JP5762008B2 - 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Description

この発明の実施形態は、癌の分化度の評価に用いられる情報を医用画像に基づいて求め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。

肺結節が良性であるか悪性であるかの診断を行うための技術が開発されている。例えばＸ線ＣＴ装置によって取得されたＣＴ画像を用いて肺結節候補の形状や大きさの変化を経時的に観察することにより、癌化する可能性が高い病巣を検出している。しかしながら、より精度良く癌であると同定するためには、ＳＰＥＣＴやＰＥＴなどによる機能検査の結果と組み合わせて診断することが必要となっている。

また、Ｘ線ＣＴ装置を用いたパフュージョン検査が行われている。パフュージョン検査は、造影剤が注入された被検体をＸ線ＣＴ装置によって撮影し、その撮影結果に基づいて診断を行う方法である。

特開２００９−１９５３８０号公報

従来においては、肺結節候補を癌であると同定するためには、２種類の診断装置（例えばＸ線ＣＴ装置とＳＰＥＣＴ）を用いて検査を行う必要があった。そのため、病院内において利便性が良くないという問題があった。

また、肺結節候補の形態情報には形状や大きさなどの複数のパラメータがあり、それら複数のパラメータを医師が複合的に判断して診断する必要がある。診断の精度を上げるためには、機能検査の結果である機能情報を補填して医師が診断する必要がある。

Ｘ線ＣＴ装置を用いたパフュージョン検査で得られる情報についても、医師が複合的に判断して診断する必要がある。診断の精度を上げるためには、非造影状態で得られたＣＴ画像データから得られる形態情報を補填して医師が診断する必要がある。

この発明が解決しようとする課題は、腫瘍候補の癌化の同定の精度を向上させることが可能な医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラムを提供することである。

実施形態の医用画像処理装置は、特定手段と、第１の演算手段と、第２の演算手段と、第３の演算手段とを有する。特定手段は、医用画像撮影装置によって被検体を撮影することで得られた医用画像データを受けて、この医用画像データから腫瘍候補を特定する。第１の演算手段は、特定された腫瘍候補の形態の特徴を示す形態情報をこの医用画像データに基づいて求める。第２の演算手段は、特定された腫瘍候補における血流動態を示す機能情報をこの医用画像データに基づいて求める。第３の演算手段は、形態情報と機能情報とに基づいて腫瘍候補の腫瘍の度合いを示す癌化特徴量を求める。
実施形態の医用画像処理プログラムは、特定機能と、第１の演算機能と、第２の演算機能と、第３の演算機能とを、コンピュータに実行させる。特定機能は、医用画像撮影装置によって被検体を撮影することで得られた医用画像データを受けて、この医用画像データから腫瘍候補を特定する機能である。第１の演算機能は、特定された腫瘍候補の形態の特徴を示す形態情報をこの医用画像データに基づいて求める機能である。第２の演算機能は、特定された腫瘍候補における血流動態を示す機能情報をこの医用画像データに基づいて求める機能である。第３の演算機能は、形態情報と機能情報とに基づいて腫瘍候補の腫瘍の度合いを示す癌化特徴量を求める機能である。

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。 実施形態において取得された医用画像データを模式的に示す図である。 肺の画像を示す図であり、肺結節候補の領域を説明するための図である。 形態情報と形態腫瘍度との関係を示すレーダーチャートである。 肺の画像を示す図であり、機能情報を求める処理を説明するための図である。 機能情報と機能腫瘍度との関係を示すレーダーチャートである。 腫瘍の度合い（結節特徴スコア）を模式的に示す図である。 実施形態に係る医用画像処理装置による動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る医用画像処理装置による動作の一例を示すフローチャートである。

図１を参照して、実施形態に係る医用画像処理装置について説明する。この実施形態に係る医用画像処理装置１は医用画像撮影装置９０に接続されている。

（医用画像撮影装置９０）
医用画像撮影装置９０は例えばＸ線ＣＴ装置である。医用画像撮影装置９０は、被検体を撮影することで医用画像データを生成する。医用画像撮影装置９０は医用画像データを医用画像処理装置１に出力する。医用画像撮影装置９０の画像記憶部２は医用画像データを記憶する。

医用画像撮影装置９０は、例えば３次元領域を撮影することでボリュームデータを生成する。一例として肺を撮影対象とする。この場合、医用画像撮影装置９０は被検体の胸部を撮影することで胸部のボリュームデータを生成する。

また、医用画像撮影装置９０は、被検体の同一部位を撮影対象として３次元領域を連続的に撮影することで、時系列に沿った複数のボリュームデータ（撮影された時間がそれぞれ異なる複数のボリュームデータ）を生成する。肺を撮影対象とした場合、医用画像撮影装置９０は胸部を連続的に撮影することで、時系列に沿った複数のボリュームデータを生成する。

医用画像撮影装置９０は胸部のボリュームデータを医用画像処理装置１に出力する。画像記憶部２は胸部のボリュームデータを記憶する。

この実施形態ではいわゆる造影撮影（パフュージョン検査）を行う。すなわち、医用画像撮影装置９０は、造影剤が注入された被検体の同一部位（例えば肺）を撮影対象として、胸部を連続的に撮影することで時系列に沿った複数のボリュームデータを生成する。造影剤が被検体に注入されて得られたボリュームデータを「造影ボリュームデータ」と称することとする。造影剤が被検体に注入されないで得られたボリュームデータを「非造影ボリュームデータ」と称することとする。

この実施形態において得られる医用画像データを、図２に示す。図２は、この実施形態において取得された医用画像データを模式的に示す図であり、非造影ボリュームデータと複数の造影ボリュームデータとを模式的に示す図である。非造影撮影においては、医用画像撮影装置９０は胸部の非造影ボリュームデータ１００を生成する。また、造影撮影においては、医用画像撮影装置９０は、時系列に沿った複数の造影ボリュームデータを含む造影ボリュームデータ群２００を生成する。造影ボリュームデータ群２００は、造影ボリュームデータ２０１、造影ボリュームデータ２０２、造影ボリュームデータ２０３、造影ボリュームデータ２０４、及び造影ボリュームデータ２０５などの複数のボリュームデータを含む。造影ボリュームデータ群２００に含まれる複数の造影ボリュームデータは、それぞれ撮影された時間が異なるデータである。例えば医用画像撮影装置９０は、造影ボリュームデータ２０１、造影ボリュームデータ２０２、・・・、造影ボリュームデータ２０３の順番で各造影ボリュームデータを生成する。画像記憶部２は、非造影ボリュームデータ１００と造影ボリュームデータ群２００とを記憶する。

（医用画像処理装置１）
医用画像処理装置１は、画像記憶部２と、特定部３と、第１の演算部４と、第２の演算部５と、第３の演算部６と、画像生成部７と、表示制御部８と、ユーザインターフェース９（ＵＩ）とを備えている。

（画像記憶部２）
画像記憶部２は、医用画像撮影装置９０によって生成された医用画像データを記憶する。画像記憶部２は、例えば胸部の非造影ボリュームデータを記憶する。また画像記憶部２は、造影撮影によって得られた時系列に沿った複数の造影ボリュームデータを記憶する。

（特定部３）
特定部３は画像記憶部２からボリュームデータを読み込み、そのボリュームデータから肺結節（腫瘍）候補を特定する。特定部３は、例えば図２に示す非造影ボリュームデータ１００を画像記憶部２から読み込み、非造影ボリュームデータ１００の画素値（ＣＴ値）に基づいて肺結節候補を特定する。例えば、特定部３は、経験的に求められる閾値以上の画素値を有する範囲を肺結節候補として特定する。または、特定部３は、造影撮影によって得られた複数の造影ボリュームデータのうち、撮影対象の周辺に造影剤が流入する前の時相に得られたボリュームデータに基づいて肺結節候補を特定してもよい。例えば図２に示す造影ボリュームデータ２０１が、肺の周辺に造影剤が流入する前の時相に取得されたボリュームデータである場合、特定部３は造影ボリュームデータ２０１に基づいて肺結節候補を特定する。特定部３が造影ボリュームデータ２０１に基づいて肺結節候補を特定する場合には、非造影ボリュームデータ１００は生成されていなくてもよい。すなわち、医用画像撮影装置９０は非造影撮影を行わずに、造影撮影のみを行って造影ボリュームデータ群２００のみを生成してもよい。特定部３は、肺結節（腫瘍）候補の位置を示す位置情報（座標情報）を、第１の演算部４と第２の演算部５と表示制御部８とに出力する。

特定部３によって特定された肺結節候補の一例を、図３に示す。図３は肺の画像を示す図であり、肺結節候補の領域を説明するための図である。特定部３は、例えば非造影ボリュームデータ１００の画素値（ＣＴ値）に基づいて肺結節候補１１０を特定する。

（第１の演算部４）
第１の演算部４は、形態情報算出部４１と形態腫瘍度算出部４２とを備えている。

（形態情報算出部４１）
形態情報算出部４１は、肺結節（腫瘍）候補の位置情報とボリュームデータとを受けて、肺結節（腫瘍）候補の形態の特徴を示す形態情報を求める。形態情報算出部４１は、例えば非造影ボリュームデータ１００に基づいて、肺結節候補の形態の特徴を示す形態情報を求める。形態情報としては、肺結節候補の大きさ、肺結節候補の形状、肺結節候補の表面の凹凸の形状、及び肺結節候補の内部構造が一例として該当する。内部構造には、肺結節候補の内部に形成された空洞の状態、又は肺結節候補の画素値（ＣＴ値）の均一性が該当する。空洞の状態には、例えば空洞の大きさ（面積）が該当する。形態情報算出部４１は、肺結節候補の大きさ、肺結節候補の形状、肺結節候補の表面の凹凸の形状、肺結節候補の空洞の状態、及び画素値（ＣＴ値）の均一性のうち少なくとも１つの情報を形態情報として求める。すなわち形態情報算出部４１は、肺結節候補について、大きさ、形状、表面の凹凸の形状、空洞の状態、及び画素値の均一性のうちの複数の情報を求めてもよいし、１つの情報のみを求めてもよい。例えば、形態情報算出部４１によって求められる形態情報の種類を、操作者が操作部１３を用いて指定してもよい。この場合、形態情報算出部４１は、操作者によって指定された形態情報を求める。

形態情報算出部４１は、肺結節候補の大きさの一例として肺結節候補の面積を求める。形態情報算出部４１は、肺結節候補の形状を特定し、特定された形状をＳｐｈｅｒｉｃａｌ（球状）、Ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ（三角形状）、Ｌｉｎｅａｒ（直線状）、Ｏｖａｌ（楕円状）、又はＩｒｒｅｇｕｌａｒのいずれかの形状に分類する。例えば形態情報算出部４１は、パターンマッチングによって肺結節候補の形状を分類する。形態情報算出部４１は、肺結節候補の表面の凹凸の形状を求め、凹凸の形状をＳｐｉｃｕｌａｒ（針骨状）、Ｓｍｏｏｔｈ（平坦）、又はＬｏｂｕｌａｔｅｄ（分葉）のいずれかの形状に分類する。例えば形態情報算出部４１は、パターンマッチングによって凹凸の形状を分類する。形態情報算出部４１は、空洞の状態の一例として、肺結節候補の内部に形成された空洞の面積を求める。形態情報算出部４１は、画素値（ＣＴ値）の均一性の一例として、肺結節候補内にある複数の画素の画素値（ＣＴ値）のばらつきを求める。

（形態腫瘍度算出部４２）
形態腫瘍度算出部４２は、形態情報に基づいて、肺結節（腫瘍）候補の形態に対する腫瘍の度合いを示す腫瘍度（特徴量）を求める。形態情報によって求められる腫瘍度（特徴量）を、「形態腫瘍度（形態特徴量）」と称することとする。形態腫瘍度算出部４２は、形態情報をスコア付けし、スコア（点数）に基づいて形態腫瘍度を求める。例えば形態情報とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。形態腫瘍度算出部４２は、スコアテーブルを参照して形態情報に対応するスコア（点数）を求める。スコア（点数）は、例えば癌化した組織を基準にして規格化された値である。一例として、形態腫瘍度算出部４２は、癌化した組織のスコア（点数）を「１０」とし、癌化した組織のスコアを基準にして、形態情報が示す値の大きさに応じてスコア付けする。

肺結節候補の大きさが求められている場合、形態腫瘍度算出部４２は肺結節候補の大きさをスコア付けする。例えば肺結節候補の大きさとスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。肺結節候補が大きくなるほど腫瘍度（腫瘍の度合い）は高いと推定されるため、肺結節候補が大きくなるほどスコア（点数）を高くする。形態腫瘍度算出部４２は、スコアテーブルを参照して肺結節候補の大きさに対応するスコア（点数）を求める。

肺結節候補の形状が求められて形状が分類されている場合、形態腫瘍度算出部４２は肺結節候補の形状をスコア付けする。例えば肺結節候補の形状の分類とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。具体的には、Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ（球状）、Ｔｒｉａｎｇｕｌａｒ（三角形状）、Ｌｉｎｅａｒ（直線状）、Ｏｖａｌ（楕円状）、及びＩｒｒｅｇｕｌａｒのそれぞれと、スコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。肺結節候補の形状によって腫瘍度（腫瘍の度合い）は異なると推定されるため、肺結節候補の形状の分類とスコア（点数）とを対応付けておく。形態腫瘍度算出部４２は、スコアテーブルを参照して肺結節候補の形状の分類に対応するスコア（点数）を求める。

肺結節候補の表面の凹凸の形状が分類されている場合、形態腫瘍度算出部４２は凹凸の形状をスコア付けする。例えば凹凸の形状の分類とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。具体的には、Ｓｐｉｃｕｌａｒ（針骨状）、Ｓｍｏｏｔｈ（平坦）、及びＬｏｂｕｌａｔｅｄ（分葉）のそれぞれと、スコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。表面の凹凸の形状によって腫瘍度（腫瘍の度合い）は異なると推定されるため、凹凸の形状の分類とスコア（点数）とを対応付けておく。形態腫瘍度算出部４２は、スコアテーブルを参照して凹凸の形状の分類に対応するスコア（点数）を求める。

肺結節候補の内部に形成された空洞の状態が求められている場合、形態腫瘍度算出部４２は空洞の状態をスコア付けする。例えば空洞の大きさとスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。空洞が大きくなるほど腫瘍度（腫瘍の度合い）は高いと推定されるため、空洞が大きくなるほどスコア（点数）を高くする。形態腫瘍度算出部４２は、スコアテーブルを参照して空洞の大きさに対応するスコア（点数）を求める。

肺結節候補の画素値（ＣＴ値）の均一性（ばらつき）が求められている場合、形態腫瘍度算出部４２は画素値の均一性をスコア付けする。例えば画素値の均一性とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。画素値のばらつきの度合いが高くなるほど腫瘍度（腫瘍の度合い）は高いと推定されるため、画素値のばらつきの度合いが高くなるほどスコア（点数）を高くする。形態腫瘍度算出部４２は、スコアテーブルを参照して画素値の均一性（ばらつき）に対応するスコア（点数）を求める。

形態腫瘍度算出部４２は、形態情報のスコア（点数）に基づいて形態腫瘍度を求める。例えば形態腫瘍度算出部４２は、肺結節候補の大きさ、肺結節候補の形状、肺結節候補の表面の凹凸の形状、肺結節候補の空洞の状態、及び画素値（ＣＴ値）の均一性のうち少なくとも１つの情報のスコア（点数）に基づいて形態腫瘍度を求める。

上述した形態情報のスコアの組み合わせは一例であり、いずれの形態情報のスコアを組み合わせて形態腫瘍度を求めてもよい。また、１つの形態情報のスコアそのものを形態腫瘍度としてもよい。形態腫瘍度算出部４２によって求められる形態腫瘍度の種類を、操作者が操作部１１を用いて指定してもよい。この場合、形態腫瘍度算出部４２は、操作者によって指定された形態腫瘍度を求める。

形態腫瘍度算出部４２が形態情報のスコアを求める代わりに、操作者がスコアを付けてもよい。例えば画像生成部７は、非造影ボリュームデータを画像記憶部２から読み込み、非造影ボリュームデータに基づいてＭＰＲ画像データ（任意の断面における画像データ）を生成する。表示制御部８はＭＰＲ画像データに基づくＭＰＲ画像を表示部１０に表示させる。操作者は表示部１０に表示されているＭＰＲ画像を参照し、ＭＰＲ画像に表されている肺結節候補の大きさ、形状、凹凸の形状、空洞の状態、及び画素値の均一性のうち少なくとも１つの情報についてスコア（点数）を付ける。操作者は操作部１１を用いてスコアを入力する。形態腫瘍度算出部４２は、操作部１１によって入力されたスコアに基づいて形態腫瘍度を求める。このように操作者が形態特徴量のスコアを付けてもよい。

（第２の演算部５）
第２の演算部５は、機能情報算出部５１と機能腫瘍度算出部５２とを備えている。

（機能情報算出部５１）
機能情報算出部５１は、肺結節（腫瘍）候補の位置情報とボリュームデータとを受けて、肺結節（腫瘍）候補における血流動態を示す機能情報を求める。機能情報算出部５１は、時系列に沿った複数の造影ボリュームデータを含む造影ボリュームデータ群２００に基づいて、肺結節候補における血流動態を示す機能情報を求める。機能情報としては、肺結節候補の画素値（ＣＴ値）の上昇度、肺結節候補における血流量、肺結節候補における血液量、肺結節候補における血液の通過時間、及び肺結節候補における血流量の比が一例として該当する。

造影ボリュームデータ群２００は、造影剤が被検体に注入された状態で得られたボリュームデータである。造影剤が被検体に注入された状態で得られた画像の一例を、図５に示す。図５は肺の画像を示す図であり、機能情報を求める処理を説明するための図である。被検体に注入された造影剤は肺結節候補２１０や肺の周辺の組織に流入し、時間とともに流出する。このように時間とともに造影剤の量が変化し、造影ボリュームデータ群２００の画素値（ＣＴ値）は造影剤の量に応じて変化する。機能情報算出部５１は、造影ボリュームデータ群２００の画素値に基づいて、肺結節候補２１０の機能情報を求める。

機能情報算出部５１は、画素値の上昇度、血流量、血液量、通過時間、及び血流量の比のうち少なくとも１つの情報を機能情報として求める。すなわち機能情報算出部５１は、画素値の上昇度、血流量、血液量、通過時間、及び血流量の比のうちの複数の情報を求めてもよいし、１つの情報のみを求めてもよい。例えば、機能情報算出部５１によって求められる機能情報の種類を、操作者が操作部１３を用いて指定してもよい。この場合、機能情報算出部５１は、操作者によって指定された機能情報を求める。

機能情報算出部５１は、肺結節候補の画素値（ＣＴ値）の上昇度の一例として、肺結節候補における単位時間あたりの画素値の上昇度を求める。機能情報算出部５１は、肺結節候補における血流量の一例として、肺結節候補における単位体積及び単位時間あたりの血流量を求める。機能情報算出部５１は、肺結節候補の血液量の一例として、肺結節候補内の単位体積あたりの血液量を求める。機能情報算出部５１は、肺結節候補における血液の通過時間の一例として、肺結節候補における血液の平均通過時間を求める。機能情報算出部５１は、肺結節候補における血流量の比の一例として、肺結節候補の周辺領域の血流量に対する肺結節候補の血流量の比を求める。

（機能腫瘍度算出部５２）
機能腫瘍度算出部５２は、機能情報に基づいて、肺結節（腫瘍）候補の血流動態に対する腫瘍の度合い示す腫瘍度（特徴量）を求める。機能情報によって求められた腫瘍度（特徴量）を、「機能腫瘍度（機能特徴量）」と称することとする。機能腫瘍度算出部５２は、機能情報をスコア付けし、スコア（点数）に基づいて機能腫瘍度を求める。例えば機能情報とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。機能腫瘍度算出部５２は、スコアテーブルを参照して機能情報に対応するスコア（点数）を求める。スコア（点数）は、例えば癌化した組織を基準にして規格化された値である。一例として、機能腫瘍度算出部５２は、癌化した組織のスコア（点数）を「１０」とし、癌化した組織のスコアを基準として、機能情報が示す値の癌化度との対応をスコア付けする。
複数のパラメータ（指標）をそれぞれスコア化する場合に、各パラメータの癌化度検出貢献度（検出精度）に応じ、スコアに重み付けを行う。

肺結節候補の画素値（ＣＴ値）の上昇度が求められている場合、機能腫瘍度算出部５２は画素値の上昇度をスコア付けする。例えば画素値の上昇度とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。肺結節候補の画素値の上昇度が高くなるほど腫瘍度（腫瘍の度合い）は高いと推定されるため、画素値の上昇度が高くなるほどスコア（点数）を高くする。機能腫瘍度算出部５２は、スコアテーブルを参照して画素値の上昇度に対応するスコア（点数）を求める。

肺結節候補における血流量が求められている場合、機能腫瘍度算出部５２は血流量をスコア付けする。例えば肺結節候補における血流量とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。肺結節候補における血流量が多くなるほど腫瘍度（腫瘍の度合い）は高いと推定されるため、血流量が多くなるほどスコア（点数）を高くする。機能腫瘍度算出部５２は、スコアテーブルを参照して血流量に対応するスコア（点数）を求める。

肺結節候補における血液量が求められている場合、機能腫瘍度算出部５２は血液量をスコア付けする。例えば肺結節候補における血液量とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。肺結節候補における血液量が多くなるほど腫瘍度（腫瘍の度合い）は高いと推定されるため、血液量が多くなるほどスコア（点数）を高くする。機能腫瘍度算出部５２は、スコアテーブルを参照して血液量に対応するスコア（点数）を求める。

肺結節候補における血液の通過時間が求められている場合、機能腫瘍度算出部５２は血液の通過時間をスコア付けする。例えば肺結節候補における血液の通過時間とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。血液の通過時間が長くなるほど腫瘍度（腫瘍の度合い）は高いと推定されるため、通過時間が長くなるほどスコア（点数）を高くする。機能腫瘍度算出部５２は、スコアテーブルを参照して通過時間に対応するスコア（点数）を求める。

肺結節候補における血流量の比が求められている場合、機能腫瘍度算出部５２は血流量の比をスコア付けする。例えば肺結節候補における血流量の比とスコア（点数）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。血流量の比が大きくなるほど腫瘍度（腫瘍の度合い）は高いと推定されるため、血流量の比が大きくなるほどスコア（点数）を高くする。機能腫瘍度算出部５２は、スコアテーブルを参照して血流量の比に対応するスコア（点数）を求める。

機能腫瘍度算出部５２は、機能情報のスコア（点数）に基づいて機能腫瘍度を求める。例えば機能腫瘍度算出部５２は、肺結節候補の画素値（ＣＴ値）の上昇度、肺結節候補における血流量、肺結節候補における血液量、肺結節候補における血液の通過時間、及び肺結節候補における血流量の比のうち少なくとも１つの情報のスコア（点数）に基づいて機能腫瘍度を求める。

一例として、画素値の上昇度、血流量、血液量、血液の通過時間、及び血流量の比のそれぞれについてスコア（点数）が求められている場合について説明する。例えば機能腫瘍度算出部５２は、各機能情報のスコア（点数）をグラフに表し、そのグラフに基づいて機能腫瘍度を求める。図６を参照して、機能情報と機能腫瘍度との関係を説明する。図６は、機能情報と機能腫瘍度との関係を示すレーダーチャートである。一例として図６に示すように、機能腫瘍度算出部５２は、５種類の機能情報のスコアをそれぞれ変数とする五角形状のレーダーチャート（グラフ）を作成する。機能腫瘍度算出部５２は、レーダーチャートにおいて各機能情報のスコア（規格化された値）をプロットし、隣同士のスコアの点を結ぶ。機能腫瘍度算出部５２は、隣同士のスコアの点が結ばれた範囲４００（斜線で示す範囲）の面積を求める。範囲４００の面積が、機能腫瘍度に相当する。機能腫瘍度算出部５２は、機能腫瘍度（例えば範囲４００の面積）を示す情報を第３の演算部６に出力する。

別の例として、機能腫瘍度算出部５２は、血流量、血液量、及び血流量の比のそれぞれのスコア（点数）に基づいて機能腫瘍度を求めてもよい。この場合、機能腫瘍度算出部５２は、３種類の機能情報のスコアをそれぞれ変数とする三角形状のレーダーチャートを作成する。機能腫瘍度算出部５２は、レーダーチャートにおいて各機能情報のスコアをプロットし、隣同士のスコアの点を結ぶ。機能腫瘍度算出部５２は、隣同士のスコアの点が結ばれた範囲の面積を機能腫瘍度として求める。血流量、血液量、及び血流量の比には、腫瘍の状態が反映されやすい。そのため、血流量、血液量、及び血流量の比に係るスコアを用いることで、腫瘍の状態を良好に反映した機能腫瘍度が得られる。

上述した機能情報のスコアの組み合わせは一例であり、いずれの機能情報のスコアを組み合わせて機能腫瘍度を求めてもよい。また、１つの機能情報のスコアそのものを機能腫瘍度としてもよい。機能腫瘍度算出部５２によって求められる機能腫瘍度の種類を、操作者が操作部１１を用いて指定してもよい。この場合、機能腫瘍度算出部５２は、操作者によって指定された機能腫瘍度を求める。

（第３の演算部６）
第３の演算部６は、特徴量算出部６１と変化量算出部６２と分化度算出部６３とを備えている。

（特徴量算出部６１）
特徴量算出部６１は、形態腫瘍度を示す情報を形態腫瘍度算出部４２から受け、機能腫瘍度を示す情報を機能腫瘍度算出部５２から受ける。特徴量算出部６１は、形態腫瘍度と機能腫瘍度とに基づいて、肺結節候補の腫瘍の度合いを示す結節特徴スコア（癌化特徴量）を求める。例えば形態腫瘍度と機能腫瘍度と結節特徴スコアとが対応付けられたスコアテーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。特徴量算出部６１は、スコアテーブルを参照して形態腫瘍度と機能腫瘍度とに対応する結節特徴スコアを求める。

一例として、特徴量算出部６１は、形態腫瘍度に相当する範囲３００の面積と、機能腫瘍度に相当する範囲４００の面積とに基づいて結節特徴スコア（癌化特徴量）を求める。例えば、形状腫瘍度に相当する範囲３００の面積と、機能腫瘍度に相当する範囲４００の面積と、結節特徴スコア（癌化特徴量）とが対応付けられたスコアテーブルを、図示しない記憶部に予め記憶させておく。形態腫瘍度が高くなるほど結節特徴スコアは高くなり、機能腫瘍度が高くなるほど結節特徴スコアは高くなる。特徴量算出部６１は、スコアテーブルを参照して形態腫瘍度に相当する面積と機能腫瘍度に相当する面積とに対応する結節特徴スコアを求める。特徴量算出部６１は、結節特徴スコア（癌化特徴量）を示す情報を表示制御部８に出力する。

形態腫瘍度と機能腫瘍度と結節特徴スコアとの関係を、図７に示す。図７は、腫瘍の度合い（結節特徴スコア）を模式的に示す図である。結節モデル５００などは、形態情報に基づく腫瘍度（形態腫瘍度）の程度と、機能情報に基づく腫瘍度（機能腫瘍度）の程度とを表している。各結節モデルの形状及び大きさが、形態情報に基づく腫瘍度（形態腫瘍度）の程度を表している。各結節モデル内のハッチングの種類が、機能情報に基づく腫瘍度（機能腫瘍度）の程度を表している。例えば結節モデル５００、結節モデル５０１、結節モデル５０２、及び結節モデル５０３は、機能腫瘍度の程度が低く、現状では癌化する可能性がないことを示している。一例として結節モデル５００は、直径が１０ｍｍであり機能腫瘍度の程度も低いため、現状では癌化する可能性がないことを示している。結節モデル５１０及び結節モデル５１１は、大きさが比較的大きく機能腫瘍度の程度も比較的高いため、癌化する可能性があることを示している。結節モデル５２０及び結節モデル５２１は、大きさが大きく、表面の凹凸が針状であり、機能腫瘍度の程度も高いため、癌化されたことを示している。

実線Ａは、この実施形態に係る医用画像処理装置１による検出精度の境界を示している。破線Ｂは、従来技術に係る方法による検出精度の境界を示している。従来のように形態情報のみに基づいて癌化の同定を行う場合には、結節モデル５２０及び結節モデル５２１に相当する腫瘍の程度を検出することができるが、結節モデル５１０及び結節モデル５１１に相当する腫瘍の程度を検出することができない。すなわち、従来技術によると、結節モデル５２０及び結節モデル５２１が示す既に癌化した結節を検出することはできるが、結節モデル５１０及び結節モデル５１１が示す癌化する可能性がある結節を検出することができない。このように形態情報のみからでは、結節モデル５１０及び結節モデル５１１が示す癌化する可能性がある結節を検出することは困難である。

一方、この実施形態に係る医用画像処理装置１によると、形態腫瘍度と機能腫瘍度とに基づいて癌化の同定を行うことで、形態情報のみからでは癌化の同定が困難な結節を検出することが可能となる。この実施形態に係る医用画像処理装置１によると、例えば結節モデル５１０及び結節モデル５１１が示す癌化する可能性がある結節を検出することが可能となる。このように機能情報をも含めて癌化の同定を行うため、形態情報のみからでは検出が困難な状態の結節を検出することが可能となる。

（変化量算出部６２）
変化量算出部６２は、別々の撮影によってそれぞれ得られた形態腫瘍度（形態特徴量）の経時的な変化量を求める。また、変化量算出部６２は、別々の撮影によってそれぞれ得られた機能腫瘍度（機能特徴量）の経時的な変化量を求める。例えば被検体の同一部位を撮影対象として、医用画像撮影装置９０によって別々の撮影（第１の撮影と第２の撮影）を行う。変化量算出部６２は、第１の撮影によって得られた形態腫瘍度と第２の撮影によって得られた形態腫瘍度との差を求めることで、形態腫瘍度の経時的な変化量を得る。変化量算出部６２は、第１の撮影によって得られた機能腫瘍度と第２の撮影によって得られた機能腫瘍度との差を求めることで、機能腫瘍度の経時的な変化量を得る。

具体的には、医用画像撮影装置９０によって第１の撮影を行うことで、非造影ボリュームデータと造影ボリュームデータとを含む複数のボリュームデータを生成する。画像記憶部２は、第１の撮影によって得られた複数のボリュームデータを記憶する。上述したように、特定部３は、第１の撮影によって得られたボリュームデータを用いて、肺結節（腫瘍）候補を特定する。第１の演算部４は、第１の撮影によって得られたボリュームデータを用いて、形態情報と形態腫瘍度とを求める。第２の演算部５は、第１の撮影によって得られたボリュームデータを用いて、機能情報と機能腫瘍度とを求める。特徴量算出部６１は、形態腫瘍度と機能腫瘍度とに基づいて結節特徴スコア（癌化特徴量）を求める。第１の撮影に関するデータは、過去のデータとして画像記憶部２に記憶される。すなわち画像記憶部２は、第１の撮影によって得られた形態情報、形態腫瘍度、機能情報、機能腫瘍度、及び結節特徴スコアを、過去のデータとして記憶する。

また、第１の撮影とは異なる第２の撮影を医用画像撮影装置９０によって行うことで、非造影ボリュームデータと造影ボリュームデータとを含む複数のボリュームデータを生成する。例えば、腫瘍の進行度合いを検査するために、第１の撮影が行われた時から時間をおいて第２の撮影を行う。画像記憶部２は、第２の撮影によって得られた複数のボリュームデータを記憶する。上述したように、特定部３は、第２の撮影によって得られたボリュームデータを用いて、第２の腫瘍候補の一例に相当する肺結節（腫瘍）候補を特定する。第１の演算部４は、第２の撮影によって得られたボリュームデータを用いて、第２の形態情報の一例に相当する形態情報と、第２の形態腫瘍度の一例に相当する形態腫瘍度とを求める。第２の演算部５は、第２の撮影によって得られたボリュームデータを用いて、第２の機能情報の一例に相当する機能情報と、第２の機能腫瘍度の一例に相当する機能腫瘍度とを求める。特徴量算出部６１は、形態腫瘍度と機能腫瘍度とに基づいて結節特徴スコア（癌化特徴量）を求める。画像記憶部２は、第２の撮影に関するデータを記憶する。すなわち画像記憶部２は、第２の撮影によって得られた形態情報、形態腫瘍度、機能情報、機能腫瘍度、及び結節特徴スコアを記憶する。

変化量算出部６２は、第１の撮影（過去の撮影）によって得られた形態腫瘍度と第２の撮影によって得られた形態腫瘍度とを画像記憶部２から読み込み、形態腫瘍度の差を求めることで形態腫瘍度の経時的な変化量を得る。変化量算出部６２は、第１の撮影によって得られた機能腫瘍度と第２の撮影によって得られた機能腫瘍度とを画像記憶部２から読み込み、機能腫瘍度の差を求めることで機能腫瘍度の経時的な変化量を得る。

変化量算出部６２は、第１の撮影（過去の撮影）によって得られた形態情報と第２の撮影によって得られた形態情報との差を求めることで、形態情報の経時的な変化量を求めてもよい。また、変化量算出部６２は、第１の撮影によって得られた機能情報と第２の撮影によって得られた機能情報との差を求めることで、機能情報の経時的な変化量を求めてもよい。すなわち、変化量算出部６２は、第１の撮影と第２の撮影とにおいて同じ種類の形態情報の経時的な変化量を求めてもよい。同様に、変化量算出部６２は、第１の撮影と第２の撮影とにおいて同じ種類の機能情報の経時的な変化量を求めてもよい。

変化量算出部６２は、第１の撮影（過去の撮影）によって得られた結節特徴スコアと第２の撮影によって得られた結節特徴スコアとの差を求めることで、結節特徴スコアの経時的な変化量を求めてもよい。

変化量算出部６２は、変化量を示す情報を画像記憶部２と表示制御部８とに出力する。画像記憶部２は、変化量算出部６２によって求められた変化量を記憶する。例えば、変化量算出部６２は、形態腫瘍度の経時的な変化量を示す情報と機能腫瘍度の経時的な変化量を示す情報とを、画像記憶部２と表示制御部８とに出力する。画像記憶部２は、形態腫瘍度の経時的な変化量を示す情報と機能腫瘍度の経時的な変化量を示す情報とを記憶する。

（分化度算出部６３）
分化度算出部６３は、結節特徴スコア（癌化特徴量）と、形態腫瘍度の経時的な変化量と、機能腫瘍度の経時的な変化量とに基づいて、肺結節（腫瘍）候補の分化度を求める。例えば結節特徴スコアと、形態腫瘍度の経時的な変化量と、機能腫瘍度の経時的な変化量と、分化度とが対応付けられた分化度テーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。結節特徴スコア（癌化特徴量）、形態腫瘍度の経時的な変化量、及び機能腫瘍度の経時的な変化量が大きいほど、腫瘍の分化度は高いと推定されるため、結節特徴スコア（癌化特徴量）、形態腫瘍度の経時的な変化量、及び機能腫瘍度の経時的な変化量が大きくなるほど、分化度を高くする。分化度算出部６３は、分化度テーブルを参照して、結節特徴スコアと形態腫瘍度の経時的な変化量と機能腫瘍度の経時的な変化量とに対応する分化度を求める。分化度算出部６３は、分化度を示す情報を表示制御部８に出力する。

（画像生成部７）
画像生成部７は、ボリュームデータを画像記憶部２から読み込み、ボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで３次元画像データを生成する。画像生成部７は、ボリュームデータにＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）処理を施すことでＭＰＲ画像データ（任意の断面における画像データ）を生成してもよい。例えば画像生成部７は非造影ボリュームデータを画像記憶部２から読み込み、非造影ボリュームデータに基づいて３次元画像データやＭＰＲ画像データなどの画像データを生成する。画像生成部７は、３次元画像データやＭＰＲ画像データなどの画像データを表示制御部８に出力する。

（表示制御部８）
表示制御部８は変換部８１を備えている。表示制御部８は、３次元画像データやＭＰＲ画像データなどの画像データを画像生成部７から受けて、画像データに基づく画像を表示部１０に表示させる。例えば表示制御部８は、非造影ボリュームデータに基づいて生成された３次元画像データを画像生成部７から受けて、３次元画像データに基づく３次元画像を表示部１０に表示させる。表示制御部８は、非造影ボリュームデータに基づいて生成されたＭＰＲ画像データを画像生成部７から受けて、ＭＰＲ画像データに基づくＭＰＲ画像を表示部１０に表示させる。

（変換部８１）
変換部８１は、結節特徴スコア（癌化特徴量）を示す情報を特徴量算出部６１から受けて、結節特徴スコアの値を、その値に対応する色に変換する。例えば、結節特徴スコアの大きさに応じて色を変えて、結節特徴スコアと色とが対応付けられたカラーテーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。変換部８１は、カラーテーブルを参照して結節特徴スコアの値を色に変換する。

変換部８１は、形態腫瘍度の経時的な変化量を示す情報を変化量算出部６２から受けて、形態腫瘍度の経時的な変化量を、その変化量に対応する色に変換してもよい。例えば、形態腫瘍度の経時的な変化量に応じて色を変えて、形態腫瘍度の経時的な変化量と色とが対応付けられたカラーテーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。変換部８１は、カラーテーブルを参照して形態腫瘍度の経時的な変化量を色に変換する。また、変換部８１は、機能腫瘍度の経時的な変化量を示す情報を変化量算出部６２から受けて、機能腫瘍度の経時的な変化量を、その変化量に対応する色に変換してもよい。例えば、機能腫瘍度の経時的な変化量に応じて色を変えて、機能腫瘍度の経時的な変化量と色とが対応付けられたカラーテーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。変換部８１は、カラーテーブルを参照して機能腫瘍度の経時的な変化量を色に変換する。

変換部８１は、分化度を示す情報を分化度算出部６３から受けて、分化度を、その分化度に対応する色に変換してもよい。例えば、分化度に応じて色を変えて、分化度と色とが対応付けられたカラーテーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。変換部８１は、カラーテーブルを参照して分化度を色に変換する。

表示制御部８は、肺結節（腫瘍）候補の位置を示す位置情報を特定部３から受ける。表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に結節特徴スコアに対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させる。例えば表示制御部８は、非造影ボリュームデータに基づいて生成されたＭＰＲ画像データを受けて、ＭＰＲ画像上の肺結節候補の位置に結節特徴スコアに対応する色を付けて、ＭＰＲ画像を表示部１０に表示させる。

表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に分化度に対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させてもよい。表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に、形態腫瘍度の経時的な変化量に対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させてもよい。表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に、機能腫瘍度の経時的な変化量に対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させてもよい。

（ユーザインターフェース（ＵＩ）９）
ユーザインターフェース（ＵＩ）９は表示部１０と操作部１１とを備えている。表示部１０は、ＣＲＴや液晶ディスプレイなどのモニタで構成されている。操作部１１は、キーボードやマウスなどの入力装置で構成されている。

特定部３と、第１の演算部４と、第２の演算部５と、第３の演算部６と、画像生成部７と、表示制御部８とはそれぞれ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、又はＡＳＩＣなどの図示しない処理装置と、ＲＯＭ、ＲＡＭ、又はＨＤＤなどの図示しない記憶装置とによって構成されていてもよい。記憶装置には、特定部３の機能を実行するための特定プログラムが記憶されている。また記憶装置には、第１の演算部４の機能を実行するための第１の演算プログラムが記憶されている。第１の演算プログラムには、形態情報算出部４１の機能を実行するための形態情報演算プログラムと、形態腫瘍度算出部４２の機能を実行するための形態腫瘍度算出プログラムとが含まれる。また記憶装置には、第２の演算部５の機能を実行するための第２の演算プログラムが記憶されている。第２の演算プログラムには、機能情報算出部５１の機能を実行するための機能情報算出プログラムと、機能腫瘍度算出部５２の機能を実行するための機能腫瘍度算出プログラムとが含まれる。また記憶装置には、第３の演算部６の機能を実行するための第３の演算プログラムが記憶されている。第３の演算プログラムには、特徴量算出部６１の機能を実行するための特徴量算出プログラムと、変化量算出部６２の機能を実行するための変化量算出プログラムと、分化度算出部６３の機能を実行するための分化度算出プログラムとが含まれる。また記憶装置には、表示制御部８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。表示制御プログラムには、変換部８１の機能を実行するための変換プログラムが含まれる。ＣＰＵなどの処理装置が、記憶装置に記憶されている各プログラムを実行することで、各部の機能が実行される。なお、特定プログラム、第１の演算プログラム、第２の演算プログラム、及び第３の演算プログラムによって「医用画像処理プログラム」の一例を構成する。

（動作）
この実施形態に係る医用画像処理装置１による第１の動作と第２の動作とについて説明する。

（第１の動作）
図８を参照して、第１の動作について説明する。図８は、この実施形態に係る医用画像処理装置による動作の一例を示すフローチャートである。肺結節（腫瘍）候補の位置が特定されておらず、機能情報も求められていない場合に、第１の動作が実行される。

（ステップＳ０１）
医用画像処理装置１は、医用画像データを医用画像撮影装置９０から受ける。画像記憶部２は、医用画像データを記憶する。画像記憶部２は、例えば図２に示す非造影ボリュームデータ１００と造影ボリュームデータ群２００とを記憶する。なお、医用画像処理装置１は、非造影ボリュームデータ１００と造影ボリュームデータ群２００とを対象として位置合わせを行ってもよい。

（ステップＳ０２）
特定部３は非造影ボリュームデータ１００を画像記憶部２から読み込み、非造影ボリュームデータ１００の画素値（ＣＴ値）等の情報に基づいて肺結節（腫瘍）候補を特定する。

（ステップＳ０３）
形態情報算出部４１は、例えば非造影ボリュームデータ１００に基づいて、肺結節候補の形態の特徴を示す形態情報を求める。

（ステップＳ０４）
機能情報算出部５１は、例えば造影ボリュームデータ群２００に基づいて、肺結節候補における血流動態を示す機能情報を求める。

ステップＳ０３の処理とステップＳ０４の処理とは、順序が逆であってもよいし、同時に実行されてもよい。

（ステップＳ０５）
形態腫瘍度算出部４２は、形態情報をスコア付けし、肺結節候補の形態に対する腫瘍の度合いを示す形態腫瘍度を求める。例えば図４に示すように、形態腫瘍度算出部４２は、５種類の形態情報のスコアをそれぞれ変数とする五角形状のレーダーチャートを作成する。形態腫瘍度算出部４２は、レーダーチャートにおいて各形態情報のスコア（規格化された値）をプロットし、隣同士のスコアの点を結ぶ。形態腫瘍度算出部４２は、隣同士のスコアの点が結ばれた範囲３００の面積を、形態腫瘍度として求める。

（ステップＳ０６）
機能腫瘍度算出部５２は、機能情報をスコア付けし、肺結節候補の血流動態に対する腫瘍の度合いを示す機能腫瘍度を求める。例えば図６に示すように、機能腫瘍度算出部５２は、５種類の機能情報のスコアをそれぞれ変数とする五角形状のレーダーチャートを作成する。機能腫瘍度算出部５２は、レーダーチャートにおいて各機能情報のスコア（規格化された値）をプロットし、隣同士のスコアの点を結ぶ。機能腫瘍度算出部５２は、隣同士のスコアの点が結ばれた範囲４００の面積を、機能腫瘍度として求める。

ステップＳ０５の処理とステップＳ０６の処理とは、順序が逆であってもよいし、同時に実行されてもよい。また、医用画像処理装置１は、ステップＳ０３の処理の次にステップＳ０５の処理を行い、ステップＳ０４の処理の次にステップＳ０６の処理を行ってもよい。

（ステップＳ０７）
特徴量算出部６１は、形態腫瘍度と機能腫瘍度とに基づいて、肺結節候補の腫瘍の度合いを示す結節特徴スコア（癌化特徴量）を求める。

（ステップＳ０８）
変換部８１は、結節特徴スコア（癌化特徴量）の値を、その値に対応する色に変換する。

（ステップＳ０９）
表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に結節特徴スコアに対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させる。画像生成部７は、例えば非造影ボリュームデータ１００にＭＰＲ処理を施すことでＭＰＲ画像データを生成する。表示制御部８は、ＭＰＲ画像上の肺結節候補の位置に結節特徴スコアに対応する色を付けて、ＭＰＲ画像を表示部１０に表示させる。

なお、変換部８１は、血流量などの機能情報を色に変換してもよい。例えば、機能情報に応じて色を変えて、機能情報と色とが対応付けられたカラーテーブルを予め作成しておき、図示しない記憶部に予め記憶させておく。表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に血流量などの機能情報に対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させる。

以上の構成を有する医用画像処理装置１によると、形態情報と機能情報とに基づいて腫瘍の度合いを示す結節特徴スコア（癌化特徴量）を求めることで、形態情報のみからでは癌化の特定が困難な結節を検出することが可能となる。この実施形態に係る医用画像処理装置１によると、図７に示す結節モデル５１０及び結節モデル５１１が示す癌化する可能性がある結節を検出することが可能となる。その結果、癌化する可能性がある結節を癌化する前に特定することが可能となり、癌化する可能性がある結節を早期に特定することが可能となる。以上のように、この実施形態に係る医用画像処理装置１によると、肺結節（腫瘍）候補の癌化の同定の精度（検出精度）を向上させることが可能となる。

また、この実施形態に係る医用画像処理装置１によると、画像上の肺結節候補の位置に結節特徴スコアに対応する色を付けることで、操作者は腫瘍の度合いを容易に把握することが可能となる。

また、この実施形態に係る医用画像処理装置１によると、１種類の医用画像撮影装置９０（例えばＸ線ＣＴ装置）で得られた医用画像データに基づいて結節特徴スコアを求めるので、肺結節候補の癌化の同定を簡便に行うことが可能となる。すなわち、この実施形態によると、複数種類の診断装置を用いる必要がないため、病院内においての利便性を向上させることが可能となる。

（第２の動作）
図８及び図９を参照して、第２の動作について説明する。図９は、この実施形態に係る医用画像処理装置による動作の一例を示すフローチャートである。医用画像撮影装置９０によって撮影が過去に行われて、過去の撮影についての形態腫瘍度と機能腫瘍度とが求められている場合に、第２の動作が実行される。例えば医用画像撮影装置９０によって第１の撮影が過去に行われて、第１の撮影に関するデータが既に求められている場合、第１の撮影に関するデータは画像記憶部２に記憶されている。具体的には、画像記憶部２は、第１の撮影によって得られた形態情報、形態腫瘍度、機能情報、機能腫瘍度、及び結節特徴スコアを記憶している。そして、医用画像撮影装置９０によって第２の撮影が新たに行われて、非造影ボリュームデータと造影ボリュームデータ群とが新たに生成される。

（図８：ステップＳ０１からステップＳ０７）
医用画像撮影装置９０によって第２の撮影が新たに行われた場合、医用画像処理装置１は、ステップＳ０１からステップＳ０７の処理を実行する。これにより、第２の撮影についての形態情報、形態腫瘍度、機能情報、機能腫瘍度、及び結節特徴スコア（癌化特徴量）が得られる。

（図９：ステップＳ１０）
変化量算出部６２は、第１の撮影（過去の撮影）によって得られたデータを画像記憶部２から読み込む。具体的には、変化量算出部６２は、第１の撮影についての形態情報、形態腫瘍度、機能情報、機能腫瘍度、及び結節特徴スコア（癌化特徴量）を画像記憶部２から読み込む。

（ステップＳ１１）
変化量算出部６２は、第１の撮影についての形態腫瘍度と第２の撮影についての形態腫瘍度との差を求めることで、形態腫瘍度の経時的な変化量を得る。

（ステップＳ１２）
変化量算出部６２は、第１の撮影についての機能腫瘍度と第２の撮影についての機能腫瘍度との差を求めることで、機能腫瘍度の経時的な変化量を得る。

ステップＳ１１の処理とステップＳ１２の処理とは、順序が逆であってもよいし、同時に実行されてもよい。

（ステップＳ１３）
分化度算出部６３は、第２の撮影についての結節特徴スコア（癌化特徴量）と、形態腫瘍度の経時的な変化量と、機能腫瘍度の経時的な変化量とに基づいて、肺結節（腫瘍）候補の分化度を求める。

（ステップＳ１４）
変換部８１は、分化度の値を、その値に対応する色に変換する。変換部８１は、形態腫瘍度の経時的な変化量を、その変化量に対応する色に変換してもよい。変換部８１は、機能腫瘍度の経時的な変化量を、その変化量に対応する色に変換してもよい。

（ステップＳ１５）
表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に分化度に対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させる。画像生成部７は、例えば第２の撮影によって得られた非造影ボリュームデータ１００にＭＰＲ処理を施すことでＭＰＲ画像データを生成する。表示制御部８は、ＭＰＲ画像上の肺結節候補の位置に結節特徴スコアに対応する色を付けて、ＭＰＲ画像を表示部１０に表示させる。

表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に、形態腫瘍度の経時的な変化量に対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させてもよい。表示制御部８は、画像上の肺結節候補の位置に、機能腫瘍度の経時的な変化量に対応する色を付けて、画像を表示部１０に表示させてもよい。

以上の構成を有する医用画像処理装置１によると、形態情報と機能情報とに基づいて分化度を求めることで、形態情報のみからでは癌化の特定が困難な結節を検出することが可能となる。すなわち、癌化する可能性がある結節を癌化する前に特定することが可能となり、癌化する可能性がある結節を早期に特定することが可能となる。このように、この実施形態に係る医用画像処理装置１によると、肺結節（腫瘍）候補の癌化の同定の精度（検出精度）を向上させることが可能となる。

また、この実施形態に係る医用画像処理装置１によると、画像上の肺結節候補の位置に分化度に対応する色を付けることで、操作者は腫瘍の分化度を容易に把握することが可能となる。

医用画像処理装置１が第２の動作を実行しない場合には、変化量算出部６２と分化度算出部６３とを医用画像処理装置１に設けなくてもよい。

第１の撮影において造影撮影が行われておらず、非造影ボリュームデータのみが生成されている場合には、第１の演算部４は、第１の撮影についての形態腫瘍度を求める。この場合、変化量算出部６２は、第１の撮影についての形態腫瘍度と第２の撮影についての形態腫瘍度との差を求めることで形態腫瘍度の経時的な変化量を得てもよい。

この実施形態において処理の対象となる医用画像データの組み合わせには、以下の（１）から（５）の組み合わせが含まれる。
（１）複数の造影ボリュームデータを含む造影ボリュームデータ群。
（２）非造影ボリュームデータと造影ボリュームデータ群。
（３）過去の撮影（第１の撮影）で得られた非造影ボリュームデータと、新たな撮影（第２の撮影）で得られた造影ボリュームデータ群。
（４）過去の撮影（第１の撮影）で得られた造影ボリュームデータ群と、新たな撮影（第２の撮影）で得られた造影ボリュームデータ群。
（５）過去の撮影（第１の撮影）で得られた非造影ボリュームデータ及び造影ボリュームデータ群と、新たな撮影（第２の撮影）で得られた非造影ボリュームデータ及び造影ボリュームデータ群。
医用画像処理装置１は、上記の（１）から（５）の組み合わせのうち、いずれの組み合わせに係る医用画像データを対象にして処理を実行してもよい。また、操作者が操作部１１を用いて、処理の対象となる医用画像データの組み合わせを指定してもよい。この場合、医用画像処理装置１は、操作者によって指定された医用画像データを対象にして処理を実行する。

この実施形態に係る医用画像処理装置１は、医用画像撮影装置９０に含まれていてもよい。この場合、医用画像撮影装置９０は被検体を撮影することで医用画像データを生成し、医用画像処理装置１の機能を実行することで結節特徴スコア（癌化特徴量）や分化度を求める。

この発明の実施形態を説明したが、上記の実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 医用画像処理装置
２ 画像記憶部
３ 特定部
４ 第１の演算部
５ 第２の演算部
６ 第３の演算部
７ 画像生成部
８ 表示制御部
９ ユーザインターフェース（ＵＩ）
１０ 表示部
１１ 操作部
４１ 形態情報算出部
４２ 形態腫瘍度算出部
５１ 機能情報算出部
５２ 機能腫瘍度算出部
６１ 特徴量算出部
６２ 変化量算出部
６３ 分化度算出部
９０ 医用画像撮影装置
１００ 非造影ボリュームデータ
１１０、２１０ 肺結節候補
２００ 造影ボリュームデータ群
２０１、２０２、２０３、２０４、２０５ 造影ボリュームデータ
３００、４００ 範囲
５００、５０１、５０２、５０２、５０３、５１０、５１１、５２０、５２１ 結節モデル

Claims (10)

1. 医用画像撮影装置によって被検体を撮影することで得られた医用画像データを受けて、前記医用画像データから腫瘍候補を特定する特定手段と、
   前記特定された前記腫瘍候補の形態の特徴を示す形態情報を前記医用画像データに基づいて求める第１の演算手段と、
   前記特定された前記腫瘍候補における血流動態を示す機能情報を前記医用画像データに基づいて求める第２の演算手段と、
   前記形態情報と前記機能情報とに基づいて前記腫瘍候補の腫瘍の度合いを示す癌化特徴量を求める第３の演算手段と、
   を有する医用画像処理装置。
2. 前記医用画像データは、造影剤が注入された被検体を前記医用画像撮影装置によって撮影することで得られた複数の造影画像データを含み、
   前記第２の演算手段は、前記血流動態を示す前記機能情報を前記複数の造影画像データに基づいて求める請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記第１の演算手段は、前記腫瘍候補の形態に対する腫瘍の度合いを示す形態腫瘍度を、前記形態情報に基づいて更に求め、
   前記第２の演算手段は、前記腫瘍候補の血流動態に対する腫瘍の度合いを示す機能腫瘍度を、前記機能情報に基づいて更に求め、
   前記第３の演算手段は、前記形態腫瘍度と前記機能腫瘍度とに基づいて前記癌化特徴量を求める請求項１又は請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記第３の演算手段は、前記形態腫瘍度と過去に求められた形態腫瘍度との差を更に求めることで前記形態腫瘍度の経時的な変化量を得て、前記機能腫瘍度と過去に求められた機能腫瘍度との差を更に求めることで前記機能腫瘍度の経時的な変化量を得る請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記第３の演算手段は、前記癌化特徴量と、前記形態腫瘍度の経時的な変化量と、前記機能腫瘍度の経時的な変化量とに基づいて、前記腫瘍候補の分化度を更に求める請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記医用画像データに基づく医用画像を表示手段に表示させ、前記医用画像に表された前記腫瘍候補に、前記癌化特徴量に対応する色を付ける表示制御手段を更に有する請求項１から請求項５のいずれかに記載の医用画像処理装置。
7. 前記医用画像データに基づく医用画像を表示手段に表示させ、前記医用画像に表された前記腫瘍候補に、前記分化度に対応する色を付ける表示制御手段を更に有する請求項５に記載の医用画像処理装置。
8. 前記第１の演算手段は、前記腫瘍候補の大きさ、前記腫瘍候補の形状、前記腫瘍候補の表面の凹凸の形状、及び前記腫瘍候補の内部構造のうちの少なくとも１つを前記形態情報として求める請求項１から請求項７のいずれかに記載の医用画像処理装置。
9. 前記第２の演算手段は、前記腫瘍候補における画素値の上昇度、前記腫瘍候補における血流量、前記腫瘍候補における血液量、前記腫瘍候補における血液の通過時間、及び前記血流量の比のうちの少なくとも１つを前記機能情報として求める請求項１から請求項８のいずれかに記載の医用画像処理装置。
10. コンピュータに、
    医用画像撮影装置によって被検体を撮影することで得られた医用画像データを受けて、前記医用画像データから腫瘍候補を特定する特定機能と、
    前記特定された前記腫瘍候補の形態の特徴を示す形態情報を前記医用画像データに基づいて求める第１の演算機能と、
    前記特定された前記腫瘍候補における血流動態を示す機能情報を前記医用画像データに基づいて求める第２の演算機能と、
    前記形態情報と前記機能情報とに基づいて前記腫瘍候補の腫瘍の度合いを示す癌化特徴量を求める第３の演算機能と、
    を実行させる医用画像処理プログラム。

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