と評価値算出部６２とを備えている。評価部６０は、梗塞部位抽出部３０によって検出された各断面の心筋梗塞部位と、外膜抽出部２０によって検出された各断面の外膜とに基づいて、検出された心筋梗塞部位が貫壁性梗塞か非貫壁性梗塞かを判定し、貫壁性梗塞と判定した場合は、心筋梗塞部位の広がりの程度を表す評価値を求める。以下、評価部６０の各部について説明する。
（判定部６１）
判定部６１は、各断面における心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受け付け、各断面における外膜の座標情報を外膜検出部２６から受け付ける。そして、判定部６１は、各断面における心筋梗塞部位と外膜とを同一空間上に配置することで、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と外膜の位置とを特定する。例えば、判定部６１は、各断面における心筋梗塞部位を繋ぎ合せることで、３次元空間における心筋梗塞部位の位置を特定し、各断面における外膜を繋ぎ合せることで、３次元空間における外膜の位置を特定する。そして、判定部６１は、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と外膜の位置とに基づいて、心筋梗塞部位と外膜とが接しているか否かを判定する。判定部６１は、心筋梗塞部位と外膜とが接していない場合は、その心筋梗塞部位を非貫壁性梗塞と判定する。一方、判定部６１は、心筋梗塞部位と外膜とが接している場合は、接している部分の心筋梗塞部位を貫壁性梗塞と判定する。判定部６１は、この判定によって、非貫壁性梗塞の位置と貫壁性梗塞の位置とを特定する。
判定部６１は、各断面における心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受け付け、各断面における外膜の座標情報を外膜検出部２６から受け付ける。そして、判定部６１は、各断面における心筋梗塞部位と外膜とを同一空間上に配置することで、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と外膜の位置とを特定する。例えば、判定部６１は、各断面における心筋梗塞部位を繋ぎ合せることで、３次元空間における心筋梗塞部位の位置を特定し、各断面における外膜を繋ぎ合せることで、３次元空間における外膜の位置を特定する。そして、判定部６１は、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と外膜の位置とに基づいて、心筋梗塞部位と外膜とが接しているか否かを判定する。判定部６１は、心筋梗塞部位と外膜とが接していない場合は、その心筋梗塞部位を非貫壁性梗塞と判定する。一方、判定部６１は、心筋梗塞部位と外膜とが接している場合は、接している部分の心筋梗塞部位を貫壁性梗塞と判定する。判定部６１は、この判定によって、非貫壁性梗塞の位置と貫壁性梗塞の位置とを特定する。
貫壁性梗塞の判定方法について図１９を参照して説明する。図１９は、貫壁性の判定を行う処理を説明するための画像を示す図である。例えば、ある断面におけるＭＲ画像５１０において、外膜５１２と心筋梗塞部位５１３とは接していないため、判定部６１は、この断面における心筋梗塞部位５１３を非貫壁性梗塞と判定する。一方、ある断面におけるＭＲ画像５２０において、外膜５２２と心筋梗塞部位５２３とは接しているため、判定部６１は、この断面における心筋梗塞部位５２３を貫壁性梗塞と判定する。このように、判定部６１は、３次元空間の各部において心筋梗塞部位と外膜とが接しているか否かを判定することで、心筋梗塞部位を非貫壁性梗塞と貫壁性梗塞とに分類する。そして、判定部６１は、非貫壁性梗塞の座標情報と貫壁性梗塞の座標情報とを表示制御部４３に出力する。
（評価値算出部６２）
評価値算出部６２は、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と外膜の位置とに基づいて、心筋梗塞部位と外膜とが接している部分の面積を求める。この面積は、Ｔｒａｎｓｍｕｒａｌ Ｅｘｔｅｎｔ（内膜から外膜方向への心筋梗塞の広がりの指標）として、心筋梗塞の評価に用いられる。そして、評価値算出部６２は、上記接していている部分の面積の値を表示制御部４３に出力する。
評価値算出部６２は、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と外膜の位置とに基づいて、心筋梗塞部位と外膜とが接している部分の面積を求める。この面積は、Ｔｒａｎｓｍｕｒａｌ Ｅｘｔｅｎｔ（内膜から外膜方向への心筋梗塞の広がりの指標）として、心筋梗塞の評価に用いられる。そして、評価値算出部６２は、上記接していている部分の面積の値を表示制御部４３に出力する。
表示制御部４３は、表示画像入力部４１からＭＲ画像データを受けて、そのＭＲ画像を表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、心筋梗塞部位を表す梗塞部位マーカをマーカ生成部４２から受けて、ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。さらに、表示制御部４３は、心筋梗塞部位と外膜とが接している部分の面積の値を評価値算出部６２から受けて、その面積の値を表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、非貫壁性梗塞の座標情報と貫壁性梗塞の座標情報とを判定部６１から受けて、非貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカと、貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカとを区別して表示部４４に表示させる。例えば、表示制御部４３は、非貫壁性梗塞の梗塞部位マーカの色と貫壁性梗塞の梗塞部位マーカの色とを変えて表示部４４に表示させる。
表示部４４に表示される画像の１例を図１９に示す。例えば、表示制御部４３は、２次元のＭＲ画像データを表示画像入力部４１から受けて、２次元画像のＭＲ画像５１０に表わされた心筋梗塞部位５１３の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、別の断面における２次元のＭＲ画像データを表示画像入力部４１から受けて、２次元画像のＭＲ画像５２０に表わされた心筋梗塞部位５２３の位置に梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、判定部６１による貫壁性の判定結果に基づいて、非貫壁性梗塞の梗塞部位マーカと貫壁性梗塞の梗塞部位マーカとを区別して表示部４４に表示させる。具体的には、表示制御部４３は、非貫壁性梗塞の座標情報と、貫壁性梗塞の座標情報とを判定部６１から受けて、非貫壁性梗塞の位置と貫壁性梗塞の位置とを特定して、それぞれの梗塞部位を表す梗塞部位マーカを区別して表示部４４に表示させる。例えば、判定部６１によってＭＲ画像５１０に表わされている心筋梗塞部位５１３が非貫壁性梗塞であると判定された場合、表示制御部４３は、梗塞部位マーカの色を予め設定された非貫壁性梗塞の色に変えて、ＭＲ画像５１０に重ねて表示部４４に表示させる。また、判定部６１によってＭＲ画像５２０に表わされている心筋梗塞部位５２３が貫壁性梗塞であると判定された場合、表示制御部４３は、梗塞部位マーカの色を予め設定された貫壁性梗塞の色に変えて、ＭＲ画像５２０に重ねて表示部４４に表示させる。このように、貫壁性梗塞と非貫壁性梗塞とを区別して表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、内膜５１１を示すマーカと外膜５１２を示すマーカ５１２とをＭＲ画像５１０に重ねて表示部４４に表示させ、内膜５２１を示すマーカと外膜５２２を示すマーカとをＭＲ画像５２０に重ねて表示部４４に表示させても良い。
また、図１９に示すように、表示制御部４３は、３次元のＭＲ画像データを表示画像入力部４１から受けて、心臓の３次元画像５００を表示部４４に表示させても良い。さらに、表示制御部４３は、３次元画像５００に表わされた心筋梗塞部位の位置に梗塞部位マーカ５０１と梗塞部位マーカ５０２とを重ねて表示部４４に表示させる。このとき、表示制御部４３は、判定部６１による貫壁性の判定結果に基づいて、非貫壁性梗塞の梗塞部位マーカと貫壁性梗塞の梗塞部位マーカとを区別して表示部４４に表示させる。図１９に示す例では、表示制御部４３は、梗塞部位マーカ５０１によって貫壁性梗塞部位を表し、梗塞部位マーカ５０２によって非貫壁性梗塞部位を表している。そして、表示制御部４３は、梗塞部位マーカ５０１の色と、梗塞部位マーカ５０２の色とを変えて表示部４４に表示させる。
なお、評価部６０は、ＣＰＵと記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、評価部６０の機能を実行するための評価プログラムが記憶されている。評価プログラムには、判定部６１の機能を実行するための判定プログラムと、評価値算出部６２の機能を実行するための評価値算出プログラムとが含まれている。そして、ＣＰＵが判定プログラムを実行することで、外膜と心筋梗塞部位との位置関係に基づいて貫壁性を判定する。また、ＣＰＵが評価値算出プログラムを実行することで、外膜と心筋梗塞部位とが接触している部分の面積を求める。
また、第１実施形態と同様に、第５実施形態に係る医用画像処理装置とＭＲＩ装置とによって医用画像診断装置を構成しても、第５実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することが可能である。
（動作）
次に、第５実施形態に係る医用画像処理装置の動作について図２０を参照して説明する。図２０は、この発明の第５実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。
次に、第５実施形態に係る医用画像処理装置の動作について図２０を参照して説明する。図２０は、この発明の第５実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。
（ステップＳ６１）
判定部６１は、各断面における外膜の座標情報を外膜検出部２６から受け付け、各断面における心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受け付ける。そして、判定部６１は、各断面における外膜と心筋梗塞部位とを同一の３次元空間に配置することで、３次元空間における外膜の位置と心筋梗塞部位の位置とを特定する。
判定部６１は、各断面における外膜の座標情報を外膜検出部２６から受け付け、各断面における心筋梗塞部位の座標情報を梗塞部位検出部３３から受け付ける。そして、判定部６１は、各断面における外膜と心筋梗塞部位とを同一の３次元空間に配置することで、３次元空間における外膜の位置と心筋梗塞部位の位置とを特定する。
（ステップＳ６２）
そして、判定部６１は、３次元空間における外膜の位置と心筋梗塞部位の位置とに基づいて、心筋梗塞部位が外膜と接しているか否かを判定する。
そして、判定部６１は、３次元空間における外膜の位置と心筋梗塞部位の位置とに基づいて、心筋梗塞部位が外膜と接しているか否かを判定する。
（ステップＳ６３）
心筋梗塞部位が外膜と接していない場合（ステップＳ６２、Ｎｏ）、判定部６１は、その心筋梗塞部位を非貫壁性と判断し（ステップＳ６３）、その判断結果を表示制御部４３に出力する。例えば、判定部６１は、非貫壁性梗塞の座標情報を表示制御部４３に出力する。
心筋梗塞部位が外膜と接していない場合（ステップＳ６２、Ｎｏ）、判定部６１は、その心筋梗塞部位を非貫壁性と判断し（ステップＳ６３）、その判断結果を表示制御部４３に出力する。例えば、判定部６１は、非貫壁性梗塞の座標情報を表示制御部４３に出力する。
（ステップＳ６４）
表示制御部４３は、判定部６１から判定結果を受けると、ＭＲ画像を表示部４４に表示させ、さらに、心筋梗塞部位を表す梗塞部位マーカを、非貫壁性梗塞を表すマーカに加工して、ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に重ねて表示させる。例えば、表示制御部４３は、梗塞部位マーカの色を予め設定された非貫壁性梗塞の色に変えて表示部４４に表示させる。例えば図１９に示すように、表示制御部４３は、２次元のＭＲ画像５１０に表わされた心筋梗塞部位の位置に、非貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカ５１３を重ねて表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、３次元画像５００に表わされた心筋梗塞部位の位置に、非貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカ５０２を重ねて表示部４４に表示させる。
表示制御部４３は、判定部６１から判定結果を受けると、ＭＲ画像を表示部４４に表示させ、さらに、心筋梗塞部位を表す梗塞部位マーカを、非貫壁性梗塞を表すマーカに加工して、ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に重ねて表示させる。例えば、表示制御部４３は、梗塞部位マーカの色を予め設定された非貫壁性梗塞の色に変えて表示部４４に表示させる。例えば図１９に示すように、表示制御部４３は、２次元のＭＲ画像５１０に表わされた心筋梗塞部位の位置に、非貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカ５１３を重ねて表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、３次元画像５００に表わされた心筋梗塞部位の位置に、非貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカ５０２を重ねて表示部４４に表示させる。
（ステップＳ６５）
一方、心筋梗塞部位が外膜と接している場合（ステップＳ６２、Ｙｅｓ）、判定部６１は、その心筋梗塞部位を貫壁性と判断し（ステップＳ６５）、その判断結果を表示制御部４３に出力する。例えば、判定部６１は、貫壁性梗塞の座標情報を表示制御部４３に出力する。
一方、心筋梗塞部位が外膜と接している場合（ステップＳ６２、Ｙｅｓ）、判定部６１は、その心筋梗塞部位を貫壁性と判断し（ステップＳ６５）、その判断結果を表示制御部４３に出力する。例えば、判定部６１は、貫壁性梗塞の座標情報を表示制御部４３に出力する。
（ステップＳ６６）
評価値算出部６２は、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と外膜の位置とに基づいて、心筋梗塞部位と外膜とが接している部分の面積を求め、その面積の値を表示制御部４３に出力する。
評価値算出部６２は、３次元空間における心筋梗塞部位の位置と外膜の位置とに基づいて、心筋梗塞部位と外膜とが接している部分の面積を求め、その面積の値を表示制御部４３に出力する。
（ステップＳ６７）
表示制御部４３は、ＭＲ画像を表示部４４に表示させ、さらに、評価値算出部６２から面積の値を受けると、心筋梗塞部位の広がりの程度を表す評価値として、その面積の値を表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、心筋梗塞部位を表す梗塞部位マーカを、貫壁性梗塞を表すマーカに加工して、ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に重ねて表示させる。例えば、表示制御部４３は、梗塞部位マーカの色を予め設定された貫壁性梗塞の色に変えて表示部４４に表示させる。例えば図１９に示すように、表示制御部４３は、２次元のＭＲ画像５２０に表わされた心筋梗塞部位５２３の位置に、貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、３次元画像５００に表わされた心筋梗塞部位の位置に、貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカ５０１を重ねて表示部４４に表示させる。
表示制御部４３は、ＭＲ画像を表示部４４に表示させ、さらに、評価値算出部６２から面積の値を受けると、心筋梗塞部位の広がりの程度を表す評価値として、その面積の値を表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、心筋梗塞部位を表す梗塞部位マーカを、貫壁性梗塞を表すマーカに加工して、ＭＲ画像に表わされた心筋梗塞部位の位置に重ねて表示させる。例えば、表示制御部４３は、梗塞部位マーカの色を予め設定された貫壁性梗塞の色に変えて表示部４４に表示させる。例えば図１９に示すように、表示制御部４３は、２次元のＭＲ画像５２０に表わされた心筋梗塞部位５２３の位置に、貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカを重ねて表示部４４に表示させる。また、表示制御部４３は、３次元画像５００に表わされた心筋梗塞部位の位置に、貫壁性梗塞を表す梗塞部位マーカ５０１を重ねて表示部４４に表示させる。
心筋梗塞部位が貫壁性であると判定された場合は、早急に治療を行う必要があるため、貫壁性と非貫壁性とを区別することは、治療の緊急性を判定する場合に有用である。この第５実施形態では、外膜と心筋梗塞部位との位置関係に基づいて心筋梗塞部位が貫壁性か否かを判定し、その判定結果を表示部４４に表示する。そのことにより、表示部４４に表示されたＭＲ画像を観察することで、心筋梗塞部位が貫壁性か非貫壁性かを判断することができ、治療の緊急性を判断することができる。さらに、心筋梗塞部位と外膜とが接している部分の面積の値を表示することで、内膜から外膜にかけての心筋梗塞部位の広がり（ｔｒａｎｓｍｕｒａｌ ｅｘｔｅｎｔ）を評価することができる。
なお、ＭＲＩ装置を用いたいわゆるワン・ストップ・ショップ検査によって、心臓領域の診断を行いたいという要求がある。上述した第１実施形態から第５実施形態に係る医用画像処理装置によると、そのワン・ストップ・ショップ検査において有用な情報を提供することが可能となる。
１０ 内膜抽出部
１１ 第１画像入力部
１２ 第１基準点設定部
１３ 第１ライン設定部
１４ 第１輝度値カーブ生成部
１５ 第１勾配算出部
１６ 内膜検出部
２０、２０Ａ 外膜抽出部
２１ 第２画像入力部
２２ 第２基準点設定部
２３ 第２ライン設定部
２４ 第２輝度値カーブ生成部
２５ 第２勾配算出部
２６ 外膜検出部
２７ 内膜拡張部
３０ 梗塞部位抽出部
３１ 検出領域設定部
３２ 高信号領域検出部
３３ 梗塞部位検出部
４０、４０Ａ 画像出力部
４１ 表示画像入力部
４２ マーカ生成部
４３、５２ 表示制御部
４４、５３ 表示部
４５ 責任血管検出部
５０ 画像解析部
５１ 解析部
６０ 評価部
６１ 判定部
６２ 評価値算出部
１１ 第１画像入力部
１２ 第１基準点設定部
１３ 第１ライン設定部
１４ 第１輝度値カーブ生成部
１５ 第１勾配算出部
１６ 内膜検出部
２０、２０Ａ 外膜抽出部
２１ 第２画像入力部
２２ 第２基準点設定部
２３ 第２ライン設定部
２４ 第２輝度値カーブ生成部
２５ 第２勾配算出部
２６ 外膜検出部
２７ 内膜拡張部
３０ 梗塞部位抽出部
３１ 検出領域設定部
３２ 高信号領域検出部
３３ 梗塞部位検出部
４０、４０Ａ 画像出力部
４１ 表示画像入力部
４２ マーカ生成部
４３、５２ 表示制御部
４４、５３ 表示部
４５ 責任血管検出部
５０ 画像解析部
５１ 解析部
６０ 評価部
６１ 判定部
６２ 評価値算出部
Claims (10)
- ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された心筋の輝度値が内腔よりも高い第１ＭＲ画像を受け付け、さらに、造影剤が注入された前記被検体の心臓をＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって撮影することで取得された前記内腔の輝度値が前記心筋よりも高い第２ＭＲ画像を受け付ける受付手段と、
前記第１ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の内膜を検出する内膜抽出手段と、
前記第２ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の外膜を検出する外膜抽出手段と、
前記検出された内膜と外膜との間を検出領域として、前記第２ＭＲ画像の輝度値に基づいて前記検出領域内から心筋梗塞部位を検出する梗塞部位抽出手段と、
ＭＲＩ装置によって前記被検体の心臓を撮影することで取得されたＭＲ画像を受け付けて、前記受け付けたＭＲ画像において前記検出された心筋梗塞部位を識別可能にして表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。 - 前記内膜抽出手段は、前記内腔内に第１基準点を設定し、前記第１ＭＲ画像を対象として前記第１基準点から放射状に延びる複数の第１ラインを設定し、前記複数の第１ライン上のそれぞれにおいて位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配の値が所定の閾値以上となる内膜点をそれぞれの第１ラインごとに求め、各内膜点を繋げることで前記内膜を特定し、
前記外膜抽出手段は、前記内腔内に第２基準点を設定し、前記第２ＭＲ画像を対象として前記第２基準点から放射状に延びる複数の第２ラインを設定し、前記複数の第２ライン上のそれぞれにおいて位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配の値が所定の負の値以下になる点を検出し、その点の外側にある点であって、前記勾配の値が所定の閾値以上になる外膜点をそれぞれの第２ラインごとに求め、各外膜点を繋げることで前記外膜を特定することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。 - 前記外膜抽出手段は、前記内膜抽出手段によって検出された内膜の位置をモルフォロジカル・フィルタによって外側に拡張し、前記第２ＭＲ画像における前記内膜と前記拡張した位置との間で、前記外膜を検出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。
- 前記外膜抽出手段は、前記心臓の部位に応じて前記モルフォロジカル・フィルタによって拡張する範囲の大きさを変えて、前記内膜と前記拡張した位置との間で前記外膜を検出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。
- 前記梗塞部位抽出手段は、前記検出領域内において、輝度値が所定の閾値以上となる領域であって、領域の大きさが所定の大きさ以上となる領域を前記心筋梗塞部位として検出することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の医用画像処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記検出された心筋梗塞部位を表すマーカを生成するマーカ生成手段を更に有し、前記受け付けたＭＲ画像に前記マーカを重ねて前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の医用画像処理装置。
- 前記検出された外膜と前記検出された心筋梗塞部位との位置関係に基づいて、前記検出された心筋梗塞部位が貫壁性梗塞であるか非貫壁性梗塞であるかを判定する判定手段と、
前記判定手段によって貫壁性梗塞であると判定された場合に、前記外膜と前記心筋梗塞部位とが接触している部分の面積を求める評価値算出手段と、
を更に有し、
前記表示制御手段は、前記判定手段による判定結果を前記表示手段に表示させ、さらに、前記貫壁性梗塞であると判定された場合には、前記面積の値を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の医用画像処理装置。 - 前記表示制御手段は、前記表示手段に表示させる前記ＭＲ画像において、前記貫壁性梗塞と前記非貫壁性梗塞とを区別して前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理装置。
- ＭＲＩ装置によって前記被検体の心臓を撮影することで取得されたＭＲ画像を受け付けて、前記受け付けたＭＲ画像から冠動脈を検出する血管検出手段を更に有し、
前記表示制御手段は、前記検出された冠動脈と前記検出された心筋梗塞部位とを識別可能にして前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の医用画像処理装置。 - コンピュータに、
ＭＲＩ装置を用いてブラックブラッド法によって被検体の心臓を撮影することで取得された心筋の輝度値が内腔よりも高い第１ＭＲ画像を受け付け、さらに、造影剤が注入された前記被検体の心臓をＭＲＩ装置を用いて遅延造影法によって撮影することで取得された前記内腔の輝度値が前記心筋よりも高い第２ＭＲ画像を受け付ける受付機能と、
前記第１ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の内膜を検出する内膜抽出機能と、
前記第２ＭＲ画像を対象として位置に対する輝度値の勾配を求め、前記勾配に基づいて前記心筋の外膜を検出する外膜抽出機能と、
前記検出された内膜と外膜との間を検出領域として、前記第２ＭＲ画像の輝度値に基づいて前記検出領域内から心筋梗塞部位を検出する梗塞部位抽出機能と、
ＭＲＩ装置によって前記被検体の心臓を撮影することで取得されたＭＲ画像を受け付けて、前記受け付けたＭＲ画像において前記検出された心筋梗塞部位を識別可能にして表示装置に表示させる表示制御機能と、
を実行させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008130294A JP5215036B2 (ja) | 2008-05-19 | 2008-05-19 | 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008130294A JP5215036B2 (ja) | 2008-05-19 | 2008-05-19 | 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2009273815A JP2009273815A (ja) | 2009-11-26 |
| JP5215036B2 true JP5215036B2 (ja) | 2013-06-19 |
Family
ID=41439775
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2008130294A Active JP5215036B2 (ja) | 2008-05-19 | 2008-05-19 | 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5215036B2 (ja) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101156634B1 (ko) * | 2010-11-23 | 2012-06-14 | 한국표준과학연구원 | 극저자장 핵자기공명 심근전기활동 직접 검출 방법 및 극저자장 핵자기공명장치 |
| US9072490B2 (en) * | 2010-12-20 | 2015-07-07 | Toshiba Medical Systems Corporation | Image processing apparatus and image processing method |
| JP5418791B2 (ja) * | 2011-03-02 | 2014-02-19 | カシオ計算機株式会社 | 画像加工装置、画像加工方法及びプログラム |
| WO2013047496A1 (ja) * | 2011-09-27 | 2013-04-04 | 日本メジフィジックス株式会社 | 心筋輪郭判定技術 |
| KR101270762B1 (ko) | 2011-09-29 | 2013-06-03 | 한국원자력의학원 | 다중가우시안혼합모델을 이용한 심장 극성지도에서의 경색 크기 계측 장치 및 방법 |
| JP6073661B2 (ja) * | 2012-11-21 | 2017-02-01 | 株式会社日立製作所 | 磁気共鳴イメージング装置および磁気共鳴イメージング方法 |
| JP6334902B2 (ja) | 2012-11-30 | 2018-05-30 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置 |
| JP6185262B2 (ja) * | 2013-03-07 | 2017-08-23 | 日本メジフィジックス株式会社 | 核医学骨画像解析技術 |
| JP6132653B2 (ja) * | 2013-05-08 | 2017-05-24 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置及び磁気共鳴イメージング装置 |
| JP6325266B2 (ja) * | 2014-02-03 | 2018-05-16 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4693227B2 (ja) * | 2000-11-14 | 2011-06-01 | 株式会社東芝 | 磁気共鳴イメージング装置及び磁気共鳴イメージングのスキャン同期方法 |
| US6526307B2 (en) * | 2000-12-29 | 2003-02-25 | Ge Medical Systems Global Technology Co., Llc | Method and apparatus to improve myocardial infarction detection with blood pool signal suppression |
| JP3982817B2 (ja) * | 2003-03-07 | 2007-09-26 | 株式会社東芝 | 画像処理装置および画像処理方法 |
| JP4443918B2 (ja) * | 2003-12-26 | 2010-03-31 | 株式会社東芝 | 磁気共鳴イメージング装置および磁気共鳴イメージング装置の信号処理方法 |
| JP4441588B2 (ja) * | 2004-03-26 | 2010-03-31 | 株式会社三重ティーエルオー | 心筋梗塞判定用画像作成装置 |
| DE102005002950B4 (de) * | 2005-01-21 | 2007-01-25 | Siemens Ag | Verfahren zur automatischen Bestimmung der Position und Orientierung des linken Ventrikels und/oder angrenzender Bereiche in 3D-Bilddatensätzen des Herzens |
-
2008
- 2008-05-19 JP JP2008130294A patent/JP5215036B2/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2009273815A (ja) | 2009-11-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5215036B2 (ja) | 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム | |
| NL2004470C2 (en) | System and method for center point trajectory mapping. | |
| JP4389081B2 (ja) | 関心領域の追従制御方法、その方法を用いた画像診断装置及び関心領域の追従制御プラグラム | |
| EP1543773A1 (en) | Biological tissue motion trace method and image diagnosis device using the trace method | |
| JP6381879B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置 | |
| US8487933B2 (en) | System and method for multi-segment center point trajectory mapping | |
| JP6639935B2 (ja) | 画像処理装置およびｍｒｉ装置 | |
| JP4596759B2 (ja) | 画像診断装置、及び画像診断装置の作動方法 | |
| JP4327139B2 (ja) | 画像処理方法および画像処理プログラム | |
| JP4359749B2 (ja) | 生体組織の運動表示方法及び画像診断装置 | |
| JP6991728B2 (ja) | 画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置及び画像処理方法 | |
| JP4503238B2 (ja) | 生体組織の運動表示方法及び画像診断装置 | |
| JP4847684B2 (ja) | 画像診断装置 | |
| JP2005087594A (ja) | 画像診断装置 | |
| JP2013144068A (ja) | 治療支援装置及び制御プログラム | |
| JP2004283583A (ja) | 画像形成医療検査装置の作動方法 | |
| JP2011224117A (ja) | Ｍｒｉ装置、自動鑑別ユニット及び自動鑑別用制御プログラム | |
| JP2010104807A (ja) | 生体組織の動き追跡方法及びその追跡方法を用いた画像診断装置 | |
| JP4972477B2 (ja) | 医用画像処理装置 | |
| JP4352212B2 (ja) | 生体組織の動き追跡表示方法及び画像診断装置 | |
| JP5355240B2 (ja) | 画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置および画像管理システム | |
| JP7551336B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
| JP6842304B2 (ja) | 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 | |
| JP6883960B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置及び医用画像処理装置 | |
| JP5913502B2 (ja) | Ｍｒｉ装置及びデータ処理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110509 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20130129 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130205 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130228 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5215036 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160308 Year of fee payment: 3 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |