JP6751178B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法および記録媒体 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理方法および記録媒体に関する。

虚血性心疾患では、冠動脈の閉塞や狭窄等により、心筋への血流が阻害され、血液の供給が不足もしくは途絶えることにより、心臓に障害が生じる。患者は主に前胸部、時に、左腕や背中に痛みや圧迫感を感じるといった症状を訴える。虚血性心疾患の患者には大別して薬物療法、ＰＣＩ（カテーテル手術）、あるいはバイパス手術のいずれかの治療法が施される。

薬物療法は、患者に薬物を投与して心臓の虚血を改善したり、血栓ができるのを予防したりする治療法である。ＰＣＩは、閉塞や狭窄を起こしている血管に細い管状構造の治療器具を直接挿入して強制的に血管を広げる治療法である。しかし冠状動脈に高度な三枝病変や慢性完全閉塞などがあるとＰＣＩを施行することは難しい。

バイパス手術は、ＰＣＩによる治療が不可能な重度の患者に考慮される。バイパス手術はＣＡＢＧ（Coronary Artery Bypass Grafting）とも称される術式である。ＣＡＢＧは、図１４、１５に示されるように、狭くなっていたり閉塞していたりする血管に他の血管（グラフト血管）を繋げ、グラフト血管を介して虚血部位に血液が流れるようにする治療法である。グラフト血管は内胸動脈や大伏在静脈から取られる。内胸動脈を用いると再狭窄の率が低く、予後の良いことが知られている。

ＦＦＲ（Fractional Flow Reserve）は、ＰＣＩか薬物療法のどちらを適用するかを選択する指標の一つである。血管の狭窄の進行度は、例えばプレッシャーワイヤを直接血管に挿入して検査される。プレッシャーワイヤは血管内に図１６に示されるように挿入され、狭窄部の前後の圧力Ｐ_ｉｎ，Ｐ_ｏｕｔを計測する。

ＦＦＲはＰ_ｏｕｔ／Ｐ_ｉｎで定義される。ＦＦＲが０．８より低ければ、治療法としてＰＣＩが選択され、高ければ薬物療法が選択される。しかしながらプレッシャーワイヤを血管に挿入することは侵襲的なので、非侵襲的な計測法及びＦＦＲの推定法が望まれている。

そこで、シミュレーションによりＦＦＲの推定値を計算する方法が考案されている。この種の技術では、モダリティから取得される血管の形状と、血液等のもつ粘性値等の物理パラメータとがシミュレータにインプットされる。そして、ＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）で用いられるナビエ・ストークスの式を用いて、流体解析によりＦＦＲが推定（計算）される。

既存のシミュレーションでは３Ｄ画像が用いられる。しかし３Ｄシミュレーションは多大な計算時間を要するので、３Ｄ画像を用いてのシミュレーションを２Ｄ近似することで、シミュレーションに要する時間を大幅に削減する手法がある。このような工夫によりＦＦＲをシミュレーションベースで素早く計算することができる。近似シミュレーションに基づくＦＦＲは、医師にとっては有効な指標として認知されている。

特開２０１２−２４５８２号公報 特開２００７−２８９５８８号公報

Journal of Cardiovascular Computed Tomography-Min et al.-2011

治療法としてＣＡＢＧが選択されると、術前計画においてグラフト血管の継ぎ目を決定する必要がある。通常、医師はＣＴＡ（CT Angiography）などで得た画像を読影して血管の状態を確認し、血管の接合部を判断する。しかしながら血管の状態を細部まで詳しく読み取ることは難しいので読影医に大きな負担がかかる。また見落としなどの可能性もある。血管の継ぎ目よりも下流の狭窄が見落とされるとバイパスを形成しても心筋の機能が回復しないので、手術は失敗する。
目的は、適切なバイパス箇所を正確に示し得る医用画像処理装置、医用画像処理方法および記録媒体を提供することにある。

実施形態によれば、医用画像処理装置は、計算部と、第１特定部と、第２特定部と、表示制御部とを具備する。計算部は、画像に描出された血管の血流指標を計算する。第１特定部は、血管における血流指標の分布に基づいて血管内の責任狭窄を特定する。第２特定部は、責任狭窄を迂回するバイパス血管を接続するための血管上のバイパス箇所を特定する。表示制御部は、特定されたバイパス箇所を表示部に表示させる。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの一例を示す機能ブロック図である。 図２は、図１に示されるテリトリーマップ記憶部１０２に記憶されるテリトリーマップの一例を示す模式図である。 図３は、図１に示される医用画像処理装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図４は、図１に示される医用画像処理装置１０による冠動脈解析の結果の一例を示す模式図である。 図５は、図１に示される医用画像処理装置１０による心筋解析の結果の一例を示す模式図である。 図６は、図１に示される表示部１１２に表示される責任血管の３次元画像の一例を示す模式図である。 図７は、図１に示される表示部１１２に表示される責任血管の２次元画像の一例を示す模式図である。 図８は、マーカ表示されるバイパス箇所を含む３次元画像の一例を示す図である。 図９は、マーカ表示されるバイパス箇所を含むＣＰＲ画像の一例を示す図である。 図１０は、マーカ表示されるバイパス箇所を含むＳＰＲ画像の一例を示す図である。 図１１は、弾性力が基準を満たさない領域がバイパス箇所から除外されることを示す３次元画像の一例を示す図である。 図１２は、リスク分布を含むバイパス箇所を示す３次元画像の一例を示す図である。 図１３は、ＦＦＲの値と血管内径とをバイパス箇所に組み合わせて表示するＳＰＲ画像の一例を示す図である。 図１４は、ＣＡＢＧの原理を説明するための模式図である。 図１５は、ＣＡＢＧの原理を説明するための模式図である。 図１６は、ＦＦＲについて説明するための模式図である。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの一例を示す機能ブロック図である。図１に示される医用画像処理システム１は、医用画像処理装置１０、ＣＴ（Computed Tomography）装置２０およびＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）５０を備える。医用画像処理装置１０、ＣＴ装置２０およびＰＡＣＳ５０は、ネットワーク４０を介して通信可能に接続される。ネットワーク４０は例えばＬＡＮ（Local Area Network）や公衆電子通信回線などである。

実施形態において医用画像処理装置１０は、解剖学的部位としての心臓の画像データに基づいて、ＣＡＢＧの術前計画を作成するために用いられることが可能である。ＣＡＢＧは、以下の条件を満たす虚血性心疾患患者に適用される。
（１）左冠動脈主幹病変（５０％以上の狭窄例）
（２）ＰＣＩの施行が困難（高度な三枝病変、慢性完全閉塞など）
（３）冠動脈末梢枝の血液の流れが良好（血管内径＞１．５ｍｍ）であるもの（狭窄・不整なし）
（４）左心肺機能が次の状態であるもの（駆出率（ＥＦ）２０％以上、左室拡張終期圧（ＬＶＥＤＰ）２０ｍｍＨＧ以下）
画像記憶部１０１は、ＣＴ装置２０またはＰＡＣＳ５０から制御部１０４の制御に基づいて送信されたボリュームデータを記憶する。処理画像としてのボリュームデータは、例えば、被検体の心臓を含む胸部領域に関する複数時相にわたる時系列の３次元造影ＣＴ画像データである。

テリトリーマップ記憶部１０２は、図２に示されるようなテリトリーマップを記憶する。テリトリーマップ（以下、支配マップと表記する）は、各冠動脈により栄養を供給される支配領域と冠動脈との関係を定義する、マッピングデータである。
通信インタフェース１０３はネットワーク４０に接続されて、ＣＴ装置２０あるいはＰＡＣＳ５０と医用画像処理装置１０との通信を可能にする。
心臓領域抽出部１０５は、心輪郭抽出処理などによりボリュームデータから心臓領域を抽出する。

心筋解析部１０６は、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から、造影剤濃度に対応するＣＴ値による閾値処理などにより心筋領域を抽出する。また、心筋解析部１０６は、心筋パフュージョン解析を実施する。つまり心筋解析部１０６は、抽出された心筋領域内の画素毎（または局所毎）に造影剤に関する時間濃度曲線を生成する。そして心筋解析部１０６は造影剤が流入してから流出するまでの期間に移動する血流の量を、その時間濃度曲線に基づいて、画素毎（または局所毎）に算出する。

例えば、ＣＴ装置を用いた撮影では非イオン性造影剤を患者へ注入し、ＣＴ値の変化から臓器の灌流情報を描出することができる。よってＣＴパフュージョン解析では、例えば５１２×５１２ピクセルで構成されるＣＴ画像（ボリュームデータ）の経時変化を、各画素におけるＣＴ値の変化から測定し、血流量等を数値化することができる。このようにして臓器の灌流情報（例えば、血流量）を表す１枚のカラーマップが、複数時相のＣＴ画像から生成される。
さらに、心筋解析部１０６は、算出された血流量の空間分布から閾値処理により虚血領域を抽出する。

冠動脈解析部１０７は、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から複数の冠動脈を抽出する。そして冠動脈解析部１０７は、当該抽出された各冠動脈から少なくとも１つの狭窄部位を抽出する。具体的には、冠動脈解析部１０７は、冠動脈の血管芯線や血管内壁等に沿って冠動脈の解剖学的構造やプラーク性状を分析し、冠動脈に関するボリュームデータを抽出する。この処理により、冠動脈ならびにその冠動脈の内壁に位置する狭窄部位が抽出される。

プラーク性状の具体例としては、脂質量、血清コレステロール濃度、硬さ、石灰化度、繊維性被膜（Thin-cap）の厚さ、及びＦＦＲ（但し、本実施形態では、ＦＦＲはＦＦＲ計算部１０９により算出されるものとする）などを挙げることができる。

責任血管特定部１０８は、心筋解析部１０６により抽出された虚血領域と支配マップ（テリトリーマップ記憶部１０２に記憶される）とを照合して責任血管を特定する。責任血管は、虚血領域に栄養供給責任を有する血管である。

ＦＦＲ計算部１０９は、ＦＦＲの値を、冠動脈解析部１０７により抽出された狭窄部位毎にシミュレーションベースで計算する。具体的には、先ず、ＦＦＲ計算部１０９は、狭窄部位の上流の組織血流量と下流の組織血流量とを、冠動脈解析部１０７により抽出された狭窄部位毎に、心筋解析部１０６により生成されたカラーマップに基づいて算出する。そしてＦＦＲ計算部１０９は、算出された下流の組織血流量を上流の組織血流量で除算して、狭窄部位毎のＦＦＲを算出する。

責任狭窄特定部１１０は、冠動脈解析部１０７により抽出された狭窄部位のうち、責任血管特定部１０８により特定された責任血管の内壁に位置する狭窄部位（以下、責任狭窄と表記する）を特定する。つまり責任狭窄特定部１１０は、幾つかの責任狭窄候補のうちからＦＦＲが閾値未満である狭窄部位を、責任狭窄として特定する。

バイパス箇所特定部１１３は、責任血管におけるバイパス箇所を特定する。すなわちバイパス箇所特定部１１３は、責任血管上でのグラフト血管（バイパス血管）の継ぎ目の適切な位置を、ＦＦＲの降下度、血管内径、血管弾性などの指標値に基づいて特定する。

マーカ発生部１１１は、責任血管（責任血管特定部１０８により特定される）、責任狭窄（責任狭窄特定部１１０により特定される）、ＦＦＲ（ＦＦＲ計算部１０９により算出される）や責任狭窄候補（動脈解析部１０７により抽出される）などに加えて、バイパス箇所（バイパス箇所特定部１１３により特定される）を視覚的に表示するためのマーカのデータを発生する。マーカは、矢印や三角などのシンボル図形のほか、カラーマッピング表示や、グラデーションなどの視覚的効果を伴うものでもよい。

表示制御部１１４は、ボリュームデータからレンダリング等により生成された３次元画像や、断面変換（Multi-Planar Reconstruction）により生成された２次元画像を表示部１１２に表示させる。また表示制御部１１４は、マーカ発生部１１１により発生されたマーカを３次元画像や２次元画像に重ねて表示部１１２に表示させる。次に、本実施形態に係る医用画像処理装置１０における処理手順を説明する。

図３は、図１に示される医用画像処理装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。図３において、制御部１０４は、胸部領域に関する複数時相にわたる時系列のボリュームデータを、ＣＴ装置２０またはＰＡＣＳ５０から通信インタフェース１０３を介して取得する（ステップＳ１）。取得されたボリュームデータは画像記憶部１０１に書き込まれる。

次に、制御部１０４の制御に基づいて心臓領域抽出部１０５は、拍動の比較的少ない特定時相のボリュームデータを処理画像として画像記憶部１０１から読み出す。心臓領域抽出部１０５は、読み出されたボリュームデータから心臓領域を抽出する（ステップＳ２）。

次に、冠動脈解析部１０７は、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域を対象にして冠動脈解析処理を実行する（ステップＳ３，Ｓ４）。具体的には、冠動脈解析部１０７は、冠動脈の血管芯線や血管内壁等に沿って、冠動脈の解剖学的構造やプラーク性状を分析する。その結果に基づいて冠動脈解析部１０７は、冠動脈ならびにその冠動脈の内壁に位置する狭窄部位を抽出する。

次に、冠動脈解析部１０７は、冠動脈の解剖学的構造を心臓形態画像に重畳して３次元画像、または２次元画像を生成する。生成された３次元画像または２次元画像は表示部１１２に表示される。図４（ａ）は３次元画像ｇ１の一例を示す。図４（ｂ）はＣＰＲ（curved planar reconstruction）表示される２次元画像ｇ２の一例を示す。なお、操作者は、図４（ａ），（ｂ）に示される画像ｇ１，ｇ２を表示部１１２に表示させるタイミングを任意に設定することができる。つまり、各画像を処理途中に表示させてもよいし、処理結果と共に表示させてもよい。

次に、心筋解析部１０６は、心臓領域抽出部１０５により抽出された心臓領域から心筋領域を、造影剤濃度に対応するＣＴ値を用いた閾値処理により解析する（ステップＳ５）。

次に、心筋解析部１０６は、ＣＴパフュージョン解析処理を、抽出された心筋だけに対して実行する（ステップＳ６，Ｓ７，Ｓ８）。具体的には、心筋解析部１０６は、抽出された心筋領域内の画素毎（または局所毎）に、造影剤に関する時間濃度曲線を時系列のボリュームデータに基づいて生成する。そして心筋解析部１０６は、造影剤が流入してから流出するまでの期間に移動する血流量を、それらの時間濃度曲線に基づいて画素毎（または局所毎）に算出する。

これにより、例えば図５に示される、血流量の空間分布を示すカラーマップｇ３が生成される。そして心筋解析部１０６は、生成されたカラーマップｇ３（つまり算出された血流量の空間分布）に基づいて、血流量が既定の閾値未満の領域を虚血領域として抽出する。

続いて、責任血管特定部１０８は、特定された虚血領域と支配マップ（テリトリーマップ記憶部１０２に記憶される、例えば図２に示されるデータ）とを照合して責任血管を特定する（ステップＳ９）。

次に、ＦＦＲ計算部１０９は、心筋解析部１０６により生成されたカラーマップｇ３に基づいて、ＦＦＲシミュレーションにより各狭窄部位の下流の組織血流量と、各狭窄部位の上流の組織血流量とを算出する。各狭窄部位は、責任血管特定部１０８により特定された責任血管の内壁にいずれも位置する。そしてＦＦＲ計算部１０９は、算出された狭窄部位の下流の組織血流量を、算出された狭窄部位の上流の組織血流量で除算してＦＦＲを算出する（ステップＳ１０）。

続いて、責任狭窄特定部１１０は、ＦＦＲ計算部１０９により算出されたＦＦＲが閾値未満である狭窄部位を責任狭窄として特定する（ステップＳ１１）。さらに、バイパス箇所特定部１１３は、責任血管におけるＦＦＲの降下度、血管内径、血管壁の状態などに基づいて、バイパス箇所を責任狭窄の下流側において特定する（ステップＳ１２）。

しかる後、表示部１１２は、例えば図６，７に示すように、マーカ発生部１１１により発生した責任血管、責任狭窄、ならびにＦＦＲを示すマーカを、ボリュームデータに由来する３次元画像ｇ４又は２次元画像ｇ５に重畳させて表示する（ステップＳ１３）。さらに表示部１１２は、例えば図８に示すように、マーカ発生部１１１により発生したバイパス箇所を示すマーカを、ボリュームデータに由来する３次元画像ｇ４又は２次元画像ｇ５に重畳させて表示する。
なお図８において、バイパス箇所よりも下流の部分は血管内径が基準を満たさない程度に細い（例えば１．５ｍｍ以下）のでバイパス不適箇所と判断され、カラーマッピング表示の対象から除外される。

このような構成により、例えば、図８に示すように、ＣＡＢＧに際してのバイパス箇所を医師に視覚的に示すことができる。よって医師は適切な箇所にグラフト血管の継ぎ目を設定することができる。また、ヒューマンエラーの可能性を低減させることもできる。

また、本実施形態では、ＦＦＲ計算部１０９がシミュレーションベースでＦＦＲ値を算出する。つまり、プレッシャーワイヤなど侵襲性をもつ器具を要しないので、検査時に患者にかかる負担を低減させることができる。また医師は、ＣＡＢＧの術前計画を非侵襲で実施することができる。また、非侵襲な検査手法であるので、フォローアップとして術後の経過を確認するためにも本実施形態は有効である。

なお、本実施形態では、表示部１１２が表示する画像の一例として図６、図７あるいは図８を示したが、表示部１１２が表示する画像はこれらに限定されるものでない。例えば、図９に示されるＣＰＲ画像、あるいは図１０に示されるＳＰＲ（stretched CPR）画像が表示部１１２に表示されるとしてもよい。

図９のＣＰＲ画像においては、ＦＦＲの値が血管に沿ってカラーマッピング表示される。マーカよりも下流側においてはその上流よりもＦＦＲの値が低いが、安定している、つまりＦＦＲの降下度に変化が少ないことが示される。よってこの部分はバイパス箇所の候補になる。しかし最も下流の部分においては血管内径が細すぎるので、バイパス箇所としては不適であることが示される。図１０のＳＰＲ画像においても同様である。医師はこれらの画像を参照して、グラフト血管の接続位置を開胸前に認識することができる。

また、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、血管の弾性力（血管弾性）をも考慮して、バイパス箇所をさらに絞り込むこともできる。弾性値の低すぎる血管は、つまり柔らかすぎるので、術時に破裂する可能性がある。逆に弾性値の高すぎる血管は硬すぎるので、動脈硬化の可能性が示唆され、グラフト血管の接続箇所としてはやはり適さない。

図１１は、弾性力が基準を満たさない領域がバイパス箇所から除外されることを示す３次元画像の一例を示す図である。血管弾性は、ＦＦＲ計算部１０９によるＦＦＲシミュレーション時や、４Ｄ−ＣＴからのデータを解析することで判明する。この知見を考慮してバイパス箇所を特定することにより、ＦＦＲの値は良好であるが血管の接続箇所としては不適な箇所を避けることが可能になり、ひいては治療成績の向上を見込むことができる。

また、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、バイパス箇所におけるリスク分布の詳細を、例えばカラーマッピングで表示することもできる。
図１２は、リスク分布を含むバイパス箇所を示す３次元画像の一例を示す図である。実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、ＣＴボリュームデータを解析することによりＦＦＲ、血管内径、血管壁の状態、あるいは血管と狭窄箇所の位置関係などの種々のリスク要素を求めることができる。

表示制御部１１４は、これらのリスク要素を含むリスク分布を、バイパス箇所において項目別に複数種色分けして表示部１１２に表示する。このような表示手法により、ここは安全だがバイパス箇所としてはあまりお勧めしない、などの、詳細な情報を医師は一目で認識できる。また、リスクを得点にしてカラーマップにしてもよい。
また、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、バイパス箇所を、他の指標と組み合わせて表示することも可能である。

図１３は、ＦＦＲの値と血管内径とをバイパス箇所に組み合わせて表示するＳＰＲ画像の一例を示す図である。図１３に示される画像は主に表示制御部１１４による制御のもとで表示部１１２に表示される。図１３に示されるように、バイパス箇所の表示と合わせて、ＦＦＲおよび血管内径が血管に沿ってグラフの形態で表現される。実線のグラフが血管内径を示し、点線のグラフはＦＦＲを示す。表示されるグラフはいずれか片方でも良い。

このように、ＳＰＲ画像に合わせて多様な情報を表示することで、医師に多くの情報を伝えることができる。このほか、血管壁に関する情報（厚さ、硬化度、プラークの厚みなど）を追加することも可能である。

さらに、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、表示部１１２により所望の３次元画像を表示する際に、マウスやキーボード、タッチパネル等の図示しない入力インタフェースから責任血管、責任狭窄あるいはバイパス箇所を選択する旨の入力を受け付けると、当該選択された責任血管、責任狭窄、バイパス箇所を観察しやすい角度に３次元画像を自動で回転させることも可能である。

なお本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば実施形態では心臓の冠状動脈に対するＣＡＢＧを考慮したが、脳動脈や他の動脈など、血管バイパス術を適用可能なあらゆる疾患の術前計画に本発明を適用することが可能である。

また実施形態では、ＦＦＲ計算部１０９は、上記のような計算手法によりＦＦＲを算出するものとしたが、ＦＦＲの計算手法はこれに限定されるものではない。各狭窄部位に対応したＦＦＲを算出可能であれば、ＦＦＲ計算部１０９で用いるＦＦＲの計算手法として適宜適用可能である。例えばシミュレーションは２Ｄに限らず、３Ｄでも構わない。

また、実施形態ではＦＦＲシミュレーションによりＦＦＲを算出するようにした。これに代えて、Gradient法で求められるＦＦＲを用いることが可能である。Gradient法とは血液の流れとＣＴ値とが互いに相関するという可能性を利用する方法である。この方法は、本願の出願時点では文献（例えば、［Intracoronary Transluminal Attenuation Gradient in Coronary CT Angiography for Determining Coronary Artery Stenosis, JACC, 2011, Jin - Ho Choi］）に紹介されているに留まるが、今後の研究によってはＦＦＲなどの定量的な値を求めるための有力な方法になる可能性が高い。

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するものであり、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…医用画像処理システム、１０…医用画像処理装置、２０…ＣＴ装置、５０…ＰＡＣＳ、４０…ネットワーク、１０１…画像記憶部、１０２…テリトリーマップ記憶部、１０３…通信インタフェース、１０４…制御部、１０５…心臓領域抽出部、１０６…心筋解析部、１０７…冠動脈解析部、１０８…責任血管特定部、１０９…ＦＦＲ計算部、１１０…責任狭窄特定部、１１１…マーカ発生部、１１２…表示部、１１３…バイパス箇所特定部、１１４…表示制御部。

Claims (22)

1. 被検体の３Ｄボリュームに含まれる冠動脈に基づいて求められた、前記冠動脈における２点間の圧力比に対応する血流指標の分布を取得する取得部と、
   被検体の３Ｄボリュームに含まれる冠動脈に基づいて求められた、前記冠動脈の狭窄部位、前記冠動脈の内径、及び前記冠動脈の血管壁に関する指標値の少なくともいずれかに基づき、前記冠動脈のうちバイパス接続に適さないバイパス不適箇所を特定する特定部と、
   前記冠動脈及び前記血流指標の分布の少なくともいずれか一方に関する表示画像と、前記特定されたバイパス不適箇所の位置とを表示部に表示させる表示制御部と
   を具備する、医用画像処理装置。
2. 前記特定部は、前記冠動脈における前記血流指標の分布に基づいて、バイパス血管を接続するための前記冠動脈上のバイパス箇所を特定し、
   前記表示制御部は、前記特定されたバイパス箇所を前記表示部に表示させる、請求項１記載の医用画像処理装置。
3. 前記冠動脈の血管壁に関する指標値は、血管壁の弾性値である、請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記特定部は、前記血管壁の弾性値と所定の閾値とを比較し、前記弾性値が前記閾値を下回る箇所を前記バイパス不適箇所として特定する、請求項３記載の医用画像処理装置。
5. 前記特定部は、前記血管壁の弾性値と所定の閾値とを比較し、前記弾性値が前記閾値を上回る箇所を前記バイパス不適箇所として特定する、請求項３記載の医用画像処理装置。
6. 前記特定部は、前記冠動脈の内径と所定の閾値とを比較し、前記冠動脈の内径が前記閾値を下回る箇所を前記バイパス不適箇所として特定する、請求項１記載の医用画像処理装置。
7. 前記特定部は、前記冠動脈の狭窄部位、前記冠動脈の内径、及び前記冠動脈の血管壁に関する指標値のうち少なくとも２つの項目に基づいて前記バイパス不適箇所を特定し、
   前記表示部は、前記バイパス不適箇所の特定に用いた項目を区別可能なように前記バイパス不適箇所を表示する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
8. 前記表示制御部は、前記血流指標の分布を示すカラーマップに、前記バイパス不適箇所を重畳させる、請求項１乃至７のいずれかに記載の医用画像処理装置。
9. 前記特定部は、前記血流指標の分布に基づいて前記狭窄部位を特定する、請求項１乃至８のいずれかに記載の医用画像処理装置。
10. 前記表示制御部は、前記冠動脈についての３次元画像又は２次元画像と、前記血流指標の分布を示すカラーマップとを前記表示部に表示させ、特定された前記冠動脈上のバイパス箇所を前記３次元画像又は前記２次元画像に重ねて前記表示部に表示させる、請求項２に記載の医用画像処理装置。
11. 前記特定部は、前記血流指標の降下度が所定の閾値よりも低い箇所を前記バイパス箇所として特定する、請求項２記載の医用画像処理装置。
12. 前記特定部は、前記冠動脈の内径を用いて前記バイパス箇所を特定する、請求項２に記載の医用画像処理装置。
13. 前記特定部は、前記冠動脈の内径が所定の閾値以上である箇所を前記バイパス箇所として特定する、請求項１２に記載の医用画像処理装置。
14. 前記特定部は、前記冠動脈の弾性値を用いて前記バイパス箇所を特定する、請求項２に記載の医用画像処理装置。
15. 前記特定部は、前記弾性値が所定の閾値範囲の範囲内にある箇所を前記バイパス箇所として特定する、請求項１４に記載の医用画像処理装置。
16. 前記表示制御部は、前記特定されたバイパス箇所に対応する血流指標を示す第１グラフ及び前記特定されたバイパス箇所に対応する血管内径を示す第２グラフの少なくとも一方を前記表示部に表示させる、請求項２に記載の医用画像処理装置。
17. 前記表示制御部は、前記第１グラフ及び前記第２グラフの少なくとも一方を前記特定されたバイパス箇所が描出された画像と共に前記表示部に表示させる、請求項１６記載の医用画像処理装置。
18. 前記表示制御部は、前記特定されたバイパス箇所におけるリスク分布を前記表示部に表示させる、請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
19. 医用画像処理装置が、被検体の３Ｄボリュームに含まれる冠動脈に基づいて求められた、前記冠動脈における２点間の圧力比に対応する血流指標の分布を取得する過程と、
    前記医用画像処理装置が、被検体の３Ｄボリュームに含まれる冠動脈に基づいて求められた、前記冠動脈の狭窄部位、前記冠動脈の内径、及び前記冠動脈の血管壁に関する指標値の少なくともいずれかに基づき、前記冠動脈のうちバイパス接続に適さないバイパス不適箇所を特定する過程と、
    医用画像処理装置が、前記冠動脈及び前記血流指標の分布の少なくともいずれか一方に関する表示画像と、前記特定されたバイパス不適箇所の位置とを表示部に表示させる過程と、
    を具備する、医用画像処理方法。
20. 前記医用画像処理装置が、前記冠動脈における前記血流指標の分布に基づいて、バイパス血管を接続するための前記冠動脈上のバイパス箇所を特定する過程と、
    前記医用画像処理装置が、前記特定されたバイパス箇所を前記表示部に表示させる過程と
    を具備する、請求項１９記載の医用画像処理方法。
21. 医用画像処理装置により実行されるプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記プログラムは、前記医用画像処理装置を、
    被検体の３Ｄボリュームに含まれる冠動脈に基づいて求められた、前記冠動脈における２点間の圧力比に対応する血流指標の分布を取得する取得部と、
    被検体の３Ｄボリュームに含まれる冠動脈に基づいて求められた、前記冠動脈の狭窄部位、前記冠動脈の内径、及び前記冠動脈の血管壁に関する指標値の少なくともいずれかに基づき、前記冠動脈のうちバイパス接続に適さないバイパス不適箇所を特定する特定部と、
    前記冠動脈及び前記血流指標の分布の少なくともいずれか一方に関する表示画像と、前記特定されたバイパス不適箇所の位置とを表示部に表示させる表示制御部として動作させるものである、記録媒体。
22. 前記特定部が、前記冠動脈における前記血流指標の分布に基づいて、バイパス血管を接続するための前記冠動脈上のバイパス箇所を特定し、
    前記表示制御部が、前記特定されたバイパス箇所を前記表示部に表示させるように動作させるものである、請求項２１記載の記録媒体。