JP5524458B2 - 器官表面画像の表示装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、器官の断層画像データから器官表面の画像を生成して表示する技術に関する。

従来、脳や心臓の表面の画像を２次元的に表示する技術がある。例えば、非特許文献１には、脳表の３次元データから２次元平面へ投影した脳表画像を表示することが記載されている。
位置合わせされた複数医療用画像を臨床応用するための画像処理、外山比南子、小林昭央、上村幸司、ＭＥＤＩＣＡＬ ＩＭＡＧＩＮＧ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｖｏｌ．１６、Ｎｏ３、Ｍａｙ、１９８８、ｐ１９６−２００

しかしながら、上記非特許文献１には、脳表の３次元データの生成方法は記載されていない。

一般に、脳や心臓などの体内の器官は、ＣＴやＭＲＩなどの断層撮影によりその形状に関するデータを得ることは比較的容易である。

そこで、本発明の目的は、断層撮影によって得られた形状データから、器官表面の画像を生成することである。

本発明の別の目的は、断層撮影によって得られた形状データから、３次元の器官表面データを生成して、この３次元の器官表面データから２次元の器官表面画像を生成することである。

本発明の一つの実施態様に従う器官表面画像の表示装置は、被験者の体内の器官を断層撮影して得られた被験者データを記憶した第１の記憶部と、前記器官の３次元形状を示す３次元形状データを記憶した第２の記憶部と、前記３次元形状データが示す前記器官の３次元形状の表面上の点を基点とし、前記３次元形状データに基づいて前記基点から前記器官の内部へ向かうベクトルを生成し、前記生成したベクトルの方向の前記被験者データの値に基づいて、前記基点に割り当てる値を定めて、前記器官の３次元形状の表面に被験者データの値を有する第１の３次元器官表面データを生成する３次元器官表面データ生成手段と、前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第１の３次元器官表面データに基づいて、前記器官の表面の被験者データを２次元表示した第１の２次元器官画像を生成する２次元器官画像生成手段と、前記２次元器官画像生成手段により生成された第１の２次元器官画像を表示装置へ表示させる表示制御手段と、を備える。

好適な実施形態では、前記３次元器官表面データ生成手段は、前記基点を中心とした所定形状の領域を定め、前記所定形状の領域内の前記器官の３次元形状データに基づいて、前記ベクトルの方向を定めてもよい。

好適な実施形態では、前記３次元器官表面データ生成手段は、前記所定形状の領域内の前記器官の３次元形状データにおける器官領域の分布に基づいて、前記ベクトルの方向を定めてもよい。

好適な実施形態では、前記３次元器官表面データ生成手段は、前記基点から前記ベクトルの方向へ、所定距離だけ離れた点の前記被験者データの値を前記基点に割り当ててもよい。

好適な実施形態では、前記３次元器官表面データ生成手段は、前記ベクトルの方向へ前記基点から所定距離までの点の前記被験者データの値の平均値または中央値を前記基点に割り当ててもよい。

好適な実施形態では、前記器官内に設定されたＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を示すＶＯＩデータを記憶した第３の記憶部をさらに備え、前記３次元器官表面データ生成手段は、前記ＶＯＩデータに基づいて、前記器官の３次元形状の表面上に前記ＶＯＩを割り当てた、第２の３次元器官表面データを生成し、前記２次元画像生成手段は、前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第２の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面に割り当てられたＶＯＩを２次元表示した第２の２次元器官画像を生成し、前記表示制御手段は、前記第１の２次元器官画像と前記第２の２次元器官画像とを重ねて表示させるようにしてもよい。

好適な実施形態では、前記器官の血流の増加または減少を示すデータに基づいて算出されたＺ値データを記憶した第４の記憶部をさらに備え、
前記３次元器官表面データ生成手段は、前記Ｚ値データに基づいて、前記器官の３次元形状の表面に割り当てるＺ値を定めて、前記器官の３次元形状の表面にＺ値データの値を有する第３の３次元器官表面データを生成し、前記２次元器官画像生成手段は、前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第３の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面のＺ値分布を２次元表示した第３の２次元器官画像を生成し、前記表示制御手段は、前記第１の２次元器官画像と前記第３の２次元器官画像とを重ねて表示させるようにしてもよい。

別の好適な実施形態では、前記器官内に設定されたＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を示すＶＯＩデータを記憶した第３の記憶部と、前記器官の血流の増加または減少を示すデータに基づいて算出されたＺ値データを記憶した第４の記憶部と、をさらに備え、前記３次元器官表面データ生成手段は、前記ＶＯＩデータに基づいて、前記器官の３次元形状の表面上に前記ＶＯＩを割り当てた、第２の３次元器官表面データと、前記Ｚ値データに基づいて、前記器官の３次元形状の表面に割り当てるＺ値を定めて、前記器官の３次元形状の表面にＺ値データの値を有する第３の３次元器官表面データとを生成し、前記２次元画像生成手段は、前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第２の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面に割り当てられたＶＯＩを２次元表示した第２の２次元器官画像と、前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第３の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面のＺ値分布を２次元表示した第３の２次元器官画像とを生成し、前記表示制御手段は、前記第１の２次元器官画像と、前記第２の２次元器官画像と、前記第３の２次元器官画像とを重ねて表示させてもよい。

好適な実施形態では、前記器官は、脳または心臓であってもよい。

好適な実施形態では、前記被験者データは、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）データ、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データ、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データ、及びＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データのうちのいずれかであってもよい。

以下、本発明の一実施形態であって、本発明を脳表表示に適用した脳表表示装置について、図面を参照して説明する。以下の実施形態では、脳表表示について説明するが、本発明は、脳以外の器官の表面の表示を行う装置に対しても適用可能である。

図１は、本実施形態に係る脳表表示装置１の構成図である。

脳表表示装置１は、例えばプロセッサ及びメモリを備えた汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する脳表表示装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。

脳表表示装置１は、脳形状データ記憶部１１と、被験者データ記憶部１３と、ＶＯＩデータ記憶部１５と、Ｚ値データ記憶部１７と、３Ｄ（３次元）脳表データ記憶部１９と、脳表データ生成部２１と、２Ｄ（２次元）画像生成部２３と、脳断面画像生成部２５と、表示制御部２７と、脳形状データ生成部３１とを有する。

被験者データ記憶部１３は、被験者の身体の一部、本実施形態では脳を断層撮影して得られた被験者データ１３０を記憶する。被験者データ１３０は、例えば、ＭＲＩ撮影装置で被験者の脳を断層撮影したＭＲＩデータ、あるいは、ＣＴ撮影装置で被験者の脳を断層撮影したＣＴデータのなどの脳形状を示す画像データでよい。さらに、被験者データは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）撮影装置で撮影して得られたＳＰＥＣＴデータ、あるいはＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）撮影装置で撮影して得られたＰＥＴデータでもよい。被験者データ記憶部１３には、同じデータ構造を有する複数の被験者の被験者データ１３０を記憶していても良い。被験者データ１３０は、予め標準脳に正規化されていてもよいし、被験者の個人脳のデータそのままでも良い。被験者データ１３０はボクセル形式のデータであって、データ構造の一例を図２Ａに示す。

同図に示すように、被験者データ１３０は、例えば、被験者の頭の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、上下方向をＺ軸としたとき、Ｚ軸方向にＮ枚のＸ−Ｙ断面の画像データからなる。各画像データに含まれるボクセル値は、各画像の画素値と対応する。

脳形状データ生成部３１は、被験者データ記憶部１３に記憶されている被験者データ１３０に基づいて、脳の３Ｄ形状を示す脳形状データを生成し、脳形状データ記憶部１１に格納する。脳形状データ生成部３１は、個人脳の被験者データ１３０に対しては、それぞれの被験者データ１３０について脳形状データを生成する。脳形状データ生成部３１は、標準脳に正規化された被験者データ１３０に対しては、いずれか一つの被験者データ１３０について脳形状データを生成する。

脳形状データ生成部３１は、例えば、図３に示すフローチャートに従って脳形状データを生成する。図４は、図３のフローチャートに従って脳形状データを生成する過程を示す。

まず、脳形状データ生成部３１は、被験者データ記憶部１３から被験者データ１３０を読み出して（Ｓ１）、被験者データ１３０の各ボクセル値（図４（ａ））に対して、所定の画像処理を施して灰白質領域を示すボクセル（図４（ｂ））を抽出する（Ｓ２）。ここでは、たとえば、ＳＰＭ（Statistical Parametric
Mapping)で使用可能な"Gaussian
mixture model"と"prior probability maps"を利用したsegmentation法を用いることができる。

脳形状データ生成部３１は、ステップＳ２で抽出した灰白質領域のデータを平滑化する（図４（ｃ））（Ｓ３）。

脳形状データ生成部３１は、ステップＳ３で平滑化されたボクセルデータを、所定の閾値（例えば最大値の２０％）で白黒に２値化して、白領域と黒領域の２値化画像（図４（ｄ））を生成する（Ｓ４）。

脳形状データ生成部３１は、この２値化画像の内部で、白領域に囲まれている黒領域を白領域に替えて、脳形状データ（図４（ｄ））を生成する（Ｓ５）。

そして、脳形状データ生成部３１は、脳形状データ１１０を脳形状データ記憶部１１に格納する（Ｓ６）。

脳形状データ記憶部１１は、脳の３Ｄ形状を示す脳形状データ１１０を記憶する。脳形状データ記憶部１１は、例えば、脳形状データ生成部３１が生成した脳形状データ１１０を記憶する。

脳形状データ１１０は、被験者データ１３０の脳実質（白質及び灰白質部分）を示す脳形状を示すデータである。脳形状データ１１０は、被験者データ１３０と同じデータ構造を有している。脳形状データ１１０のデータ構造の一例を図２Ｂに示す。

同図に示すように、脳形状データ１１０は、脳領域（脳実質に相当する領域）のボクセルに「１」、それ以外のボクセルには「０」がセットされている。ここで、「０」がセットされているボクセルと接している「１」がセットされているボクセルが、脳形状データ１１０における脳の表面を表している。

次に、ＶＯＩデータ記憶部１５は、予め定められた関心領域を示すＶＯＩデータ１５０が記憶されている。ＶＯＩデータ１５０は、被験者データ１３０と同じデータ構造を有している。つまり、ＶＯＩデータ１５０のデータ構造は、図２Ｂの脳形状データ１１０と同様に、「０」と「１」のボクセル値を有する。すなわち、ＶＯＩデータ１５０は、ＶＯＩ領域のボクセルには「１」、それ以外のボクセルには「０」がセットされている。互いに異なる複数のＶＯＩが設定されているときは、ＶＯＩデータ記憶部１５に、ＶＯＩ別に生成されたＶＯＩデータ１５０を格納するようにしてもよい。あるいは、一つのＶＯＩデータ１５０に、複数のＶＯＩに関する情報を各ＶＯＩが識別可能に格納しても良い。たとえば、第１のＶＯＩが設定されているボクセルには「１」、第２のＶＯＩが設定されているボクセルには「２」、・・・というように設定しても良い。

なお、ＶＯＩデータ１５０が、標準脳に対して定められたＶＯＩのデータであれば、すべての標準脳の被験者データ１３０に共通で使用することができる。また、ＶＯＩそのものは、医師等がマニュアルで設定しても良いし、画像から特定の領域を抽出することによって自動的に設定したものであっても良い。また、複数のＶＯＩは、それらの一部の領域が互いに重複するように設定することもできる。

Ｚ値データ記憶部１７は、被験者の脳の血流の増減を示すデータ、たとえばＳＰＥＣＴデータ、あるいはＰＥＴデータに基づいて算出されたＺ値データ１７０を記憶する。Ｚ値データ１７０は、被験者データ１３０と同じデータ構造を有していて、各ボクセルにはそれぞれのＺ値がセットされている。Ｚ値データ１７０は、標準脳に正規化されたＳＰＥＣＴデータ等に基づいて算出されたもので良いし、個人脳のＳＰＥＣＴデータ等に基づいて算出されたもので良い。

３Ｄ脳表データ記憶部１９は、脳表データ生成部２１が生成した被験者データ１３０に基づく３Ｄ脳表データ（被験者脳表データ）１９１、ＶＯＩデータ１５０に基づくＶＯＩの３Ｄ脳表データ（ＶＯＩ脳表データ）１９３、及びＺ値データ１７０に基づくＺ値の３Ｄ脳表データ（Ｚ値脳表データ）１９５が格納される。

脳表データ生成部２１は、脳形状データ１１０及び被験者データ１３０に基づいて、３Ｄの被験者脳表データ１９１を生成する。被験者脳表データ１９１は、脳形状データ１１０により定まる３Ｄの脳表に、被験者データ１３０に基づく値を割り当てたものである。つまり、被験者脳表データ１９１は、脳の３次元的な形状の表面に、断層画像のボクセル値を割り当てたものである。

また、脳表データ生成部２１は、脳形状データ１１０が示す３Ｄ脳表に脳内のＶＯＩを割り当てたＶＯＩ脳表データ１９３を生成する。

さらに、脳表データ生成部２１は、脳形状データ１１０が示す３Ｄ脳表にＺ値データ１７０に基づいてＺ値を割り当てた３ＤのＺ値脳表データ１９５を生成する。

脳表データ生成部２１によって生成された被験者脳表データ１９１、ＶＯＩ脳表データ１９３、及びＺ値脳表データ１９５が３Ｄ脳表データ記憶部１９に格納される。

本実施形態では、脳表データ生成部２１は、脳表の形状に応じたベクトルを生成するベクトル生成部２１１と、ベクトル生成部２１１で生成したベクトルを用いて脳模型の表面に値を割り当てる値決定部２１３とを有する。

ベクトル生成部２１１は、脳形状データ１１０により定まる脳表上の点（ボクセル）を基点として、脳形状データ１１０に基づいてその基点から脳模型の内部へ向かうベクトルを生成する。例えば、このベクトルは基点における法線を示すベクトルでも良いし、所定の基準点（たとえば、脳形状データ１１０における脳の重心）へ向かうベクトルでも良い。ベクトルの基点となる脳表上の点は、脳形状データ１１０において「０」がセットされたボクセルと接する「１」がセットされたボクセルである。ベクトル生成部２１１は、このようにして定まるすべての基点に対して、図５を用いて以下に説明するような処理を行ってベクトルの方向を定めてもよい。

図５は、ある脳表面近傍の脳形状データ１１０の分布を示す。同図において、ある脳表上の点を基点Ｏとして、その基点ＯにおけるベクトルＶの算出の様子を示す図である。

同図は、脳形状データ１１０におけるＺ＝Ｎ−１，Ｎ，Ｎ＋１の３つのＸ−Ｙ平面の一部を示す。３つのＸ−Ｙ平面内の各ボクセル１１１（図中、符号は一カ所のみ示す）には、脳形状データ１１０の値（「０」または「１」）がセットされている。ここでは、Ｚ＝ＮのＸ−Ｙ平面上のある基点Ｏを中心とする相対座標で考える。

まず、この基点Ｏを中心とした所定形状の領域の参照空間Ｒを定める。ここでは、参照空間Ｒは３×３×３の立方体形状とするが、これ以外の任意の形状でよい。ベクトル生成部２１１は、この参照空間Ｒ内の脳形状データ１１０が示す脳領域の形状に基づいてベクトルを決定する。たとえば、ベクトル生成部２１１は、参照空間Ｒ内の２７ボクセルのうち、脳領域（つまり脳表面及び脳の内部）を構成する点（ボクセル）の分布に従ってベクトルの方向を定める。つまり、脳形状データ１１０の値が「１」（脳領域）であるボクセルと、値が「０」（脳領域外）であるボクセルの分布によって、ベクトルの方向を定める。例えば、基点Ｏを中心の相対座標で考えると、値が「１」のボクセルの座標をそれぞれＸ，Ｙ，Ｚで加算して、ベクトルの方向を定める。図５の例では、値が「１」のボクセルの相対座標は、Ｚ＝Ｎ−１の平面では（−１，−１，−１）、（−１，０，−１）、（−１，１，−１）の３点、Ｚ＝Ｎの平面では（−１，−１，０）、（−１，０，０）、（−１，１，０）、（０，−１，０）、（０，０，０）の５点、Ｚ＝Ｎ＋１の平面では（−１，−１，１）、（−１，０，１）、（−１，１，１）、（０，−１，１）、（０，０，１）、（０，１，１）、（１，−１，１）、（１，０，１）、（１，１，１）の９点となる。その結果、これらの座標の合計により求まるベクトルは、Ｖ＝（−６，−１，６）となる。このベクトルを単位ベクトル化しても良いし、所定の大きさに揃えても良い。

値決定部２１３は、ベクトル生成部２１１が生成したベクトルが通過する一以上のボクセル、換言すると、そのベクトルの方向に位置する一以上のボクセルの値に基づいて、基点に割り当てる値を決定する。

例えば、値決定部２１３は、ベクトル生成部２１１が生成したベクトルの方向へ、所定距離だけ離れた点のボクセルの値を基点に割り当ててもよい。つまり、値決定部２１３は、そのベクトルの長さを所定値に定めて、そのベクトルの終点から最も近いボクセルの値を、ベクトルの基点の値としても良い。このとき、ベクトルの長さは、脳の部位によって異なっても良い。たとえば、頭頂部、側頭部、前頭部、後頭部、基底部などで、それぞれ長さを変えても良い。

また、値決定部２１３は、ベクトル生成部２１１が生成したベクトルの長さを所定値に定めて、そのベクトルが通過するボクセル（あるいは、通過する領域の近傍のボクセル）の値の平均値、中央値、最大値、２番目に大きな値などを基点に割り当ててもよい。

値決定部２１３は、被験者データ１３０、ＶＯＩデータ１５０あるいはＺ値データ１７０データのそれぞれに対して、上記のいずれかの割り当てる手法を用いて、被験者脳表データ１９１、ＶＯＩ脳表データ１９３及びＺ値脳表データ１９５を生成しても良い。例えば、被験者脳表データ１９１を生成する際は、基点から所定距離だけ離れた点の被験者データ１３０のボクセルの値を基点に割り当てるようにしてもよい。また、Ｚ値脳表データ１９５を生成する際は、所定の長さに定めたベクトルが通過するボクセルのＺ値データ１７０の値の平均値あるいは中央値を基点に割り当ててもよい。ＶＯＩ脳表データ１９３を生成する際は、ベクトルの方向に存在するＶＯＩのうち、基点から最も近いＶＯＩを割り当てても良い。

図６は、ＶＯＩ脳表データ１９３生成時のＶＯＩ割り当て処理の説明図である。たとえば、同図に示すように、ベクトル生成部２１１が生成した基点Ｏ１から出るベクトルＶ１の方向にはＶＯＩ−ＡとＶＯＩ−Ｂとが存在するが、最も手前にあるＶＯＩ−Ａが基点Ｏ１に割り当てられる。同様に、基点Ｏ２には、ベクトル生成部２１１が生成したベクトルＶ２の方向の最も手前にあるＶＯＩ−Ｂが割り当てられる。

図１に戻ると、２Ｄ画像生成部２３は、３Ｄ脳表データ記憶部１９に格納されている３種類の３Ｄ脳表データ１９１，１９３，１９５に基づいて、それぞれの２次元の脳表画像を生成する。例えば、２Ｄ画像生成部２３は、被験者脳表データ１９１を２次元平面へ投影した被験者画像を生成し、ＶＯＩ脳表データ１９３に基づく脳表でのＶＯＩの分布を２次元平面に示したＶＯＩ分布画像を生成し、Ｚ値脳表データ１９５に基づく脳表でのＺ値の分布を２次元平面に示したＺ値分布画像を生成する。２Ｄ画像生成部２３は、３種類の３Ｄ脳表データ１９１，１９３，１９５のそれぞれに対して、３Ｄ脳表の６面図（正面図、背面図、左右側面図、平面図、底面図）を生成する。

脳断面画像生成部２５は、脳形状データ１１０、被験者データ１３０，ＶＯＩデータ１５０及びＺ値データ１７０に基づいて、脳の断面の被験者画像、ＶＯＩ分布画像及びＺ値分布画像を生成する。例えば、脳断面画像生成部２５は、以下のような手順で脳の断面を定め、その断面図に相当する画像を生成する。すなわち、脳断面画像生成部２５は、脳形状データ１１０が示す脳形状を任意の面で切った断面を定める。そして、脳断面画像生成部２５は、脳形状データ１１０でこの断面における脳領域を特定し、脳領域内のすべての点において、断面に対する法線ベクトルを定める。ここで、脳断面画像生成部２５は、被験者データ１３０に対しては、基点からその法線ベクトルの方向へ所定距離の位置にあるボクセルの被験者データ１３０の値を、各基点に割り当てて、断面の被験者画像を生成する。また、脳断面画像生成部２５は、ＶＯＩデータ１５０に対しては、法線ベクトルの方向に存在するＶＯＩのうち、各基点から最も近いＶＯＩをそれぞれの基点に割り当てる。さらに、脳断面画像生成部２５は、Ｚ値データ１７０に対しては、法線ベクトルが通過するボクセルのＺ値データ１７０の値の平均値あるいは中央値を、各基点に割り当てる。

本実施形態では、脳断面画像生成部２５は、脳の中心を左右に分割した断面について、被験者画像、ＶＯＩ分布画像及びＺ値分布画像をそれぞれ生成する。

表示制御部２７は、２Ｄ画像生成部２３及び脳断面画像生成部２５が生成した２次元の画像を、表示装置３に表示させるための制御を行う。図７及び図８は、表示制御部２７が表示装置３に表示させる画像の一例を示す。

図７（ａ）に示すように、被験者画像は、脳表に割り当てられた被験者データ１３０の値に応じた白黒画像で表示される。

図７（ｂ）は、被験者画像にＶＯＩ画像を重ねて表示した表示例を示す。ＶＯＩ画像でのＶＯＩの表示は、ＶＯＩごとに異なる色を用いるなど、ＶＯＩが識別できるようにＶＯＩごとに表示態様を替えても良い。また、ＶＯＩ内を塗りつぶしても良いし、ＶＯＩの輪郭だけ表示しても良い。

図８（ａ）は、被験者画像に同一被験者のＺ値画像を重ねて表示した表示例を示す。Ｚ値画像は、同図に示すように、Ｚ値の値に応じた表示態様（例えば、値に応じて色を替えるなど）で表示しても良い。

図８（ｂ）は、被験者画像にＶＯＩ画像及び同一被験者のＺ値画像を重ねて表示した表示例である。

この他に、異なる被験者の被験者画像を重ねたり、異なる被験者のＺ値画像を重ねたりして、被験者間で比較しても良い。

次に、上記のような構成を備えた脳表表示装置１の処理手順について、図９〜図１４を用いて説明する。

まず、脳表表示装置１の全体処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。

脳形状データ生成部３１が被験者データ記憶部１３の被験者データに基づいて、脳形状データを生成して、脳形状データ記憶部１１に格納する（Ｓ１１）。標準脳に正規化された被験者データ１３０、ＶＯＩデータ１５０及びＺ値データ１７０を用いるときは、標準脳用の脳形状データ１１０が既に生成されていればステップＳ１１を省略しても良い。

脳表データ生成部２１は、３種類の３Ｄ脳表データ１９１，１９３，１９５を生成して、３Ｄ脳表データ記憶部１９に格納する（Ｓ１３）。

２Ｄ画像生成部２３は、３Ｄ脳表データ記憶部１９に格納されている３Ｄ脳表データ１９１，１９３，１９５から、３Ｄ脳表を２次元に投影したそれぞれの２次元画像を生成する（Ｓ１５）。

脳断面画像生成部２５は、被験者データ１３０、ＶＯＩデータ１５０及びＺ値データ１７０から、脳を中央で左右に分割したそれぞれの断面画像を生成する（Ｓ１７）。

そして、表示制御部２７が、ステップＳ１５及びＳ１７で生成した断面画像を表示装置３に表示させる（Ｓ１９）。

なお、図９の例では、３Ｄ脳表データ及び２Ｄ画像を生成した後に脳断面画像を生成しているが、脳断面画像を先に生成しても良い。

次に、ステップＳ１３の３Ｄ脳表データ生成処理について、図１０のフローチャートを用いて詳細に説明する。

脳表データ生成部２１が、脳形状データ記憶部１１から脳形状データ１１０を読み込む（Ｓ２１）。さらに、脳表データ生成部２１は、被験者データ記憶部１３から被験者データ１３０を読み込む（Ｓ２３）。そして、脳表データ生成部２１は、脳形状データ１１０及び被験者データ１３０から、被験者脳表データ１９１を生成する（Ｓ２５）。

次に、脳表データ生成部２１は、ＶＯＩデータ記憶部１５からＶＯＩデータ１５０を読み込む（Ｓ２７）。そして、脳表データ生成部２１は、脳形状データ１１０及びＶＯＩデータ１５０から、ＶＯＩ脳表データ１９３を生成する（Ｓ２９）。

さらに、脳表データ生成部２１は、Ｚ値データ記憶部１７からＺ値データ１７０を読み込む（Ｓ３１）。そして、脳表データ生成部２１は、脳形状データ１１０及びＺ値データ１７０から、Ｚ値脳表データ１９５を生成する（Ｓ３３）。

なお、図１０の例では、被験者脳表データ、ＶＯＩ脳表データ、Ｚ値脳表データの順に生成しているが、この順序は自由に入れ替え可能である。

ここで、ステップＳ２５，Ｓ２９及びＳ３３についてさらに詳細に説明する。

図１１は、ステップＳ２５の被験者脳表データ生成処理の詳細な処理を示すフローチャートである。

まず、ベクトル生成部２１１が脳表上のボクセルを基点として選択し、その基点からのベクトルを算出する（Ｓ４１、Ｓ４３）。この詳細な処理は上述の通りである。

そして、値決定部２１３が、基点からステップＳ４３で求めたベクトルの方向へ所定距離のボクセルの被験者データ１３０の値を、その基点に割り当てる（Ｓ４５）。

ステップＳ４１〜Ｓ４５までの処理を、脳表上のすべてのボクセルに対して行って（Ｓ４７）、被験者脳表データ１９１を生成する。生成された被験者脳表データ１９１は、脳表データ記憶部１９に格納される（Ｓ４９）。

次に、図１２は、ステップＳ２９のＶＯＩ脳表データ生成処理の詳細な処理を示すフローチャートである。

まず、ベクトル生成部２１１が脳表上のボクセルを基点として選択し、その基点からのベクトルを算出する（Ｓ５１、Ｓ５３）。この詳細な処理は上述の通りである。

そして、値決定部２１３が、基点からステップＳ５３で求めたベクトルの方向に存在するＶＯＩのうち、最も基点に近いＶＯＩを選択して、その基点は、脳表における選択されたＶＯＩの領域とする（Ｓ５５）。ここで、上記ベクトルの方向にＶＯＩが存在しないときは、基点に何れのＶＯＩを割り当てない。

ステップＳ５１〜Ｓ５５までの処理を、脳表上のすべてのボクセルに対して行って（Ｓ５７）、ＶＯＩ脳表データ１９３を生成する。生成されたＶＯＩ脳表データ１９３は、脳表データ記憶部１９に格納される（Ｓ５９）。

図１３は、ステップＳ３３のＺ値脳表データ生成処理の詳細な処理を示すフローチャートである。

まず、ベクトル生成部２１１が脳表上のボクセルを基点として選択し、その基点からのベクトルを算出する（Ｓ６１、Ｓ６３）。この詳細な処理は上述の通りである。

そして、値決定部２１３が、ステップＳ６３で求めたベクトルのベクトル長を所定長さに定め、基点からそのベクトル終点までにベクトルが通過したボクセルのＺ値データ１７０の値を、その起点に割り当てる（Ｓ６５）。

ステップＳ６１〜Ｓ６５までの処理を、脳表上のすべてのボクセルに対して行って（Ｓ５７）、Ｚ値脳表データ１９５を生成する。生成されたＺ値脳表データ１９５は、脳表データ記憶部１９に格納される（Ｓ６９）。

上記のような処理により、脳表表示を行うことができる。なお、上記の実施形態では、脳表表示装置１は、被験者脳表データ、ＶＯＩ脳表データ及びＺ値脳表データを生成しているが、いずれか一つ以上を選択的に生成しても良い。

また、上記実施形態では、脳表（脳の表面）表示について説明したが、本発明を脳以外の人体の一部、例えば特定の器官に対して適用し、その器官の表面を表示させることもできる。例えば、脳の代わりに心臓に対しても適用可能である。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

本発明の一実施形態に係る脳表表示装置１の構成図である。 被験者データ１３０及び脳形状データ１１０のデータ構造を示す。 脳形状データの生成処理を示すフローチャートである。 図３のフローチャートに従って脳形状データを生成する過程を示す。 基点Ｏにおけるベクトル生成の説明図である。 ＶＯＩ脳表データ１９生成時のＶＯＩ割り当て処理の説明図である。 脳表表示画像の一例を示す。 脳表表示画像の一例を示す。 脳表表示装置１の全体処理を示すフローチャートである。 ステップＳ１３の３Ｄ脳表データ生成処理を示すフローチャートである。 ステップＳ２５の被験者脳表データ生成処理を示すフローチャートである。 ステップＳ２９のＶＯＩ脳表データ生成処理を示すフローチャートである。 ステップＳ３３のＺ値脳表データ生成処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 脳表表示装置
１１ 脳形状データ記憶部
１３ 被験者データ記憶部
１５ データ記憶部
１７ 値データ記憶部
１９ 脳表データ記憶部
２１ 脳表データ生成部
２３ ２Ｄ画像生成部
２５ 脳断面画像生成部
２７ 表示制御部
３１ 脳形状データ生成部
１１０ 脳形状データ
１３０ 被験者データ
１５０ ＶＯＩデータ
１７０ Ｚ値データ
１９１ 被験者脳表データ
１９３ Ｚ値脳表データ
１９５ ＶＯＩ脳表データ
２１１ ベクトル生成部
２１３ 値決定部

Claims (12)

1. 被験者の体内の器官を断層撮影して得られた被験者データを記憶した第１の記憶部と、
   前記器官の３次元形状を示す３次元形状データを記憶した第２の記憶部と、
   前記器官内に設定された３次元形状のＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を示すＶＯＩデータを記憶した第３の記憶部と、
   前記３次元形状データが示す前記器官の３次元形状の表面上の点を基点とし、前記３次元形状データに基づいて前記基点から前記器官の内部へ向かうベクトルを生成し、かつ、
   前記生成したベクトルの方向の前記被験者データの値に基づいて、前記基点に割り当てる値を定めて、前記器官の３次元形状の表面に被験者データの値を有する第１の３次元器官表面データ、及び前記ＶＯＩデータに基づいて、前記生成したベクトルの方向に存在するＶＯＩを前記基点に割り当てて、前記器官の３次元形状の表面上にＶＯＩが割り当てられた第２の３次元器官表面データを生成する、３次元器官表面データ生成手段と、
   前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第１の３次元器官表面データに基づいて、前記器官の表面の被験者データを２次元表示した第１の２次元器官画像、及び前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第２の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面に割り当てられたＶＯＩを２次元表示した第２の２次元器官画像を生成する２次元器官画像生成手段と、
   前記２次元器官画像生成手段により生成された第１の２次元器官画像と第２の２次元器官画像とを重ねて表示装置へ表示させる表示制御手段と、を備えた器官表面画像の表示装置。
2. 被験者の体内の器官を断層撮影して得られた被験者データを記憶した第１の記憶部と、
   前記器官の３次元形状を示す３次元形状データを記憶した第２の記憶部と、
   前記器官内の血流の増加または減少を示すデータに基づいて算出されたＺ値データを記憶した第４の記憶部と、
   前記３次元形状データが示す前記器官の３次元形状の表面上の点を基点とし、前記３次元形状データに基づいて前記基点から前記器官の内部へ向かうベクトルを生成し、かつ、
   前記生成したベクトルの方向の前記被験者データの値に基づいて、前記基点に割り当てる値を定めて、前記器官の３次元形状の表面に被験者データの値を有する第１の３次元器官表面データ、前記生成したベクトルの方向の前記Ｚ値データに基づいて、前記基点に割り当てるＺ値データの値を定めて、前記器官の３次元形状の表面にＺ値データの値を有する第３の３次元器官表面データを生成する３次元器官表面データ生成手段と、
   前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第１の３次元器官表面データに基づいて、前記器官の表面の被験者データを２次元表示した第１の２次元器官画像、及び前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第３の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面のＺ値分布を２次元表示した第３の２次元器官画像を生成する２次元器官画像生成手段と、
   前記２次元器官画像生成手段により生成された第１の２次元器官画像と第３の２次元器官画像とを重ねて表示装置へ表示させる表示制御手段と、を備えた器官表面画像の表示装置。
3. 前記器官内の血流の増加または減少を示すデータに基づいて算出されたＺ値データを記憶した第４の記憶部をさらに備え、
   前記３次元器官表面データ生成手段は、前記Ｚ値データに基づいて、前記器官の３次元形状の表面に割り当てるＺ値を定めて、前記器官の３次元形状の表面にＺ値データの値を有する第３の３次元器官表面データを生成し、
   前記２次元器官画像生成手段は、前記３次元器官表面データ生成手段により生成された第３の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面のＺ値分布を２次元表示した第３の２次元器官画像を生成し、
   前記表示制御手段は、前記第１の２次元器官画像と前記第２の２次元器官画像と前記第３の２次元器官画像とを重ねて表示させることを特徴とする請求項１に記載の器官表面画像の表示装置。
4. 前記３次元器官表面データ生成手段は、
   前記基点を中心とした所定形状の領域を定め、前記所定形状の領域内の前記器官の３次元形状データに基づいて、前記ベクトルの方向を定めることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の器官表面画像の表示装置。
5. 前記３次元器官表面データ生成手段は、
   前記所定形状の領域内の前記器官の３次元形状データにおける器官領域の分布に基づいて、前記ベクトルの方向を定めることを特徴とする請求項４記載の器官表面画像の表示装置。
6. 前記３次元器官表面データ生成手段は、
   前記基点から前記ベクトルの方向へ、所定距離だけ離れた点の前記被験者データの値を前記基点に割り当てることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の器官表面画像の表示装置。
7. 前記３次元器官表面データ生成手段は、
   前記ベクトルの方向へ前記基点から所定距離までの点の前記被験者データの値の平均値または中央値を前記基点に割り当てることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の器官表面画像の表示装置。
8. 前記器官は、脳または心臓であることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の器官表面画像の表示装置。
   
9. 前記被験者データは、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）データ、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データ、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データ、及びＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データのうちのいずれかであることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の器官表面画像の表示装置。
10. 被験者の体内の器官を断層撮影して得られた被験者データを第１の記憶部に記憶し、
    前記器官の３次元形状を示す３次元形状データを第２の記憶部に記憶し、
    前記器官内に設定された３次元形状のＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を示すＶＯＩデータを第３の記憶部に記憶し、
    前記３次元形状データが示す前記器官の３次元形状の表面上の点を基点とし、前記３次元形状データに基づいて前記基点から前記器官の内部へ向かうベクトルを生成し、
    前記生成したベクトルの方向の前記被験者データの値に基づいて、前記基点に割り当てる値を定めて、前記器官の３次元形状の表面に被験者データの値を有する第１の３次元器官表面データを生成し、
    前記ＶＯＩデータに基づいて、前記生成したベクトルの方向に存在するＶＯＩを前記基点に割り当てて、前記器官の３次元形状の表面上にＶＯＩが割り当てられた第２の３次元器官表面データを生成し、
    前記生成された第１の３次元器官表面データに基づいて、前記器官の表面の被験者データを２次元表示した第１の２次元器官画像を生成し、
    前記生成された第２の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面に割り当てられたＶＯＩを２次元表示した第２の２次元器官画像を生成し、
    前記生成された第１の２次元器官画像と第２の２次元器官画像とを重ねて表示装置へ表示させる、器官表面画像の表示方法。
11. 被験者の体内の器官を断層撮影して得られた被験者データを第１の記憶部に記憶し、
    前記器官の３次元形状を示す３次元形状データを第２の記憶部に記憶し、
    前記器官内の血流の増加または減少を示すデータに基づいて算出されたＺ値データを第４の記憶部に記憶し、
    前記３次元形状データが示す前記器官の３次元形状の表面上の点を基点とし、前記３次元形状データに基づいて前記基点から前記器官の内部へ向かうベクトルを生成し、
    前記生成したベクトルの方向の前記被験者データの値に基づいて、前記基点に割り当てる値を定めて、前記器官の３次元形状の表面に被験者データの値を有する第１の３次元器官表面データを生成し、
    前記生成したベクトルの方向の前記Ｚ値データに基づいて、前記基点に割り当てるＺ値データの値を定めて、前記器官の３次元形状の表面にＺ値データの値を有する第３の３次元器官表面データを生成し、
    前記生成された第１の３次元器官表面データに基づいて、前記器官の表面の被験者データを２次元表示した第１の２次元器官画像を生成し、
    前記生成された第３の３次元器官表面データに基づいて、前記器官表面のＺ値分布を２次元表示した第３の２次元器官画像を生成し、
    前記生成された第１の２次元器官画像と第３の２次元器官画像とを重ねて表示装置へ表示させる、器官表面画像の表示方法。
12. 請求項１から３のいずれかに記載の器官表面画像の表示装置をコンピュータ上で実現するためのコンピュータプログラム。

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