JP5364334B2

JP5364334B2 - 医用画像処理装置

Info

Publication number: JP5364334B2
Application number: JP2008274843A
Authority: JP
Inventors: 友寛川崎; 仁山形
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Medical Systems Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2008-10-24
Filing date: 2008-10-24
Publication date: 2013-12-11
Anticipated expiration: 2028-10-24
Also published as: JP2010099348A

Description

本発明は、医用画像処理装置に関する。

近年、医用画像を用いた有効な診断手法の一つとして、医用画像を定期的に撮影し、医用画像に撮影された病変部の解析を定期的に行うことが行われている。例えば、下肢閉塞性動脈硬化症の診断では、下肢の動脈を被写体とする医用画像を定期的に撮影し、医用画像に撮影された血管の狭窄率を定期的に算出することで、治療適応や予後の検討等が行われる。

ここで、従来、管状構造体が撮影された医用画像の解析には、解析用のソフトウェアが用いられている（例えば、特許文献１など）。まず、血管の芯線を抽出する開始点が医師や技師によって手動で設定され、芯線の抽出がソフトウェアによって実行される。続いて、血管の狭窄箇所が医師や技師によって目視で探し出され、狭窄率算出のための狭窄率計測範囲が手動で設定される。血管の狭窄箇所が複数存在する場合には、複数の狭窄率計測範囲が手動で設定される。そして、狭窄率の算出がソフトウェアによって実行される。

特開２００４−２８３３７３号公報

ところで、上記した従来の技術では、管状構造体が撮影された複数の医用画像を解析する際の解析者の負荷が高いという課題があった。すなわち、上記した従来の技術では、例えば、下肢の動脈が撮影された複数の医用画像を解析して狭窄率を算出する際、医師や技師は、医用画像ごとに、開始点や狭窄率計測範囲を手動で設定しなければならなかった。このため、医師や技師の負荷が高くなり、医師や技師の作業効率が低下していた。

なお、上記した課題は、下肢の動脈が撮影された複数の医用画像を解析して狭窄率を算出する際に限られるものではない。例えば、気管支や大腸が撮影された複数の医用画像を解析して腫瘍の変化を求める際などにも同様に課題となる。

そこで、本発明は、上記した従来の技術の課題を解決するためになされたものであり、管状構造体が撮影された複数の医用画像を解析する際の解析者の負荷を軽減し、作業効率を向上することが可能な医用画像処理装置を提供することを目的とする。

上記した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、被検体の管状構造体が第一の検査で撮影された第一の医用画像から抽出された当該管状構造体の芯線を示す芯線情報を用いて、当該被検体の同一管状構造体が第二の検査で撮影された第二の医用画像から当該管状構造体の芯線情報を抽出する芯線情報抽出手段と、前記芯線情報抽出手段によって抽出された芯線情報及び前記第一の医用画像に撮影された管状構造体について決定された関心領域の位置を示す位置情報を用いて、前記第二の医用画像に撮影された管状構造体について関心領域の位置を決定する関心領域決定手段と、を備えたことを特徴とする。

請求項１の発明によれば、管状構造体が撮影された複数の医用画像を解析する際の解析者の負荷を軽減し、作業効率を向上する。

以下に添付図面を参照して本発明に係る医用画像処理装置の実施例を詳細に説明する。まず、実施例１に係る医用画像処理装置の概要を説明し、続いて、構成、処理手順及び効果を説明する。

［実施例１に係る医用画像処理装置の概要］
まず、図１を用いて、実施例１に係る医用画像処理装置の概要を説明する。図１は、実施例１に係る医用画像処理装置の概要を説明するための図である。

実施例１に係る医用画像処理装置は、下肢の動脈が撮影された複数の医用画像を解析して狭窄率を算出する。図１では、複数の医用画像として、初回の検査で撮影された医用画像と今回の検査で撮影された医用画像とを例示する。なお、（Ａ−１）〜（Ａ−２）は同じ医用画像であり、（Ｂ−１）〜（Ｂ−３）も同じ医用画像であるが、説明の便宜上、複数枚に分けて示すものである。

ここで、実施例１に係る医用画像処理装置は、初回の検査で撮影された医用画像（以下、適宜、初回検査の医用画像と呼ぶ）については既に解析し、狭窄率を算出しているものと想定する。このため、図１の（Ａ−１）に示すように、初回検査の医用画像については、血管の芯線を抽出する開始点である「芯線抽出開始点」が既に設定され、「芯線」および「分岐点」が既に抽出され、「狭窄箇所」が既に設定されている。

このような想定の下、実施例１に係る医用画像処理装置は、図１に示すように、今回の検査で撮影された医用画像（以下、適宜、今回検査の医用画像と呼ぶ）を解析して狭窄率を算出する際に、初回検査の医用画像から抽出された「芯線抽出開始点」、「分岐点」及び「狭窄箇所」を用いる。

具体的に説明すると、実施例１に係る医用画像処理装置は、図１の（Ｂ−１）に示すように、初回検査の医用画像の「芯線抽出開始点」を用いて、今回検査の医用画像の「芯線抽出開始点」を設定する。

そして、医用画像処理装置は、図１の（Ｂ−２）に示すように、「芯線」及び「分岐点」の抽出を実行する。

続いて、医用画像処理装置は、図１の（Ｂ−３）に示すように、今回検査の医用画像の「芯線」及び「分岐点」と、初回検査の医用画像の「芯線」、「分岐点」及び「狭窄箇所」とを用いて、今回検査の医用画像の「狭窄箇所」を設定する。

そして、医用画像処理装置は、狭窄率の算出を実行する。

このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置によれば、管状構造体が撮影された複数の医用画像を解析する際の解析者の負荷を軽減し、作業効率を向上することが可能になる。

すなわち、従来の技術では、例えば、下肢の動脈が撮影された複数の医用画像を解析して狭窄率を算出する際、医師や技師は、医用画像ごとに、芯線抽出開始点や狭窄箇所を手動で設定しなければならなかった。

しかしながら、実施例１に係る医用画像処理装置によれば、初回の検査で撮影された医用画像の芯線抽出開始点を用いることで、今回の検査で撮影された医用画像の芯線抽出開始点を自動的に設定することができる。また、実施例１に係る医用画像処理装置によれば、初回の検査で撮影された医用画像の分岐点及び狭窄箇所を用いることで、今回の検査で撮影された医用画像の狭窄箇所を自動的に設定することができる。この結果、医師や技師は、医用画像ごとに芯線抽出開始点や狭窄箇所を手動で設定する必要がなくなるので、医師や技師の負荷を軽減し、作業効率を向上することが可能になる。

［実施例１に係る医用画像処理装置の構成］
次に、図２を用いて、実施例１に係る医用画像処理装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。

実施例１に係る医用画像処理装置１０は、図２に示すように、医用画像入力部１１と入力部１２と出力部１３と記憶部２０と制御部３０とを含む。また、記憶部２０は、図２に示すように、基準情報記憶部２１と時系列情報記憶部２２とを含む。また、制御部３０は、芯線始点決定部３１と芯線抽出部３２と狭窄率計測範囲決定部３３と狭窄率算出部３４と結果表示部３５とを含む。

なお、実施例１に係る医用画像処理装置１０は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）のネットワークを介して外部装置である医用画像撮影装置１００と接続され、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って医用画像撮影装置１００から送信された医用画像を受信する。医用画像撮影装置１００は、例えば、非造影ＭＲＡ（Magnetic Resonance Angiography）、造影ＭＲＡ、造影ＣＴＡ（Computed Tomography Angiography）、Ｘ線アンギオ等の撮影手法を用いて医用画像を撮影し、医用画像処理装置１０に送信する。

医用画像入力部１１は、医用画像撮影装置１００から送信された医用画像の入力を受け付ける。具体的には、医用画像入力部１１は、ＰＡＣＳのネットワークを介して医用画像撮影装置１００と接続され、医用画像の入力を受け付け、受け付けた医用画像を時系列情報記憶部２２に格納する。また、医用画像入力部１１は、医用画像を受け付けた旨を芯線始点決定部３１に通知する。なお、実施例１において、医用画像入力部１１は、時系列で行われた複数回の検査の内、初回の検査を除く第２回以降の検査で撮影された医用画像の入力を受け付ける。

入力部１２は、医用画像処理装置１０を操作する解析者による操作指示の入力を受け付ける。具体的には、入力部１２は、記憶部２０と制御部３０と接続され、操作指示の入力を受け付け、受け付けた操作指示を記憶部２０や制御部３０に通知する。例えば、入力部１２は、キーボード、マウス等で実現され、第Ｎ回検査の医用画像について狭窄率を算出させる操作指示や、狭窄率の推移、変化の度合いを出力部１３に表示させる操作指示等の入力を受け付ける。

出力部１３は、解析者による操作結果を表示する。例えば、出力部１３は、モニタやプリンタ等で実現され、第Ｎ回検査の医用画像について算出された狭窄率や、狭窄率の推移、変化の度合い等を出力する。

基準情報記憶部２１は、複数の医用画像の内、基準となる医用画像に関する情報（以下、適宜、基準情報と呼ぶ）を記憶する。ここで、実施例１においては、解析者が、基準情報を医用画像処理装置１０に予め登録していることを想定する。具体的には、基準情報記憶部２１は、芯線始点決定部３１と狭窄率計測範囲決定部３３と接続され、基準情報記憶部２１が予め記憶する基準情報は、芯線始点決定部３１や狭窄率計測範囲決定部３３による処理に利用される。

例えば、基準情報記憶部２１は、初回検査の医用画像（以下、適宜、基準３次元画像データと呼ぶ）、基準３次元画像データから抽出された血管の芯線を示す芯線情報（以下、適宜、基準３次元血管芯線データと呼ぶ）、及び基準３次元画像データに撮影された血管について決定された狭窄率計測範囲（以下、適宜、基準狭窄率計測範囲データと呼ぶ）を予め記憶する。なお、これらの基準情報は、例えば、公知の技術である解析用のソフトウェア（例えば、特許文献１など）が用いられることによって初回検査の医用画像が解析され、取得される。

ここで、図３および図４を用いて、基準情報記憶部２１が記憶する基準情報を説明する。図３は、基準情報記憶部を説明するための図であり、図４は、基準情報を説明するための図である。例えば、基準情報記憶部２１は、図３に示すように、基準３次元画像データ（図３の（Ａ）を参照）、基準３次元血管芯線データ（図３の（Ｂ）を参照）、及び基準狭窄率計測範囲データ（図３の（Ｃ）を参照）を記憶する。

基準３次元血管芯線データは、基準３次元画像データから抽出された血管の芯線を示す情報であり、ｘ座標、ｙ座標、及びｚ座標で示される座標情報である。例えば、基準情報記憶部２１は、図３の（Ｂ）に示すように、等間隔にサンプリングされた点（「１」〜「ｎ」）のｘ座標、ｙ座標、及びｚ座標を記憶する。

また、基準３次元血管芯線データは、枝状に伸びる血管の芯線の１つの始点（以下、基準始点と呼ぶ）、複数の枝の分岐点（以下、基準分岐点と呼ぶ）、及び複数の枝の終点（以下、基準終点）の位置を示す位置情報を含む。基準始点は、図４に示す「Ｓｓ」にあたり、基準分岐点は、図４に示す「Ｂｓ１」〜「Ｂｓ６」にあたり、基準終点は、図４に示す「Ｅｓ１」〜「Ｅｓ７」にあたる。例えば、基準情報記憶部２１は、図３の（Ｂ）に示すように、基準始点である「Ｓｓ」、基準分岐点である「Ｂｓ１」等、基準終点である「Ｅｓ１」等を座標情報に対応づけて記憶する。

基準狭窄率計測範囲データは、血管について決定された狭窄率計測範囲を示す情報であり、ｘ座標、ｙ座標、及びｚ座標で示される座標情報であり、図４に示す「Ｒｓ１ｓ」〜「Ｒｓ３ｅ」にあたる。なお、狭窄率計測範囲の始点が「Ｒｓ＃ｓ」にあたり、狭窄率計測範囲の終点が「Ｒｓ＃ｅ」にあたる。例えば、基準情報記憶部２１は、図３の（Ｃ）に示すように、「Ｒｓ１ｓ」〜「Ｒｓ３ｅ」の座標情報を記憶する。

時系列情報記憶部２２は、複数の医用画像に関する情報（以下、適宜、時系列情報と呼ぶ）を記憶する。具体的には、時系列情報記憶部２２は、医用画像入力部１１と接続され、医用画像入力部１１によって格納される第２回以降の検査で撮影された医用画像を記憶する。また、時系列情報記憶部２２は、芯線始点決定部３１と芯線抽出部３２と狭窄率計測範囲決定部３３と狭窄率算出部３４と結果表示部３５と接続され、時系列情報記憶部２２が記憶する医用画像は、芯線始点決定部３１、芯線抽出部３２、狭窄率計測範囲決定部３３、狭窄率算出部３４、及び結果表示部３５による処理に利用される。また、時系列情報記憶部２２は、芯線始点決定部３１、芯線抽出部３２、狭窄率計測範囲決定部３３、及び狭窄率算出部３４によって格納される処理の結果を記憶する。

例えば、時系列情報記憶部２２は、医用画像（以下、適宜、３次元画像データと呼ぶ）、３次元画像データから抽出された血管の芯線を示す芯線情報（以下、適宜、３次元血管芯線データと呼ぶ）、３次元画像データに撮影された血管について決定された狭窄率計測範囲（以下、適宜、狭窄率計測範囲データと呼ぶ）、及び算出された狭窄率を、第２回以降の検査について時系列で記憶する。なお、時系列情報記憶部２２が記憶する時系列情報は、基準情報記憶部２１が記憶する基準情報と一致する座標系で定義される。

芯線始点決定部３１は、時系列情報記憶部２２に格納された所定回検査の３次元画像データが描出する医用画像について、始点を決定する。この時、芯線始点決定部３１は、基準情報記憶部２１に記憶されている基準３次元血管芯線データを用いる。具体的には、芯線始点決定部３１は、医用画像入力部１１と基準情報記憶部２１と時系列情報記憶部２２と芯線抽出部３２と接続される。

芯線始点決定部３１は、所定回検査で撮影された医用画像を受け付けた旨を医用画像入力部１１から通知されると、時系列情報記憶部２２を検索し、所定回検査の３次元画像データを取得する。また、芯線始点決定部３１は、基準情報記憶部２１を検索し、基準３次元画像データ及び基準３次元血管芯線データを取得する。また、芯線始点決定部３１は、所定回検査の３次元画像データ、基準３次元画像データ、及び基準３次元血管芯線データを用いて始点を決定し、決定した始点を芯線抽出部３２に通知する。

ここで、実施例１における芯線始点決定部３１は、始点を決定するにあたり、基準３次元画像データ及び所定回検査の３次元画像データの輝度情報を用いて両医用画像の位置ずれを予め補正する。下肢閉塞性動脈硬化症等、血管が撮影された医用画像を解析する際に決定される芯線抽出開始点は、通常、腹大動脈等、太くかつ体動による位置ずれの影響が少ない血管に設定される。このため、所定回検査の医用画像についての始点を基準始点と同じ位置に決定してもよいが、万一始点が血管外に設定されることを回避することを目的として、実施例１における芯線始点決定部３１は、位置ずれを補正する。

すなわち、まず、実施例１における芯線始点決定部３１は、基準３次元画像データ及び所定回検査の３次元画像データから、血管芯線に直交し、基準始点Ｓｓ（ｘ座標、ｙ座標、及びｚ座標）を中心位置とする２次元断面画像を生成する。次に、芯線始点決定部３１は、両２次元断面画像に対して２値化処理を実行し、造影血管の輝度値領域（値１）とそれ以外の領域（値０）とに２値化する。２値化処理を実行する際の閾値としては、例えば、医用画像がＣＴ装置によって撮影されたＣＴ画像である場合には、ＣＴ値が２００ＨＵ以上を値１とし、２００ＨＵ未満を値０とする。なお、図５は、基準３次元画像データから生成された２次元断面画像と、その２値化処理後の２値化画像とを示すものである。図５は、２次元断面画像を説明するための図である。

ここで、基準３次元画像データから取得された２値化画像をｆ_ｓ（ｘ，ｙ）とし、所定回検査の３次元画像データから取得された２値化画像をｆ_ｎ（ｘ，ｙ）とすると、両医用画像の相関関数は、以下の（１）式で示される。

相関関数ｒ（ｌ，ｍ）が最大となる（ｌ，ｍ）を（ｌ_１，ｍ_１）とすると、芯線始点決定部３１は、２次元断面画像上で基準始点Ｓｓを（ｌ_１，ｍ_１）平行移動した座標に、所定回検査の３次元画像データについての始点Ｓｎを決定する。

芯線抽出部３２は、所定回検査の３次元画像データが描出する医用画像から３次元血管芯線データを抽出する。具体的には、芯線抽出部３２は、芯線始点決定部３１と時系列情報記憶部２２と狭窄率計測範囲決定部３３と接続される。

芯線抽出部３２は、所定回検査の３次元画像データについて決定された始点Ｓｎを芯線始点決定部３１から通知されると、時系列情報記憶部２２を検索し、所定回検査の３次元画像データを取得する。また、芯線抽出部３２は、公知の技術であるアルゴリズム（例えば、特許文献１など）を用いて、所定回検査の３次元画像データから３次元血管芯線データを抽出する。また、芯線抽出部３２は、抽出した３次元血管芯線データを時系列情報記憶部２２に格納し、所定回検査の３次元血管芯線データを抽出した旨を狭窄率計測範囲決定部３３に通知する。

狭窄率計測範囲決定部３３は、所定回検査の３次元画像データから抽出された３次元血管芯線データについて、狭窄率計測範囲を決定する。この時、狭窄率計測範囲決定部３３は、基準情報記憶部２１に記憶されている基準３次元血管芯線データ及び基準狭窄率計測範囲データを用いる。具体的には、狭窄率計測範囲決定部３３は、基準情報記憶部２１と時系列情報記憶部２２と芯線抽出部３２と狭窄率算出部３４と接続される。

狭窄率計測範囲決定部３３は、所定回検査の３次元血管芯線データを抽出した旨を芯線抽出部３２から通知されると、時系列情報記憶部２２を検索し、所定回検査の３次元血管芯線データを取得する。また、狭窄率計測範囲決定部３３は、基準情報記憶部２１を検索し、基準３次元血管芯線データを取得する。また、狭窄率計測範囲決定部３３は、所定回検査の３次元血管芯線データ及び基準３次元血管芯線データを用いて狭窄率計測範囲を決定し、決定した狭窄率計測範囲を時系列情報記憶部２２に格納する。また、狭窄率計測範囲決定部３３は、狭窄率計測範囲を決定した旨を狭窄率算出部３４に通知する。

まず、実施例１における狭窄率計測範囲決定部３３は、基準３次元血管芯線データから、分岐点と狭窄率計測範囲との相対的な位置関係を示す相対情報ＲＰを算出する。なお、図６に、基準３次元血管芯線データと所定回検査の３次元血管芯線データとの対応関係を示す。図６は、基準３次元血管芯線データと所定回検査の３次元血管芯線データとの対応関係を示す図である。

例えば、「Ｒｓ１ｓ」と「Ｒｓ１ｅ」とで示される狭窄率計測範囲は、分岐点「Ｂｓ２」と「Ｂｓ３」との間に存在する。分岐点「Ｂｓ２」と「Ｂｓ３」との間の「Ｒｓ１ｓ」の相対的な位置は、「Ｂｓ２」の位置を「０」として「Ｂｓ３」の位置を「１」とすると、以下の（２）で示される。

なお、Ｌ（Ａ，Ｂ）は、Ａ点とＢ点との間の芯線上の距離を示す。

そこで、狭窄率計測範囲決定部３３は、（２）式で算出されたＲＰを所定回検査の３次元血管芯線データに適用することで、所定回検査の３次元血管芯線データについて狭窄率計測範囲を決定する。すなわち、狭窄率計測範囲決定部３３は、所定回検査の３次元血管芯線データである「Ｂｎ２」と「Ｂｎ３」とを以下の（３）式に代入し、所定回検査の３次元血管芯線データについて、「Ｂｎ２」と「Ｒｎ１ｓ」との芯線上の距離を算出する。

そして、狭窄率計測範囲決定部３３は、「Ｂｎ２」から芯線上をＬ（Ｒｎ１ｓ，Ｂｎ２）移動した座標に、所定回検査の３次元画像データについての狭窄率計測範囲「Ｒｎ１ｓ」を決定する。なお、狭窄率計測範囲決定部３３は、「Ｒｎ１ｅ」、「Ｒｎ２ｓ」、「Ｒｎ２ｅ」、「Ｒｎ３ｓ」、「Ｒｎ３ｅ」についても同様に決定する。

狭窄率算出部３４は、所定回検査の３次元血管芯線データについて決定された狭窄率計測範囲を用いて狭窄率を算出する。具体的には、狭窄率算出部３４は、時系列情報記憶部２２と狭窄率計測範囲決定部３３と接続される。

狭窄率算出部３４は、狭窄率計測範囲を決定した旨を狭窄率計測範囲決定部３３から通知されると、時系列情報記憶部２２を検索し、所定回検査の狭窄率計測範囲データを取得する。また、狭窄率算出部３４は、公知の技術であるアルゴリズム（例えば、特許文献１など）を用いて、所定回検査の狭窄率計測範囲データから狭窄率を算出する。また、狭窄率算出部３４は、算出した狭窄率を時系列情報記憶部２２に格納する。

例えば、狭窄率ＳＲは、狭窄率計測範囲の始点の血管内腔面積Ａｓ、狭窄率計測範囲の終点の血管内腔面積Ａｅ、及び、始点と終点との間における血管内腔の最小面積Ａｍを用いて、以下の（４）式および（５）式で示される。

なお、血管内腔面積の代わりに血管内腔の最小径を用いる算出手法もあり、同様の計算式で示される。狭窄率算出部３４は、全ての狭窄率計測範囲に対して同様に狭窄率を算出する。

結果表示部３５は、第Ｎ回検査の医用画像について算出された狭窄率や、狭窄率の推移、変化の度合い等を出力部１３に出力させる。具体的には、結果表示部３５は、時系列情報記憶部２２と接続され、時系列情報記憶部２２に記憶されている狭窄率を用いて、狭窄率の推移、変化の度合い等を出力部１３に出力させる。

例えば、結果表示部３５は、図７に示すグラフを表示する。図７は、結果表示部による表示を説明するための図である。図７に示すグラフは、横軸が時系列の検査日であり、縦軸が狭窄率であるグラフを表示する。結果表示部３５によって表示された図７に示すグラフから、医師や技師は、例えば、狭窄箇所が３箇所あり、定期的な検査の結果、治療要否判定基準値を超えた狭窄から順に治療を行い、治療後の経過観察の結果、狭窄１が再狭窄している推移を読み取ることができる。

［実施例１に係る医用画像処理装置の処理手順］
次に、図８を用いて、実施例１に係る医用画像処理装置の処理手順を説明する。図８は、実施例１に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。

図８に示すように、実施例１に係る医用画像処理装置１０は、医用画像入力部１１が、医用画像撮影装置１００から送信された医用画像の入力を受け付けたか否かを判定している（ステップＳ１０１）。受け付けていない場合には（ステップＳ１０１否定）、医用画像入力部１１は、受け付けたか否かを判定する処理に戻る。

一方、受け付けた場合には（ステップＳ１０１肯定）、続いて、芯線始点決定部３１が、所定回検査の３次元画像データが描出する医用画像について、基準３次元血管芯線データを用いて始点を決定する（ステップＳ１０２）。

次に、芯線抽出部３２が、所定回検査の３次元画像データが描出する医用画像から３次元血管芯線データを抽出する（ステップＳ１０３）。この時、芯線抽出部３２は、ステップＳ１０２において決定された始点から抽出を開始する。

そして、狭窄率計測範囲決定部３３が、基準狭窄率計測範囲データを用いて、所定回検査の３次元画像データが描出する医用画像について、狭窄率計測範囲を決定する（ステップＳ１０４）。

続いて、狭窄率算出部３４が、狭窄率を算出する（ステップＳ１０５）。この時、狭窄率算出部３４は、ステップＳ１０４において決定された狭窄率計測範囲を用いて狭窄率を算出する。

そして、狭窄率算出部３４が、算出した狭窄率を時系列情報記憶部２２に格納することで（ステップＳ１０６）、医用画像処理装置１０は、一連の処理を終了する。

このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置によれば、初回の検査で撮影された医用画像の芯線抽出開始点を用いることで、今回の検査で撮影された医用画像の芯線抽出開始点を自動的に設定することができ、また、初回の検査で撮影された医用画像の分岐点及び狭窄箇所を用いることで、今回の検査で撮影された医用画像の狭窄箇所を自動的に設定することができる。この結果、医師や技師は、医用画像ごとに芯線抽出開始点や狭窄箇所を手動で設定する必要がなくなるので、医師や技師の負荷を軽減し、作業効率を向上することが可能になる。

［実施例１の効果］
上記してきたように、実施例１に係る医用画像処理装置１０においては、芯線始点決定部３１が、初回検査の医用画像から抽出された血管の芯線情報を用いて、所定回検査の医用画像から血管の芯線情報を抽出する。また、狭窄率計測範囲決定部３３が、芯線抽出部３２によって抽出された芯線情報及び初回検査の医用画像に撮影された血管について決定された狭窄率計測範囲を用いて、所定回検査の医用画像に撮影された血管について狭窄率計測範囲を決定する。

このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置１０によれば、下肢の動脈等が撮影された複数の医用画像を解析する際の解析者の負荷を軽減し、作業効率を向上することが可能になる。

すなわち、従来の技術では、下肢の動脈等が撮影された複数の医用画像を解析して狭窄率を算出する際、医師や技師は、医用画像ごとに、芯線抽出開始点や狭窄箇所を手動で設定しなければならなかった。

しかしながら、実施例１に係る医用画像処理装置１０によれば、初回の検査で撮影された医用画像の芯線抽出開始点を用いることで、今回の検査で撮影された医用画像の芯線抽出開始点を自動的に設定することができる。また、実施例１に係る医用画像処理装置１０によれば、初回の検査で撮影された医用画像の分岐点及び狭窄箇所を用いることで、今回の検査で撮影された医用画像の狭窄箇所を自動的に設定することができる。この結果、医師や技師は、医用画像ごとに芯線抽出開始点や狭窄箇所を手動で設定する必要がなくなるので、医師や技師の負荷を軽減し、作業効率を向上することが可能になる。

なお、上記してきたような手法に対し、初回検査で設定された狭窄箇所をそのまま再利用する手法が考えられる。しかしながら、下肢閉塞性動脈硬化症などの場合、図９の検査１と検査２とに示すように、検査ごとの撮影時の下肢の開きや関節の曲がり具合等の被検体の状態の違いによって、血管芯線及び狭窄範囲の位置がずれてしまうことがある。このため、単純に初回検査で設定された狭窄箇所をそのまま再利用するだけでは、精度良く狭窄箇所を決定し、狭窄率を算出することができない。なお、図９は、検査ごとの被検体の状態の違いを説明するための図である。

また、実施例１における芯線始点決定部３１は、芯線の始点を示す基準始点を用いて、所定回検査の医用画像から芯線情報を抽出する際の始点を決定し、狭窄率計測範囲決定部３３は、芯線の分岐点と狭窄率計測範囲との相対的な位置関係を示す基準情報を用いて、狭窄率計測範囲を決定する。このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置１０によれば、芯線抽出開始点を決定する際に初回検査の芯線抽出開始点を流用し、狭窄率計測範囲を決定する際にも初回検査の狭窄率計測範囲を流用するので、簡易な手法で医師や技師の負荷を軽減することが可能になる。

また、実施例１における芯線始点決定部３１は、初回検査の医用画像及び所定回検査の医用画像の輝度情報を用いて両医用画像の位置ずれを補正してから始点を決定する。このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置１０によれば、簡易かつ高精度な手法で医師や技師の負荷を軽減することが可能になる。

また、実施例１に係る医用画像処理装置１０は、狭窄率を算出する狭窄率算出部３４をさらに備える。このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置１０によれば、決定された狭窄率計測範囲について、狭窄率を算出することも可能になる。

また、実施例１に係る医用画像処理装置１０は、結果表示部３５をさらに備え、狭窄率算出部３４によって算出された狭窄率を用いて、狭窄率の推移や悪化の度合いを表示する。このようなことから、実施例１に係る医用画像処理装置１０によれば、算出された狭窄率を視覚的に把握することも可能になる。

［他の実施例］
さて、これまで本発明の実施例１について説明してきたが、本発明は上記した実施例１以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

［結果表示部による表示］
上記の実施例１では、結果表示部による表示として図７を例示したが、結果表示部による表示はこれに限られるものではない。例えば、図１０や図１１のように表示してもよい。図１０及び図１１は、結果表示部による表示を説明するための図である。

図１０の表示形態では、結果表示部３５は、画面右上の狭窄率推移グラフ上の「検査日のインジケータ」がマウス等によって左右に移動されて所定の検査日が選択されると、選択された検査日の３次元画像データのＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）画像を画面左側に表示する。また、結果表示部３５は、各狭窄箇所の悪化度合いをＭＩＰ画像の左下に示されたインジケータに基づき色づけして表示する。なお、結果表示部３５は、悪化度合いの指標を、その検査日とその前後の検査日とに関する狭窄率推移グラフ上での３つの回帰直線の傾きに基づき定義しており、傾きが大きいほど悪化度合いが大きいと判定し、赤色等の警告色でＭＩＰ画像上の狭窄箇所に目印をつける。

また、結果表示部３５は、画面右下に、各検査日の各狭窄箇所の血管芯線に直交したＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction）画像を表示する。また、結果表示部３５は、「検査日のインジケータ」で示されている検査日のＭＰＲ画像については、フレーム枠の表示色を変えるなどしてハイライト表示し、さらにその検査日の３次元画像データの各種レンダリング画像を表示する。

図１１の表示形態は、図１０の表示形態と右下の画像表示が異なる。すなわち、結果表示部３５は、画面右下に、「検査日のインジケータ」で示された検査日の各狭窄箇所の血管芯線に直交したＭＰＲ画像及び血管芯線に沿ったＣＰＲ（Curved ＭＰＲ）画像を表示する。結果表示部３５は、ＣＰＲ画像について、特に血管芯線に沿って真直ぐに引き伸ばした曲面ＭＰＲ画像として表示する。

また、例えば、操作者が、図１０や図１１の画面上で、「検査日のインジケータ」をマウスを用いてつまんで左右に移動した場合、結果表示部３５は、画面左側のＭＩＰ画像を新たに指定した検査日のＭＩＰ画像に更新する。また、図１０の表示例では、結果表示部３５は、画面右下のＭＰＲ画像のフレーム枠のハイライト表示を新たに指定した検査日のＭＰＲ画像に移動する。また、図１１の表示例では、結果表示部３５は、画面右下のＭＰＲ・ＣＰＲ画像を新たに指定した検査日のＭＰＲ・ＣＰＲ画像に更新する。なお、図１０と図１１との表示を切替可能にしてもよい。

［複数の医用画像］
また、上記の実施例１では、複数の医用画像として、初回の検査で撮影された医用画像と所定回検査で撮影された医用画像とを用いる事例を説明したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、基準となる医用画像は初回の検査で撮影されたものでなくてもよい。

［管状構造体］
また、上記の実施例１では、管状構造体として下肢の動脈を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、管状構造体として気管支や大腸などであってもよい。この場合には、関心領域として、例えば、腫瘍の存在する位置を決定することが考えられる。

［医用画像撮影装置］
また、上記の実施例１では、医用画像として３次元画像を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、２次元画像であってもよい。なお、医用画像の撮影手法も、非造影ＭＲＡ、造影ＭＲＡ、造影ＣＴＡ、Ｘ線アンギオ等、いずれでもよい。

［システム構成］
また、上記の実施例１では、医用画像処理装置１０が、狭窄率算出部３４や結果表示部３５を備え、狭窄率を算出する処理まで実行し、算出結果を表示部に表示する事例を説明したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、狭窄率計測範囲決定部３３によって決定された狭窄率計測範囲データが他の装置に送信され、他の装置における処理に利用されるなどしてもよい。

また、上記の実施例１では、医用画像処理装置１０は、ＰＡＣＳのネットワークを介して医用画像撮影装置と接続され、ＤＩＣＯＭ規格に則って医用画像を送受信する構成を想定していた。しかしながら、本発明はこの構成に限られるものではない。例えば、医用画像処理装置１０は、ＣＴ装置の一部として備えられてもよいし、ＭＲＩ装置の一部として備えられていてもよい。

また、医用画像処理装置１０は、例えば、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることができる。この場合、基準情報記憶部２１及び時系列情報記憶部２２、芯線始点決定部３１、芯線抽出部３２、狭窄率計測範囲決定部３３、狭窄率算出部３４及び結果表示部３５は、コンピュータに搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。この時、上記プログラムは、コンピュータに予めインストールされて実現されてもよいし、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリなどのリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいは、ネットワークを介して上記プログラムを配布し、コンピュータに適宜インストールして実現されてもよい。なお、上記各部は、その一部又は全てをロジック回路などのハードウェアにより実現することも可能である。また、上記各部のそれぞれは、ハードウェアとソフトウェア制御とを組合せて実現することも可能である。

以上のように、本発明に係る医用画像処理装置は、医用画像を処理することに有用であり、特に、管状構造体が撮影された複数の医用画像を解析する際の解析者の負荷を軽減し、作業効率を向上することに適する。

実施例１に係る医用画像処理装置の概要を説明するための図である。実施例１に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。基準情報記憶部を説明するための図である。基準情報を説明するための図である。２次元断面画像を説明するための図である。基準３次元血管芯線データと所定回検査の３次元血管芯線データとの対応関係を示す図である。結果表示部による表示を説明するための図である。実施例１に係る医用画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。検査ごとの被検体の状態の違いを説明するための図である。結果表示部による表示を説明するための図である。結果表示部による表示を説明するための図である。

符号の説明

１０医用画像処理装置
１１医用画像入力部
１２入力部
１３出力部
２０記憶部
２１基準情報記憶部
２２時系列情報記憶部
３０制御部
３１芯線始点決定部
３２芯線抽出部
３３狭窄率計測範囲決定部
３４狭窄率算出部
３５結果表示部

Claims

被検体の管状構造体が第一の検査で撮影された第一の医用画像から抽出された当該管状構造体の芯線を示す芯線情報を用いて、当該被検体の同一管状構造体が第二の検査で撮影された第二の医用画像から当該管状構造体の芯線情報を抽出する芯線情報抽出手段と、
前記芯線情報抽出手段によって抽出された芯線情報及び前記第一の医用画像に撮影された管状構造体について決定された関心領域の位置を示す位置情報を用いて、前記第二の医用画像に撮影された管状構造体について関心領域の位置を決定する関心領域決定手段と、
を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
前記関心領域決定手段は、前記位置情報であって芯線と関心領域との相対的な位置関係を示す相対情報を用いて、前記関心領域の位置を決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。
前記芯線情報抽出手段は、前記芯線情報であって芯線の始点を示す始点情報を用いて、前記第二の医用画像から芯線情報を抽出する際の始点を決定し、
前記関心領域決定手段は、前記位置情報であって芯線の分岐点と関心領域との相対的な位置関係を示す相対情報を用いて、前記関心領域の位置を決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。
前記芯線情報抽出手段は、前記第一の医用画像及び前記第二の医用画像の輝度情報を用いて両医用画像の位置ずれを補正してから始点を決定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。
前記関心領域決定手段によって位置が決定された関心領域の狭窄率を算出する狭窄率算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記狭窄率算出手段は、複数の第二の医用画像に時系列で撮影された管状構造体各々について狭窄率を算出し、
前記狭窄率算出手段によって算出された狭窄率を用いて、狭窄率の推移および／または変化の度合いを表示する表示手段をさらに備えたことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。