JP6513414B2 - 医用画像処理装置および医用画像処理装置における医用画像表示方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置および医用画像処理装置における医用画像表示方法に関する。

現在の医療技術として、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computerized Tomography）装置や磁気共鳴イメージング装置などの撮像装置を用いて被検体を撮像し、その被検体の撮像画像により疾病の診断・治療や手術計画などの医療行為が行われている。

近年の医療技術の進歩は目覚ましく、Ｘ線ＣＴ装置や磁気共鳴イメージング装置の高性能化および高速化により画像データのリアルタイム表示が可能となり、例えば３次元的な画像データ（ボリュームデータ）の取集やこれらのボリュームデータを用いた３次元画像の生成および表示が容易に行えるようになった。

このため、血管壁に発生した狭窄部や動脈瘤などの計測する場合、従来と比較すると、正確に行うことができるようになった。

ここで、従来の関連する装置として、ボリュームデータから動脈瘤の表面の凹凸を検出し、その凹凸状態に応じた破裂リスクを求める診断支援装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、動脈瘤の血管画像表示として動脈瘤の継時的な観察を行う装置も提案されている（例えば、特許文献２参照）。さらに、複数時相のボリュームデータの中から所定のボリュームデータを基準ボリュームデータとして設定し、その基準ボリュームデータについて注目領域を設定する医用画像処理装置も提案されている（例えば、特許文献３参照）。

特開２０１２−１１０４４４号公報 特開２００８−２７８９３０号公報 特開２０１４−１１７４５１号公報

例えば、脳動脈瘤が破裂した場合、くも膜下出血に該当し、日常生活に支障が出たり、時には死に至ることもある。そのため、くも膜下出血は重篤な病気とされている。

ところが、動脈瘤を４Ｄ（Dimension）で観察する場合、脳動脈瘤上のどこにどの程度の瘤が存在し、動脈上においてどの程度拍動しているかを把握することは、３次元画像の動きを観察するだけでは難しかった。

そこで、動脈上において観察すべき瘤を容易に特定して、容易に観察することができる医用画像処理装置および医用画像処理装置における医用画像処理方法が望まれていた。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、上述した課題を解決するために、時相ごとに対応づけられたボリュームデータであって、１心拍分の複数時相に対応する複数の前記ボリュームデータを記憶するボリュームデータ記憶部と、前記複数のボリュームデータ間において、位置合わせを行う位置合わせ部と、前記複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、前記動脈瘤の表面に形成された破裂リスク領域を特定するリスク領域特定部と、位置合わせが行われた前記複数のボリュームデータを前記複数時相に対応させて、その複数時相における前記破裂リスク領域の移動量を算出する移動量算出部と、算出した前記破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、前記破裂リスク領域の表示を制御するリスク領域表示制御部と、を備える。

本実施形態に係る医用画像処理装置の機能を示す機能ブロック図。 本実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示すハードウエアブロック図。 本実施形態に係る医用画像処理装置の動作であって、破裂リスク領域表示処理を示したフローチャート。 本実施形態に係る医用画像処理装置のリスク領域特定部が、複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、動脈瘤の表面に形成された破裂リスク領域（ブレブ領域）を特定する機能ブロック図。 本実施形態に係る医用画像処理装置のリスク領域特定部の動脈瘤抽出部が、時相ごとに、正常脳動脈領域と脳動脈瘤領域とを分離する際の説明図。 本実施形態に係る医用画像処理装置のリスク領域特定部の不規則領域検出部（図４）が、脳動脈瘤領域に存在する不規則領域を検出し、破裂リスク領域（ブレブ領域）と特定する説明図。 本実施形態に係る医用画像処理装置のリスク領域特定部の不規則領域検出部（図４）が、時相ごとに脳動脈瘤領域に存在する不規則領域を検出し、検出したそれぞれを破裂リスク領域（ブレブ領域）と特定している説明図。 本実施形態に係る医用画像処理装置の移動量算出部（図１）が、複数時相における破裂リスク領域の移動量を算出する方法を示した説明図。 本実施形態に係る医用画像処理装置のリスク領域表示制御部（図４）が、最も移動量の大きい破裂リスク領域の３次元カラー表示を表示部に表示したときの説明図。 本実施形態に係る医用画像処理装置のリスク領域表示制御部（図１）が、最も移動量の大きい破裂リスク領域のＭＰＲ表示を表示部に表示したときの説明図。 本実施形態に係る医用画像処理装置のリスク領域表示制御部（図１）が、破裂リスク領域と破裂リスク領域とを、表示部に並べて表示したときの説明図。

以下、本実施形態に係る医用画像処理装置について、添付図面を参照して説明する。なお、本実施形態では、動脈瘤上の瘤（コブ）のことをブレブ（Ｂｌｅｂ）といい、その領域のことをブレブ領域ともいう。

図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００の機能を示す機能ブロック図である。

図１に示すように、医用画像処理装置１００は、ボリュームデータ記憶部１０、位置合わせ部１１、リスク領域特定部１２、移動量算出部１３、リスク領域表示制御部１４および表示部１５を備えて構成されている。

医用画像処理装置１００のボリュームデータ記憶部１０は、時相ごとに対応づけられたボリュームデータであって、１心拍分の複数時相に対応する複数のボリュームデータを記憶するようになっている。ボリュームデータは、例えば、医用画像診断装置によって予め取得された患者の頭部領域における３次元画像を生成するための３次元情報である。本実施形態では、医用画像処理装置１００は、外部に設けられた図示しない医用画像診断装置や画像データ管理サーバ等から１心拍分の複数時相に対応する複数のボリュームデータが入力され、ボリュームデータ記憶部１０に記憶するようになっている。

医用画像処理装置１００の位置合わせ部１１は、複数のボリュームデータ間において、位置合わせを行うようになっている。例えば、動脈瘤上のブレブを抽出するために１心拍分の複数時相に対応する複数のボリュームデータの位置合わせを実行する。この場合、位置合わせ部１１は、動脈（親血管）については、動脈同士で局所線形位置合わせを実行し、動脈瘤については、非線形位置合わせを実行する。ブレブは動脈瘤の一部であることから、位置合わせ部１１は、ブレブについても非線形位置合わせを実行する。

なお、局所線形位置合わせは、ボリュームデータを構成するボクセルの座標変換を行うものとする。非線形位置合わせは、ワープフィールド（ＷａｒｐＦｉｅｌｄ）により定義される画素の移動量を示す３次元ベクトルの集合体を算出して、位置合わせを行うものとする。

医用画像処理装置１００のリスク領域特定部１２は、複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、動脈瘤の表面に形成された破裂リスク領域（すなわち、ブレブ領域のことである。）を特定するようになっている。例えば、リスク領域特定部１２は、ボリュームデータにおける脳動脈領域を抽出し、脳動脈領域に発生した脳動脈瘤を抽出する。そして、リスク領域特定部１２は、脳動脈瘤の表面を検出し、その検出結果に基づいて脳動脈瘤の表面データを生成し、表面データにおいて微細な凸状を有する領域（ブレブ領域）を破裂リスク領域として検出する。

医用画像処理装置１００の移動量算出部１３は、リスク領域特定部１２によって、位置合わせが行われた複数のボリュームデータを複数時相に対応させて、その複数時相における破裂リスク領域の移動量を算出するようになっている。例えば、移動量算出部１３は、破壊リスク領域を構成する各ブレブ領域に対して、位置合わせ後の各ボクセルの移動量を全時相に対して算出する。

医用画像処理装置１００のリスク領域表示制御部１４は、算出した破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、破裂リスク領域の表示を制御するようになっている。例えば、リスク領域表示制御部１４は、算出した破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、複数の破裂リスク領域（ブレブ領域）の中から最も移動量の大きい破裂リスク領域を表示するように制御することができる。また、リスク領域表示制御部１４は、動脈瘤と破裂リスク領域との境界面が表示画面上において水平となるように、破裂リスク領域の表示を制御することもできる。

さらに、例えば、移動量算出部１３において、複数時相における破裂リスク領域の移動量を、左心室の拡張末期における破裂リスク領域の大きさを基準としたときの差分に基づいて算出するようにしてもよい。この場合、リスク領域表示制御部１４は、算出したその差分に基づいて、その差分の大きい順に、破裂リスク領域を表示するように制御することもできる。

医用画像処理装置１００の表示部１５は、動脈瘤や破裂リスク領域を表示画面に表示するようになっている。

図２は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００の構成を示すハードウエアブロック図である。

図２に示すように、医用画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２、ネットワークインターフェース部２３、操作部２４、表示部１５、記憶部２５および内部バス２６などを備えて構成されている。

ＣＰＵ２０は、ＲＯＭ２１に格納されている各種プログラムをＲＡＭ２２にロードして、そのプログラムを展開することにより、各種プログラムの機能を実現することできるようになっている。ＲＡＭ２２は、ワークエリア（作業用メモリ）として利用されるようになっている。ＲＯＭ２１は、各種プログラムを格納するようになっている。ＲＯＭ２１に格納されている各種プログラムには、図１で示した機能を実現するための位置合わせ部１１、リスク領域特定部１２、移動量算出部１３、リスク領域表示制御部１４などを実行するプログラムが含まれる。

ネットワークインターフェース部２３は、ネットワークを介して、図示しない医用画像診断装置や画像データ管理サーバに接続し、それらの外部装置から、複数時相に対応する複数のボリュームデータを取得するためのインターフェース部である。

操作部２４は、表示部１５に破裂リスク領域（ブレブ領域）を表示するための表示条件の設定や編集を行う入力装置である。具体的には、操作部２４は、キーボードとマウスなどにより構成されている。

表示部１５は、４Ｄ（Dimension）画像や３Ｄ画像を表示する表示部として構成されている。この表示部１５は、液晶ディスプレイやモニタなどにより構成されている。

記憶部２５は、記憶メモリを構成する記憶部であり、ＲＡＭやハードディスクなどによって構成されている。本実施の形態では、記憶部２５は、例えば、図１に記載されたボリュームデータ記憶部１０を構成するようになっている。

内部バス２６は、ＣＰＵ２０によって医用画像処理装置１００が統括制御されるように、各構成要素に接続されている。

続いて、本実施形態に係る医用画像処理装置１００の動作について、図３に示すフローチャートを用いて説明する。

（破裂リスク領域表示処理）
図３は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００の動作であって、破裂リスク領域表示処理を示したフローチャートである。

医用画像処理装置１００は、例えば、ネットワークインターフェース部２３（図２）を介し、時相ごとに対応づけられたボリュームデータであって、１心拍分の複数時相に対応する複数のボリュームデータが外部の医用画像診断装置から入力される。医用画像処理装置１００は、ボリュームデータ記憶部１０にその複数のボリュームデータを記憶する（ステップＳＴ０１）。なお、本実施形態では、複数時相として、例えば、１０個や２０個の時相を、複数時相とすることができる。

医用画像処理装置１００の位置合わせ部１１は、ボリュームデータ記憶部１０から、１心拍分の複数時相に対応する複数のボリュームデータを読み出し、その複数のボリュームデータ間において位置合わせを実行する（ステップＳＴ０３）。

例えば、位置合わせ部１１は、動脈瘤上のブレブを抽出するために１心拍分の複数時相に対応する複数のボリュームデータの位置合わせを実行する。この場合、動脈（親血管）については、動脈同士で局所線形位置合わせを実行し、動脈瘤については、非線形位置合わせを実行する。また、位置合わせ部１１は、ブレブについても非線形位置合わせを実行する。これにより、位置合わせ部１１では、３次元動画像の基となる３次元画像データ（ボリュームデータ）を生成することができる。

医用画像処理装置１００のリスク領域特定部１２は、複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、動脈瘤の表面に形成された破裂リスク領域（すなわち、ブレブ領域）を特定する（ステップＳＴ０５）。

ここで、リスク領域特定部１２が、複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、動脈瘤の表面に形成された破裂リスク領域を特定する方法については、先行技術文献の特許文献１（特開２０１２−１１０４４４）に開示されている。

このため、動脈瘤の抽出と破裂リスク領域の特定方法は、特許文献１に開示されているリスク領域検出部と同様の処理内容により実現することができる。以下、特許文献１に開示されているリスク領域検出部を本実施形態に適用した場合の処理について、概略を説明する。

図４は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００のリスク領域特定部１２が、複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、動脈瘤の表面に形成された破裂リスク領域（ブレブ領域）を特定する機能ブロック図を示している。

図４に示すように、例えば、リスク領域特定部１２（図１）は、ボリュームデータにおける脳動脈領域を抽出する血管領域抽出部１２１と、脳動脈領域に発生した脳動脈瘤を抽出する動脈瘤抽出部１２２と、脳動脈瘤の表面を検出し、その検出結果に基づいて脳動脈瘤の表面データを生成する表面データ生成部１２３と、表面データにおいて微細な凸状を有する領域を破裂リスク領域（ブレブ領域）として検出する不規則領域検出部１２４と、を備えている。

リスク領域特定部１２の血管領域抽出部１２１は、例えば、図示しない２値化処理部と領域拡張処理部とを備えている。

血管領域抽出部１２１の２値化処理部は、ボリュームデータ記憶部１０から読み出した患者の頭部のボリュームデータのボクセル値と操作部２４において予め設定された閾値αとを比較することにより２値化処理を行う。

血管領域抽出部１２１の領域拡張処理部は、２値化処理された脳動脈領域内の任意のボクセルに対し、基準点（第１の基準点）を設定し、この基準点に隣接あるいは近接した所定のボクセル値を有するボリュームデータのボクセルを順次連結する、いわゆる領域拡張処理（リージョングローイング）を行うことにより脳動脈瘤を含む３次元の脳動脈領域を抽出する。

リスク領域特定部１２の動脈瘤抽出部１２２は、血管領域抽出部１２１によって抽出された脳動脈領域における正常な脳動脈の領域と脳動脈瘤の領域を分離する機能を有し、例えば、図示しない芯線データ生成部と領域判定部とを備えている。

動脈瘤抽出部１２２の芯線データ生成部は、血管領域抽出部１２１によって抽出された脳動脈領域の内部に基準点（第２の基準点）を設定し、この基準点を始点として芯線データを生成する。芯線データ生成部は、脳動脈領域における正常脳動脈の芯線データと脳動脈瘤の芯線データとを生成する。

動脈瘤抽出部１２２の領域判定部は、芯線データ生成部によって生成された芯線データの連続性に基づき、脳動脈領域に含まれる正常脳動脈の領域（正常脳動脈領域）と脳動脈瘤の領域（脳動脈瘤領域）を分離する。領域判定部は、連続的な芯線データを有する領域を正常脳動脈領域と判定する一方、先端部が途絶した芯線データを有する領域を脳動脈瘤領域と判定する。

図５は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００のリスク領域特定部１２の動脈瘤抽出部１２２（図４）が、時相ごとに、正常脳動脈領域ＢＶ１と脳動脈瘤領域ＢＤ１とを分離する際の説明図である。

ここでは、一例として、１心拍分の複数時相を４つの時相で説明する。

図５に示すように、リスク領域特定部１２の動脈瘤抽出部１２２は、血管領域抽出部１２１によって抽出された脳動脈領域における正常脳動脈領域ＢＶ１と脳動脈瘤領域ＢＤ１とを分離する。

図５では、１心拍分として、時相１から順に、時相２、時相３、時相４と時系列で変化する様子を示しており、動脈瘤抽出部１２２は、２点鎖線で示した芯線データの連続性により、正常脳動脈領域ＢＶ１と脳動脈瘤領域ＢＤ１とを分離するようになっている。なお、正常脳動脈領域ＢＶ１は、紙面に対して、左側から右側に連続しているものとする。

図４に戻り、リスク領域特定部１２の表面データ生成部１２３は、動脈瘤抽出部１２２の領域判定部によって判定された脳動脈瘤の中心点を設定する、図示しない中心点設定部と、この中心点から脳動脈瘤の表面までの距離を計測する、図示しない距離計測部とを備えている。

表面データ生成部１２３の中心点設定部は、例えば、動脈瘤抽出部１２２から供給される脳動脈瘤の輪郭データを取得して、この輪郭データに対して中心点として設定する。

表面データ生成部１２３の距離計測部は、中心点設定部によって設定された中心点から全角度方向に対し、複数の補助線を所定の角度間隔で設定する。そして、距離計測部は、これらの補助線のそれぞれと輪郭データとの交点を検出し、検出したそれぞれの交点と中心点との距離を計測して、脳動脈瘤の表面の形状を示す表面データを生成する。

次に、リスク領域特定部１２の不規則領域検出部１２４は、生成した表面データを用いて、脳動脈瘤領域に存在する破裂リスク領域を特定する。

図６は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００のリスク領域特定部１２の不規則領域検出部１２４（図４）が、脳動脈瘤領域ＢＤ１に存在する不規則領域ＡＢ１、ＡＢ２を検出し、破裂リスク領域（ブレブ領域）ＡＢ１、ＡＢ２と特定する説明図である。

図６に示すように、リスク領域特定部１２の不規則領域検出部１２４は、表面データ生成部１２３から供給される脳動脈瘤の表面データ（第１の表面データ）に対し、ウェーブレット変換を行ってウェーブレット係数を算出する。不規則領域検出部１２４は、算出されたウェーブレット係数を分解能レベル単位で予め設定された空間領域において積分し、その最大係数の変化を測定する。不規則領域検出部１２４は、分解能レベルの増加に伴って最大係数が減少する不規則成分を除去し（不規則成分の除去）、新しいウェーブレット係数を求める。

この場合、表面データの形状が規則的ならば最大係数の変化は分解能レベルの増加に伴って増大するが、不規則な場合（即ち、破裂リスク領域のように微細な凸状を有している場合）には、分解能レベルの増加に伴って減少する。このような特性を判定基準として、表面データに形成された凸状の不規則成分を除去することが可能となる。

不規則領域検出部１２４は、不規則成分が除かれたウェーブレット係数を用いて逆ウェーブレット変換を行うことにより、微細な凸状が平坦化された表面データ（第２の表面データ）を生成する。不規則領域検出部１２４は、ウェーブレット変換前の第１の表面データとウェーブレット逆変換後の第２の表面データとの減算処理により、第１の表面データに存在する不規則領域を検出し、検出したそれぞれを破裂リスク領域ＡＢ１、ＡＢ２と特定する。

図７は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００のリスク領域特定部１２の不規則領域検出部１２４（図４）が、時相ごとに脳動脈瘤領域ＢＤ１に存在する不規則領域ＡＢ１、ＡＢ２を検出し、検出したそれぞれを破裂リスク領域（ブレブ領域）ＡＢ１、ＡＢ２と特定している説明図である。

図７に示すように、リスク領域特定部１２の不規則領域検出部１２４は、脳動脈瘤領域ＢＤ１に存在する不規則領域ＡＢ１、ＡＢ２を時相ごとにそれぞれ検出し、検出したそれぞれを破裂リスク領域ＡＢ１、ＡＢ２と特定している。なお、図７で特定した破裂リスク領域ＡＢ１、ＡＢ２は、図５で示した４つの時相のそれぞれのブレブと対応する。

医用画像処理装置１００の不規則領域検出部１２４が、破裂リスク領域（ブレブ領域）の特定(ステップＳＴ０５)を行うと、図３のフローチャートに戻り、破裂リスク領域表示処理を継続する。なお、上述した動脈瘤の抽出と破裂リスク領域の特定は、例示であり、これに限定されるものではない。

医用画像処理装置１００の移動量算出部１３は、リスク領域特定部１２によって位置合わせが行われた複数のボリュームデータを複数時相に対応させて、その複数時相における破裂リスク領域の移動量を算出する(ステップＳＴ０７)。例えば、移動量算出部１３は、破壊リスク領域を構成する各ブレブ領域ＡＢ１やＡＢ２などに対して、位置合わせ後の各ボクセルの移動量を全時相に対して算出する。

図８は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００の移動量算出部１３（図１）が、複数時相における破裂リスク領域の移動量を算出する方法を示した説明図である。

図８に示すように、医用画像処理装置１００の移動量算出部１３は、１心拍分のおける破裂リスク領域ＡＢ１、ＡＢ２の移動量の大きさを算出するようになっている。

例えば、移動量算出部１３は、複数時相における破裂リスク領域ＡＢ１、ＡＢ２の移動量を、左心室の拡張末期における破裂リスク領域の大きさを基準としたとき差分に基づいて算出する。この場合、図８に示す破裂リスク領域ＡＢ１、ＡＢ２は、それぞれ移動量の大きさを、左心室の拡張末期からの差分により、矢印を用いて示すことができる。

具体的には、移動量算出部１３は、図７の時相４の状態を拡張末期とした場合、図７の時相４の破裂リスク領域ＡＢ１、ＡＢ２の大きさを基準として、図７の時相１から時相３の各破裂領域ＡＢ１、ＡＢ２の大きさを算出する。移動量算出部１３は、位置合わせ部１１において動脈瘤およびブレブに対して非線形位置合わせを実行することにより、ブレブ領域における内壁の各ボクセル位置の移動量を算出することができる。

なお、移動量算出部１３が破裂リスク領域ＡＢ１、ＡＢ２の移動量の大きさを算出する方法は、これに限定されるものではない。

例えば、移動量算出部１３は、同一箇所を示す破裂リスク領域ＡＢ１やＡＢ２について、所定の時相を対比して相対的な移動量を算出することもできる。

具体的には、図７で示した時相１から時相４において、移動量算出部１３は、時相１の破裂リスク領域ＡＢ１と時相２の破裂リスク領域ＡＢ１とを対比して破裂リスク領域ＡＢ１の移動量を算出するとともに、時相１の破裂リスク領域ＡＢ２と時相２の破裂リスク領域ＡＢ２とを対比して破裂リスク領域ＡＢ２の移動量を算出する。

引き続き、移動量算出部１３は、時相２の破裂リスク領域ＡＢ１と時相３の破裂リスク領域ＡＢ１とを対比して破裂リスク領域ＡＢ１の移動量を算出するとともに、時相２の破裂リスク領域ＡＢ２と時相３の破裂リスク領域ＡＢ２とを対比して破裂リスク領域ＡＢ２の移動量を算出する。このように、移動量算出部１３は、所定の時相を対比して相対的な移動量を算出するようにしてもよい。

次に、医用画像処理装置１００は、操作部２４からオペレータによる操作を受け付けて、表示条件の設定を受け付ける（ステップＳＴ０９）。例えば、医用画像処理装置１００の操作部２４は、オペレータからの操作を受け付けて、破裂リスク領域であるブレブ領域の表示条件として、最も移動量の大きいブレブ領域が、ボクセルの移動量ベクトルが表示部１５において上下方向に向くように表示条件を設定することができる。

医用画像処理装置１００の表示部１５は、操作部２４によって受け付けた設定に従って、破裂リスク領域を表示する（ステップＳＴ１１）。例えば、医用画像処理装置１００は、最も移動量の大きいブレブ領域が、ボクセルの移動量ベクトルが上下方向に向くように表示条件が設定されていた場合を想定する。

図９は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００のリスク領域表示制御部１４（図１）が、最も移動量の大きい破裂リスク領域ＡＢ１の３次元カラー表示ＣＤ１を表示部１５に表示したときの説明図である。

図９に示すように、表示部１５には、破裂リスク領域ＡＢ１が３次元でカラー表示された３次元カラー表示ＣＤ１が表示されている。表示部１５の３次元カラー表示ＣＤ１には、破裂リスク領域ＡＢ１と脳動脈瘤領域ＢＤ１の境界を中心として破裂リスク領域ＡＢ１の移動ベクトルが、表示部１５の中央で上下に向くように表示されている。

３次元カラー表示ＣＤ１の破裂リスク領域ＡＢ１には、移動量に応じたカラーマップ（移動量カラーマップ）が割り当てられており、破裂リスク領域ＡＢ１において、例えば、移動量の大きいところは赤色で表示され、移動量が小さくなるにつれ黄色や灰色と色合いが変化するようになっている。

また、医用画像処理装置１００は、操作部２４においてカラーマップ表示の設定を受け付けることができるようになっており、例えば、各時相の各ボクセルに対して色を定義してカラーマップを割り当てる。この場合は、全時相に亘って最大の移動量に基づく単一のカラーマップにより破壊リスク領域（即ち、ブレブ領域）を表示することもできる。

ここで、３次元カラー表示ＣＤ１の破裂リスク領域ＡＢ２は、破裂リスク領域ＡＢ１の次に移動量の大きい破裂リスク領域である。この場合、医用画像処理装置１００は、２番目に破裂リスク領域が大きい破裂リスクＡＢ２を、破裂リスク領域ＡＢ１の表示に伴って、同時に表示してもよい。また、医用画像処理装置１００のリスク領域表示制御部１４は、破裂リスク領域ＡＢ１と破裂リスク領域ＡＢ２をそれぞれ単独で表示してもよく、また、移動量の大きい順に１心拍分の表示を切り替えながら表示するようにしてもよい。

また、リスク領域表示制御部１４は、３次元カラー表示ＣＤ１を複数時相と同期させ、４Ｄシネ再生として動画表示するようにしてもよい。

また、医用画像処理装置１００は、同一箇所を示す破裂リスク領域について所定の時相を対比して相対的な移動量を算出することができるので、リスク領域表示制御部１４は、その算出した相対的な移動量に基づいて、破裂リスク領域を表示するように制御することができる。

これにより、医用画像処理装置１００は、対比した時相ごとの相対的な移動量に対してカラーマップを割り当てて、４Ｄシネ再生としてカラーマップを動画表示することができる。

このように、本実施形態の医用画像処理装置１００は、時相の変化に応じて、相対的な移動量をカラーマップで表示することもできる。

また、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、ステップＳＴ０９において、ＭＰＲ表示（Multi Planar Reconstruction表示）による表示条件を設定し、ＭＰＲ表示する形態であってもよい。

図１０は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００のリスク領域表示制御部１４（図１）が、最も移動量の大きい破裂リスク領域ＡＢ１のＭＰＲ表示ＭＤ１を表示部１５に表示したときの説明図である。

図１０に示すように、表示部１５には、破裂リスク領域ＡＢ１がＭＰＲ表示されたＭＰＲ表示ＭＤ１が表示されている。表示部１５のＭＰＲ表示ＭＤ１は、基本的には、図９で示した３次元カラー表示ＣＤ１における破裂リスク領域ＡＢ１を紙面奥方向に断面表示するようになっている。

この場合も同様に、リスク領域表示制御部１４は、ＭＰＲ表示ＭＤ１を複数時相と同期させ、４Ｄシネ再生として動画表示するようにしてもよい。

また、この場合も同様に、リスク領域表示制御部１４は、各時相に対応するＭＰＲ表示を動画表示することができる。

また、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、オペレータが操作部２４を操作することにより、３次元カラー表示やＭＰＲ表示などの表示方法を任意に切り替えることができる。医用画像処理装置１００は、オペレータが観察したい破裂リスク領域を表示すると（ステップＳＴ１１）、破裂リスク領域表示処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、複数のボリュームデータ間において位置合わせを実行し、複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、動脈瘤の表面に形成された破裂リスク領域（ブレブ領域）を特定する。また、医用画像処理装置１００は、位置合わせが行われた複数のボリュームデータを複数時相に対応させ、その複数時相における破裂リスク領域の移動量を算出し、算出した破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、破裂リスク領域の表示を制御する。

これにより、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、動脈上において観察すべき破裂リスク領域ＡＢ１や破裂リスク領域ＡＢ２を容易に特定し、オペレータに容易に観察させることができる。

また、図９の説明図では、リスク領域表示制御部１４が、破裂リスク領域ＡＢ１を３次元カラー表示により表示部１５に表示するようになっていたが、例えば、破裂リスク領域ＡＢ１と破裂リスク領域ＡＢ２とを並べて表示するようにしてもよい。

この場合、医用画像処理装置１００のリスク領域表示制御部１４は、破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、複数の破裂リスク領域の中から２つ以上の破裂リスク領域を対比可能に表示するように制御することができる。

図１１は、本実施形態に係る医用画像処理装置１００のリスク領域表示制御部１４（図１）が、破裂リスク領域ＡＢ１と破裂リスク領域ＡＢ２とを、表示部１５に並べて表示したときの説明図である。

図１１に示すように、リスク領域表示制御部１４は、破裂リスク領域ＡＢ１を示す抽出画像ＰＴ１と、破裂リスク領域ＡＢ２を示す抽出画像ＰＴ２を、表示部１５に並べて表示させている。

リスク領域表示制御部１４は、図９の場合と同様に、破裂リスク領域ＡＢ１および破裂リスク領域ＡＢ２の移動ベクトルが、表示部１５の中央で上下に向くように表示部１５に表示させている。

これにより、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、移動量算出部１３で算出した破裂リスク領域の移動量を視覚的に対比することができるので、容易に移動量（拍動量）を観察することができる。

なお、本実施形態において、破裂リスク領域の移動量とは、例えば、心拍における拍動のことを示すものとする。

また、本実施形態では、動脈瘤の局所において凸状に形成された破裂リスク領域（ブレブ領域）を特定するようになっていたが、破裂リスク領域を特定する方法は、凸状に限定されるものではない。例えば、動脈瘤の表面に凹凸状に形成されたものを破裂リスク領域（ブレブ領域）としてもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、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は意図していない。これら実施形態は、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同様に、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ものである。

１０ ボリュームデータ記憶部
１１ 位置合わせ部
１２ リスク領域特定部
１３ 移動量算出部
１４ リスク領域表示制御部
１５ 表示部
２０ ＣＰＵ
２１ ＲＯＭ
２２ ＲＡＭ
２３ ネットワークインターフェース部
２４ 操作部
２５ 記憶部
２６ 内部バス
１００ 医用画像処理装置

Claims (10)

1. 時相ごとに対応づけられたボリュームデータであって、複数時相に対応する複数の前記ボリュームデータを記憶するボリュームデータ記憶部と、
   前記複数のボリュームデータ間において、位置合わせを行う位置合わせ部と、
   前記複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、前記動脈瘤の破裂リスク領域を特定するリスク領域特定部と、
   位置合わせが行われた前記複数のボリュームデータを前記複数時相に対応させて、その複数時相における前記破裂リスク領域の移動量を算出する移動量算出部と、
   算出した前記破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、前記破裂リスク領域の表示を制御するリスク領域表示制御部と、
   を備える医用画像処理装置。
2. 前記リスク領域表示制御部は、
   算出した前記破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、複数の前記破裂リスク領域の中から最も移動量の大きい前記破裂リスク領域を表示するように制御する
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記リスク領域表示制御部は、
   前記動脈瘤と前記破裂リスク領域との境界面が表示画面上において水平となるように、前記破裂リスク領域の表示を制御する
   請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記移動量算出部は、
   前記複数時相における前記破裂リスク領域の移動量を、左心室の拡張末期における前記破裂リスク領域の大きさを基準としたときの差分に基づいて算出し、
   前記リスク領域表示制御部は、
   算出した前記差分に基づいて、その前記差分の大きい順に、前記破裂リスク領域を表示するように制御する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
5. 前記移動量算出部は、
   同一箇所を示す前記破裂リスク領域について、所定の時相を対比して相対的な移動量を算出し、
   前記リスク領域表示制御部は、
   算出した前記相対的な移動量に基づいて、その前記相対的な移動量の大きい順に、前記破裂リスク領域を表示するように制御する
   請求項１から４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
6. 前記リスク領域表示制御部は、
   前記所定の時相を対比したときの前記相対的な移動量に基づいて、前記破裂リスク領域をカラーマップで表示するように制御する
   請求項５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記リスク領域表示制御部は、
   前記破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、複数の前記破裂リスク領域の中から２つ以上の前記破裂リスク領域を対比可能に表示するように制御する
   請求項１から６のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
8. 前記破裂リスク領域の移動量とは、
   心拍における拍動量のことを示す
   請求項１から７のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
9. 前記破裂リスク領域は、
   前記動脈瘤の局所において凸状に形成されたブレブ領域である
   請求項１から８のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
10. 時相ごとに対応づけられたボリュームデータであって、複数時相に対応する複数の前記ボリュームデータ間の位置合わせを行う位置合わせステップと、
    前記複数のボリュームデータのそれぞれから動脈瘤を抽出するとともに、前記動脈瘤の破裂リスク領域を特定するリスク領域特定ステップと、
    位置合わせが行われた前記複数のボリュームデータを前記複数時相に対応させて、その複数時相における前記破裂リスク領域の移動量を算出する移動量算出ステップと、
    算出した前記破裂リスク領域の移動量の大きさに基づいて、前記破裂リスク領域の表示を制御するリスク領域表示制御ステップと、
    を含む医用画像処理装置における医用画像表示方法。