JP5500216B2 - 画像表示装置およびプログラム - Google Patents

Description

この発明は、画像表示装置およびプログラムに係る発明であり、特に、生体内の臓器や血液など（これらを部位と称する）の動きを把握することができる画像表示装置およびプログラムに関する。

医療現場では、Ｘ線等を用いて内蔵や骨格等に含まれる患部を撮影することにより、各種検査や診断が行われている。そして、近年では、デジタル技術の適用により、Ｘ線等を用いて患部の動きを捉えた動画像を比較的容易に取得することが可能となっている。たとえば、近年では、Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒの出現によって、歪の無いＸ線動画像を撮影できるようになっている。当該Ｘ線動画像撮影によって、静止画では捉えられなかった臓器などの機能・動態を解析・診断することができる。

そして、患部の動きを捉えて診断することが有効な臓器としては、たとえば、呼吸によって臓器の形状が大きく変化する肺等が挙げられる。たとえば、肺は、疾病を伴う部分では拡大および収縮の動きが著しく低下する傾向を示す。このため、医師は、肺の挙動を動画像を通じて認識することで、診断を行うことが可能となる。

なお、診断装置に関する先行技術としては、特許文献１、特許文献２および非特許文献１などが存在している。

特許文献１では、体に付けられたマーカーを用いて、被験者が撮像中に動いた場合でも当該被験者の輪郭画像を静止し、注目臓器の動きのみを抽出する技術が提案されている。これに対して、特許文献２では、複数の物体を抽出し、そのサイズを求めて、雑音除去用のフィルタサイズを決めることにより、透視画像の視認性改善を施すことができる技術が提案されている。また、非特許文献１では、一つの臓器等の動きにのみ注目し、他の臓器等の動きは雑音要因として扱うことができる技術が開示されている。

特開２００５−２０４９５９号公報 特開２００７−８９７６３号公報

"Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｂｒｅａｔｈｉｎｇ Ｃｈｅｓｔ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ Ｗｉｔｈ ａ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ"，Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌ．４１，Ｎｕｍｂｅｒ １０， Ｏｃｔ．２００６．

ところで、たとえば呼吸動態検査時に胸腔の動きが鈍い場合、単に呼吸が浅いのか、何らかの疾患なのかを判断しづらいという問題があった。

そこで、本発明は、生体の動態検査の際に、疾患であるか否かの判断を簡単に行うことができる画像表示装置およびプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明に係る請求項１に記載の画像表示装置は、生体における複数の部位の動き量の時系列的変化を各々検出する動き量検出部と、前記所定の部位の動き量の時系列的変化または前記他の部位の動き量の時系列的変化を、時間軸方向に、前記所定の部位の動き量の変化と前記他の部位の動き量の変化との間で生じた時間のずれを補正するように所定量だけ移動させる時間軸補正処理を行う時間軸補正部と、前記時間軸補正処理の後において、所定の前記部位の動き量の前記時系列的変化を基準とした、他の前記部位の相対的な動き量の時系列的変化を得る相対動き量算出部と、前記他の部位の前記相対的な動き量の時系列的変化を表示する表示部とを、備えている。

また、本発明に係る請求項２に記載の画像表示装置は、請求項１に記載の画像表示装置であって、前記複数の部位の動き量は、心臓の動き量と、血液の動き量とである。

また、本発明に係る請求項３に記載のプログラムは、コンピュータによって実行されることにより、前記コンピュータを請求項１または請求項２に記載の画像表示装置として機能させる。

本発明の請求項１に記載の画像表示装置および請求項３に記載のプログラムは、生体における複数の部位の動きの時系列的変化を各々検出し、所定の部位の動きの時系列的変化を基準とした、他の部位の相対的な動きの時系列的変化を得ている。そして、画像表示装置は、当該他の部位の相対的な動きの時系列的変化を表示している。

このように、生体の動態検査の際に複数の部位の動きを相対的に捉え、その結果を表示することで、疾患であるか否かの判断を簡単に行うことができる。

また、請求項１に記載の画像表示装置および請求項３に記載のプログラムは、所定の部位の動きの時系列的変化または他の部位の動きの時系列的変化を、時間軸方向に、所定量だけ移動させ、その後、所定の部位の動きの時系列的変化を基準とした、他の部位の相対的な動きの時系列的変化を求めている。

したがって、たとえば所定の部位の第一の事象が発生した後、時間差をおいて、他の部位で当該第一の事象に起因した第二の事象が発生する場合においても、上記時間軸方向の移動により、所定の部位の動きの時系列的変化を基準とした他の相対的な動きの時系列的変化を正確に求めることができる。

また、請求項２に記載の画像表示装置では、複数の部位の動きとしては、心臓の動きと血液の流れとである。

したがって、心拍が発生した後、時間差をおいて、所定の位置の血管において当該心拍に起因した血液の流れが発生する場合において、心臓の動きの時系列的変化を基準とした血液の相対的な動きの時系列的変化を正確に求めることができる。

実施の形態１に係る画像表示装置の構成を示す図である。 実施の形態１に係る画像表示装置の動作の流れを示す図である。 肋骨を抽出する方法を説明する図である。 肋骨を抽出する方法を説明する図である。 肋骨を抽出する方法を説明する図である。 血管を抽出する方法を説明する図である。 血管を抽出する方法を説明する図である。 横隔膜に対して決定された特徴点の位置を例示する図である。 各部位の動きの時系列的変化を示す図である。 正規化後の各部位の相対的な動きの時系列的変化を示す図である。 実施の形態２に係る画像表示装置の構成を示す図である。 心臓壁に対して決定された特徴点の位置を例示する図である。 各部位の動きの時系列的変化を示す図である。 時間ずれ補正後の各部位の動きの時系列的変化を示す図である。 正規化後の各部位の相対的な動きの時系列的変化を示す図である。

以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。

＜実施の形態１＞
図１は、本実施の形態に係る画像表示装置の構成を機能ブロック的に図示した図である。

図１に示すように、当該画像表示装置１００は、データ保持部１０、データ取得部２０、制御部３０および表示部４０により構成されている。また、制御部３０は、対象領域抽出部３１、動き検出部３２、相対動き算出部３３および異常判別部３４により構成されている。

ハードディスクにより構成されるデータ保持部１０には、撮像された動画像データ、撮像レート、処理結果、後述する正常時データなどが保持される。データ取得部２０は、動画像データや正常時データなどデータ保持部１０に格納されている情報を取得する。制御部３０は、画像表示装置１００の動作を制御する。また、表示部４０は、所定の部位の動き量をグラフ表示する。

対象領域抽出部３１は、動画像データを構成する各フレームから対象領域（肺野領域など）を抽出する。動き検出部３２は、対象領域抽出部３１で抽出された所定の部位の動きを検出する。相対動き算出部３３は、所定の部位の動きを基準に、他の部位の相対的動きを算出する。さらに、異常判別部３４は、正常時データと相対動き算出部３３からの出力信号とを比較する。そして、異常判別部３４は、正常時データに対して、当該出力信号に含まれる所定の部位の相対的動きの時系列的変化が大きくずれている場合には、診断対象の生体の異常を判断する。

図２は、本実施の形態に係る画像表示装置１００の動作の流れを示す図である。図２を用いて、画像表示装置１００の動作を説明する。本実施の形態では、生体の呼吸動態を撮影した動画像データを用いて、生体の複数の部位の動きを相対的に捉える方法を説明する。

ここで、生体における部位とは、生体内部の内臓、骨格および血液など生体を構成する要素である。また、生体の呼吸動態を撮影できる装置としては、Ｘ線動画像撮像装置の他に、たとえば超音波装置やＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）スキャン装置などを用いることができる。また、動画像データは、時系列的に撮像された複数の画像データから構成される。

データ取得部２０がデータ保持部１０に格納されている上記動画像データを取得すると、対象領域抽出部３１は、当該動画像データを構成する各画像データから、生体の呼吸に連動して動く複数の部位を各々抽出する（図２のステップＳ１）。

生体の呼吸に連動して動く部位としては、肋骨、横隔膜、鎖骨、胸郭および血管（具体的に肺野領域に存する血管であり、当該血管の位置は肺の動きに連動して変化する）などがある。本実施の形態では、生体の呼吸に連動して動く部位として、横隔膜、肋骨および肺野領域内の血管を抽出する。

横隔膜の上面は肺の下面と接している。なお、横隔膜の動きは、肺の動きと連動している（たとえば、横隔膜が収縮すると、肺は伸展する）。したがって、横隔膜の上面部の抽出は、肺野領域の抽出（より具体的に、肺野領域の下面の抽出）を行うことにより実現できる。ここで、当該肺野領域を抽出する方法としては、たとえば特開昭６３−２４０８３２号公報や特開平２−２５０１８０号公報に開示されている技術を採用することができる。

また、肺などを保護する肋骨は、当該肺を覆うように形成されている。対象領域抽出部３１における当該肋骨の抽出は、次のような方法により行う。

まず、Ｘ線動画像データを構成する各画像データから、肺野領域Ｈａを各々抽出する（図３参照）。なお、図３では、図示を省略しているが比較的高い輝度にて、肋骨が写し出されている。また、図３では、左右の肺野領域Ｈａの間の輪郭は、省略されている。

次に、抽出した各肺野領域Ｈａに対して、図面縦方向にＳｏｂｅｌフィルタ処理を施す（肺野領域Ｈａの左右どちらか一方若しくは双方に対して、Ｓｏｂｅｌフィルタ処理を実施する）。当該Ｓｏｂｅｌフィルタ処理により、肋骨の輪郭をより強調することができる。

当該Ｓｏｂｅｌフィルタ処理後の胸腔のプロファイル解析の一例を、図４に示す。図４の縦軸は、Ｓｏｂｅｌフィルタ処理後の画像における輝度値である。また、図４の横軸は、Ｓｏｂｅｌフィルタ処理後の画像の上下方向の位置である。図４において、丸で囲まれている輝度ピークが、肋骨の輪郭に起因するものである。

当該胸腔のプロファイル解析を行った結果、図５に示すように、肋骨境界Ｂｒを抽出することができる。ここで、図５では、左右の肺野領域Ｈａの間の輪郭は、省略されている。

また、肺野領域内に存する血管の位置は、肺の動きと同じ方向に動く（変動する）。そこで、対象領域抽出部３１における当該血管の抽出は、次のような方法により行うことができる。

まず、Ｘ線動画像データを構成する各画像データから、肺野領域Ｈａを各々抽出する。次に、抽出した各肺野領域Ｈａに対して、ヒストグラム補正を行う。当該ヒストグラム補正により、コントラストをより強調され、結果として肺野領域Ｈａ内の血管領域を強調することができる。

ここで、血管領域抽出の精度を向上させるために、既知である、心臓Ｑと血管Ｂｔとの相対位置関係および縦隔Ｂｊと血管Ｂｔとの相対位置関係を用いて、各画像データからの血管領域Ｂｔの抽出を決定することもできる（図６参照）。さらに、肺野領域Ｈａ内の血管Ｂｔの様子を示す既知の血管モデル（図７参照）を用いて、当該血管モデルにおける血管の位置と一致度合いに応じて、各画像データからの血管領域Ｂｔの抽出を決定しても良い。当該血管モデルを使用することにより、血管領域Ｂｔ抽出の精度をより向上させることができる。

なお、血管モデルとしては、ｈｔｔｐ：／／ｍｅｒｃｋｍａｎｕａｌ．ｂａｎｙｕ．ｃｏ．ｊｐ／ｃｇｉ−ｂｉｎ／ｄｉｓｐｈｔｍｌ．ｃｇｉ？ｕｒｌ＝１６／ｆ１９８＿０１．ｈｔｍｌ、に開示されているものを採用することができる。

さて、各画像データにおいて、横隔膜、肋骨および血管の抽出が終了すると、ユーザによる画像表示装置１００に対する操作等により、動き検出部３２は、所定の画像データにおいて、横隔膜の特徴点、肋骨の特徴点および血管の特徴点を決定する。そして、下記の通り、各画像データ間における当該特徴点の位置の変化量から、動き検出部３２は、抽出された各部位（横隔膜、肋骨および血管）の動きの時系列的変化を各々検出する（図２のステップＳ２）。

図８は、抽出された横隔膜Ｍａの上部の任意位置において決定された特徴点ｋ１を図示している。図８に示すように、横隔膜Ｍａの上部は、破線の輪郭で図示した肺野領域Ｈａの下面と接する。動き検出部３２は、時系列的に撮像された動画像データを構成する複数の画像データにおいて、画像データ間の特徴点ｋ１の動き量を各々取り出し、画像データ間の特徴点ｋ１の動きを追跡する。これにより、動き検出部３２は、横隔膜Ｍａの動きの時系列的変化を検出することができる。

抽出された肋骨Ｂｒの任意位置において決定された特徴点ｋ２を、図５に図示している。動き検出部３２は、時系列的に撮像された動画像データを構成する複数の画像データにおいて、画像データ間の特徴点ｋ２の動き量を各々取り出し、画像データ間の特徴点ｋ２の動きを追跡する。これにより、動き検出部３２は、肋骨Ｂｒの動きの時系列的変化を検出することができる。

抽出された血管Ｂｔの任意位置において決定された特徴点ｋ３を、図６に図示している。動き検出部３２は、時系列的に撮像された動画像データを構成する複数の画像データにおいて、画像データ間の特徴点ｋ３の動き量を各々取り出し、画像データ間の特徴点ｋ３の動きを追跡する。これにより、動き検出部３２は、血管Ｂｔの動きの時系列的変化を検出することができる。

なお、上記では、各部位における特徴点ｋ１，ｋ２，ｋ３は、各々１つであった。しかし、特徴点として、各部位に複数採用しても良い。この場合には、時系列的に撮像された動画像データを構成する複数の画像データにおいて、画像データ間で複数の特徴点の平均的な動き量を各々求める。

たとえば、肋骨において８点の特徴点を決定したとする。この場合、動き検出部３２は、各画像データ間において、各特徴点の動きを検出する。そして、当該各特徴点の動きを加算し、特徴点の点数（＝８）で除算することより、平均的な肋骨の動きを算出する。複数の画像データ間において当該平均的な肋骨の動きを時系列的に追跡したものが、肋骨の動きの時系列的変化とする。なお、ベクトル平均をとっても良い。

図９は、動き検出部３２で検出された、上記横隔膜Ｍａの動きの時系列的変化（直線）、上記肋骨Ｂｒの動きの時系列的変化（一点鎖点）、および上記血管Ｂｔの動きの時系列的変化（破線）を示す図である。

ここで、図９の縦軸は、各部位Ｍａ，Ｂｒ，Ｂｔの動きの絶対量である。また、図９の横軸は、時間である。なお、図９では、各部位Ｍａ，Ｂｒ，Ｂｔの動きの方向性は加味されていない。しかし、必要に応じて既定方向の動きを取り出し、各部位Ｍａ，Ｂｒ，Ｂｔの既定方向における動きの時系列的変化を得ても良い。

図９で示すような各部位Ｍａ，Ｂｒ，Ｂｔの動きの時系列的変化を検出した後、相対動き算出部３３は、所定の部位の動きの時系列的変化を基準とした、他の部位の相対的な動きの時系列的変化を得る（図２のステップＳ３）。

より具体的に、相対動き算出部３３は、所定の部位の時系列的変化を基準として、他の部位の動きの時系列的変化を正規化する（図２のステップＳ３）。たとえば、他の部位の動きの時系列的変化を、所定の部位の動きの時系列的変化で除算する。これにより、相対動き算出部３３は、他の部位の相対的な動きの時系列的変化量を求める。

ここで、本実施の形態では、上記所定の部位を、横隔膜Ｍａとする。したがって、上記他の部位とは、肋骨Ｂｒおよび血管Ｂｔである。つまり、横隔膜Ｍａの動きを基準として、肋骨Ｂｒおよび血管Ｂｒの動きを時系列的に正規化する。

当該ステップＳ３の処理の結果得られたデータを、図１０に示す。

図１０の縦軸は、横隔膜Ｍａの動きに対する肋骨Ｂｔまたは血管Ｂｔの相対的動き量である。また、図１０の横軸は、時間である。図１０において、直線は、横隔膜Ｍａ自身の動きを当該横隔膜Ｍａを基準として正規化した場合である。したがって、横隔膜Ｍａの相対的動き量は、時間に依らず常に一定となる。また一点鎖点は、肋骨Ｂｒの相対的動きの時間変化を示している。さらに破線は、血管Ｂｔの相対的な動きの時間変化を示している。

次に、表示部４０は、少なくとも他の部位（肋骨Ｂｔ，血管Ｂｒ）の相対的な動きの時系列的変化を表示する（図２のステップＳ４）。たとえば、表示部４０は、図１０に示すグラフを表示する。

なお、画像表示装置１００は、他の部位（肋骨Ｂｔ，血管Ｂｒ）の相対的な動きの時系列的変化を表示するだけでなく、図１０に示すデータを用いて疾患の有無を解析しても良い。当該解析方法は次の通りである。

データ保持部１０は、正常時データを記憶している。ここで、正常時データとは、生体の正常状態時における、所定の部位（横隔膜Ｍａ）の動きの時系列的変化を基準とした、他の部位（肋骨Ｂｒ、血管Ｂｔ）の相対的な動きの時系列的変化を示すデータのことである。

異常判別部３４は、データ取得部２０経由でデータ保持部１０から取得した上記正常時データと、相対動き算出部３３で求めた他の部位の相対的な動きの時系列的変化（図１０に示すデータ）とを、比較する。そして、異常判別部３４は、前記比較の結果に応じて、生体の正常または異常を判断する。

たとえば、異常判別部３４は、図１０に示す肋骨Ｂｒの相対的動きの時系列データと正常時データに含まれる肋骨Ｂｒの相対的動きの時系列データとの一致度を判断する。もし、正常時データに含まれる肋骨Ｂｒに関するデータに対して、予め設定された閾値範囲から図１０に示す肋骨Ｂｒに関するデータが外れているなら、異常判別部３４は、当該外れているデータ部分を異常領域として認定・抽出し、疾患可能性有り（生体に異常可能性あり）と判断する。

同様に、異常判別部３４は、図１０に示す血管Ｂｔの相対的動きの時系列データと正常時データに含まれる血管Ｂｔの相対的動きの時系列データとの一致度を判断する。もし、正常時データに含まれる血管Ｂｔに関するデータに対して、予め設定された閾値範囲から図１０に示す血管Ｂｔに関するデータが外れているなら、異常判別部３４は、当該外れているデータ部分を異常領域として認定・抽出し、疾患可能性有り（生体に異常可能性あり）と判断する。

たとえば、横隔膜Ｍａの動きに対して肋骨Ｂｒや血管Ｂｔの動きが許容範囲を超えて鈍い場合には、生体は一部の拘束性疾患を有する可能性が高いといえる。

なお、異常判別部３４における上記異常判別結果を、表示部４０に表示させることもできる。

以上のように、本実施の形態に係る画像表示装置１００では、生体における複数の部位（横隔膜Ｍａ，肋骨Ｂｒ，血管Ｂｔ）の動きの時系列的変化を各々検出している（図９参照）。そして、当該画像表示装置１００は、所定の部位（横隔膜Ｍａ）の動きの時系列的変化を基準とした、他の部位（肋骨Ｂｒ，血管Ｂｔ）の相対的な動きの時系列的変化を得ている（図１０参照）。そして、当該画像表示装置１００は、少なくとも当該他の部位の相対的な動きの時系列的変化を表示している。

このように、生体の動態検査の際に複数の部位の動きを相対的に捉え、その結果を表示することで、疾患であるか否かの判断を簡単に行うことができる。表示部４０に示される、生体の呼吸に連動して動く複数の部位の上記相対的動きを観察する。これにより、たとえば、横隔膜Ｍａの動きに対して肋骨Ｂｒや血管Ｂｔの動きが鈍い場合には、一部の拘束性疾患の可能性が高いと医師等は診断できる。

また、本実施の形態に係る画像表示装置１００では、正常時データと、相対動き算出部３３で求めた他の部位（肋骨Ｂｒ，血管Ｂｔ）の相対的な動きの時系列的変化とを比較し、当該比較の結果に応じて、生体の正常または異常を解析・判断している。

したがって、他の部位（肋骨Ｂｒ，血管Ｂｔ）の相対的な動きの時系列的変化の単なる提示だけでなく、異常の有無も自動的判断することができる。

また、本実施の形態に係る画像表示装置１００では、所定の部位（横隔膜Ｍａ）の動きの時系列的変化を基準として、他の部位（肋骨Ｂｒ，血管Ｂｔ）の動きの時系列的変化を正規化することにより、当該他の部位の相対的な動きの時系列的変化量を求めている。

したがって、簡単な処理により、上記他の部位の相対的な動きの時系列的変化量を求めることができる。

＜実施の形態２＞
呼吸の１周期は約数秒程度であるということを考慮した場合、呼吸に連動して動く各部位（横隔膜、肋骨、血管部位）間において、当該部位の動きはほぼ時間差無しで発生しているといえる。つまり、当該各部位の動きにおいてずれが発生したとしても、呼吸の１周期は約数秒程度であるというスパンを考慮すると、当該ずれは無視できる程度のものである。

しかしながら、心臓の動き（より具体的に心臓壁の動きであり、心拍と把握できる）と血流の流れの変化との間には、一般に無視できないオーダでの時間のずれが生じる。換言すれば、心拍が発生した後、時間差をおいて、所定の箇所の血管において当該心拍に起因した血流が発生する。たとえば、１秒程度の心拍動作において、両者の間には約０．５秒程度の時間のずれが生じる（心臓の動きよりも血流の流れの変化は０．５秒遅れる）。心拍が１秒程度で動作することを考慮すると、上記の通り当該時間のずれの発生は無視できない。

したがって、複数の部位の動きとして、心臓の動きと血液の流れとを採用し、心臓の動きの時系列的変化に対する血液の流れの相対的な動きの時系列的変化を求め、提示する場合には、心臓の動きと血流の流れの変化との間で発生した時間のずれを考慮する必要がある。

本実施の形態では、当該時間ずれを考慮した、血液の流れの相対的な動きの時系列的変化を求め、提示することができる。図１１は、本実施の形態に係る画像表示装置２００の構成を機能ブロック的に示した図である。

図１１に示すように、本実施の形態に係る画像表示装置２００は、実施の形態１に係る画像表示装置１００の構成に、時間軸補正部３５が新たに追加されている。当該時間軸補正部３５は、動き検出部３２と相対動き算出部３３との間に配設されている。当該時間軸補正部３５以外の構成は、実施の形態１に係る画像表示装置１００と同じであるので、当該同じ構成には、図１で付した符号と同じ符号を、図１１においても付している。

時間軸補正部３５は、後述するように、所定の部位の動きの時系列的変化および／または他の部位の動きの時系列的変化を、時間軸方向に、所定量だけ移動させる時間軸補正処理を行う。

以下、本実施の形態に係る画像表示装置２００の動作について説明する。より具体的に、心臓の心拍動態を撮影した動画像データを用いて、生体の複数の部位の動きを相対的に捉える方法を説明する。また、本実施の形態では、心臓の動きの時系列的変化と血液の流れの時系列的流れとを検出し、心臓の動きの時系列的変化を基準とした、血流の相対的な変化を時系列的に求めることとする。

ここで、当該心拍動態を撮影できる装置としては、Ｘ線動画像撮像装置の他に、たとえば超音波装置やＣＴスキャン装置などを用いることができる。また、動画像データは、時系列的に撮像された複数の画像データから構成される。

データ取得部２０がデータ保持部１０に格納されている上記動画像データを取得すると、対象領域抽出部３１は、当該動画像データを構成する各画像データから、心臓および血管を各々抽出する（図２のステップＳ１）。

ここで、心臓は、右の肺と左の肺とで挟まれている。したがって、心臓壁の側面部の抽出は、肺野領域の抽出（より具体的に、肺野領域の側面部の抽出）を行うことにより実現できる。肺野領域を抽出する方法としては、実施の形態１で述べた通りである。さらに、血管を抽出する方法は、実施の形態１で述べた血管の抽出方法と同じである。

その後、ユーザによる画像表示装置２００に対する操作等により、動き検出部３２は、所定の画像データにおいて、心臓に対する特徴点および血管に対する特徴点を決定する。図１２には、図面右側の肺野領域Ｈａの側面に隣接する心臓壁の任意に場所において決定された特徴点ｋ１１を、図示している。なお、血管に対する特徴点の決定は、実施の形態１で述べた通りである。

次に、動き検出部３２は、各画像データ間における当該特徴点の位置の変化量を追跡することにより、心臓壁の動きの時系列的変化を検出する（図２のステップＳ２）。

さらに、動画像データがＸ線動画像撮像装置により撮像された場合には、血管に対して決定された特徴点での輝度値の変化量を、各画像データ間において検出することにより、動き検出部３２は、当該特徴点における血液の流れの時系列的変化を検出する（図２のステップＳ２）。

なお、実施の形態１で説明したように、各部位における特徴点は各々１つに限定されるものでなく、各部位に複数採用しても良い。この場合には、各画像データ間における心臓壁に設定された各特徴点の位置の変化量から平均的な変化量を算出し、当該平均的な変化量をもとに、心臓壁の動きの時系列的変化を求める。また、各画像データ間における血管に設定された各特徴点の輝度値の変化量から平均的な変化量を算出し、当該平均的な変化量をもとに、血液の流れの時系列的変化を求める。ここで、各部位の場所によって時間的ずれがあるため、各特長点として任意の場所を採用するよりも、時系列的ずれ量が同じ場所を選ぶことが望ましい。

図１３は、動き検出部３２で検出された、心臓壁の動きの時系列的変化（直線）、および血液の流れの時系列的変化（破線）を示す図である。ここで、図１３の縦軸は、心臓壁の動き量および血液の動き量（変化量）である。また、図１３の横軸は、時間である。

さて、心臓の動きに応じて心臓から流出する血液は、生体内の血管内を循環していく。したがって、上記の通り、心臓の動きと血液の流れの変化との間には、一般に時間のずれが生じる。

そこで、時間軸補正部３５は、心臓壁の動きの時系列的変化および血液の流れの時系列的変化のうちの少なくとも一方を、時間軸方向に、所定量だけ移動させる。当該所定量の移動により、心臓の動きと血液の流れの変化との間で生じた時間のずれを補正する（つまり、データ上において、心臓の動きと血流の動きとを同期させることができる）。

当該所定量は、心臓と特徴点が付与された血管との間の距離に依存して決定される。具体的に、心臓と特徴点が付与された血管との間の距離が大きくなる程、時間ずれが大きくなるので、当該所定量も大きく設定する。

図１４は、上記時間のずれを補正したデータの様子を示す。図１４に示す例では、補正対象は（つまり、時間軸方向への移動を行ったのは）、血液の流れの時系列的変化である。図１４において、細い破線が補正前の血液の流れの時系列的変化であり、太い破線が補正後の血液の流れの時系列的変化である。

また、心臓の動きと血流の動きとを同期させるために、図１４に示す例では、心臓壁の動きの時系列的変化における極値（ピーク）と血液の流れの時系列的変化の極値（ピーク）とが同一時間となるように、血液の流れの時系列的変化を時間軸方向に移動させている。当該極値の一致により、データ上において、心臓の動きと血流の動きとを同期させることができる。

上記時間軸補正処理後、実施の形態１で説明した相対動き算出部３３における正規化の方法により、心臓壁の動きの時系列的変化を基準とした、血液の流れの相対的な動きの時系列的変化を求める。その後、表示部４０は、当該正規化のデータをグラフ表示する。図１５は、当該表示部４０に表示されるデータを示す図である。

図１５の縦軸は、心臓壁の動きに対する血液の流れの相対的動き量である。また、図１５の横軸は、時間である。図１５において、直線は、心臓壁自身の動きを当該心臓壁を基準として正規化した場合である。したがって、心臓壁の相対的動き量は、時間に依らず常に一定となる。また破線は、血液の相対的な動きの時間変化を示している。

なお、画像表示装置２００は、血液の相対的な動きの時系列的変化を表示するだけでなく、実施の形態１で説明したように、異常判別部３４による、正常時データと図１５に示すデータとを用いた疾患の有無の解析を行っても良い。なお、異常判別部３４における上記異常の判別結果を、表示部４０に表示させることもできる。

以上のように、本実施の形態では、画像表示装置２００は、データ上において、心臓の動きと血流の動きとを同期させた後に、心臓壁の動きの時系列的変化を基準として、血液の相対的な動きの時系列的変化を求めている。

このように、一定の遅延時間を考慮することで両部位間の動きに整合性を持たせることができ、結果として、心臓壁の動きの時系列的変化を基準とした血液の相対的な動きの時系列的変化を正確に求めることができる。

なお、生体における他の部位間においても、心拍と血流との間のように動きにずれが発生する場合がある。つまり、一の部位の第一の事象が発生した後、時間差をおいて、他の部位で当該第一の事象に起因した第二の事象が発生することがある。このような時間ずれが発生する生体の他の部位においても、本実施の形態に係る発明を適用することができる。

また、図１，１１の構成を、各実施の形態で説明した上記各動作を実現するために、各回路ブロックから成るハードウェア構成とすることができる。しかしながら、本発明は、ソフトウェア構成により実現することもできる。つまり、上記各動作・手順を規定するプログラムを作成し、当該プログラムを記録媒体に記憶し、当該記録媒体からコンピュータが当該プログラムを読み取り・実行する。これにより、当該コンピュータを上記各実施の形態に係る画像表示装置として機能させることができ、本願発明をソフトウェア構成として実現できる。

１０ データ保持部
２０ データ取得部
３０ 制御部
３１ 対象領域抽出部
３２ 動き検出部
３３ 相対動き算出部
３４ 異常判別部
３５ 時間軸補正部
４０ 表示部
１００，２００ 画像表示部
Ｈａ 肺野領域（肺）
Ｂｒ 肋骨
Ｂｔ 血管
Ｂｊ 縦隔
Ｑ 心臓
Ｍａ 横隔膜
ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ１１ 特徴点

Claims (3)

1. 生体における複数の部位の動き量の時系列的変化を各々検出する動き量検出部と、
   前記所定の部位の動き量の時系列的変化または前記他の部位の動き量の時系列的変化を、時間軸方向に、前記所定の部位の動き量の変化と前記他の部位の動き量の変化との間で生じた時間のずれを補正するように所定量だけ移動させる時間軸補正処理を行う時間軸補正部と、
   前記時間軸補正処理の後において、所定の前記部位の動き量の前記時系列的変化を基準とした、他の前記部位の相対的な動き量の時系列的変化を得る相対動き量算出部と、
   前記他の部位の前記相対的な動き量の時系列的変化を表示する表示部とを、備えている、
   ことを特徴とする画像表示装置。
2. 前記複数の部位の動き量は、
   心臓の動き量と、
   血液の動き量とである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像表示装置。
3. コンピュータによって実行されることにより、前記コンピュータを請求項１または請求項２に記載の画像表示装置として機能させる、
   ことを特徴とするプログラム。

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