JP6878074B2 - 医用画像診断装置及び医用画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用画像診断装置及び医用画像処理装置に関する。

複数時相の医用画像の観察に関する技術として、ＴＤＣ（Time Dentsiy Curve）解析がある。ＴＤＣ解析は、複数時相の医用画像の画素値を解析する手法の一種である。複数時相の医用画像の任意の座標にＲＯＩ（関心領域）を設定し、ＲＯＩ上の時間的な画素値変化をグラフとして描画する。このＴＤＣ解析により、例えば、時間経過に伴う造影剤の浸透の様子を観察できるようになり、血管の血流解析が可能となる。

しかし、ＴＤＣ解析では、設定するＲＯＩの位置や数を任意に設定可能ではあるが、表示されるグラフには各ＲＯＩ上の画素値変化のみが描画されることになる。このため、ＲＯＩ間の空間的な位置関係に意味がある場合でも、各ＲＯＩ間の空間的な情報を確認できない。そのため、空間的な位置関係を確認するためには、元の医用画像を参照する必要がある。

また、複数時相の医用画像の比較のために、過去画像で指定した関心領域を、別の時相画像の任意の位置、例えば該当関心領域の隣などに、重ねて表示する技術もある（特許文献１）。これにより少ないデータサイズ（例えば、表示画像１枚分）で時相画像が比較でき、また、比較する関心領域の表示位置が近いので、視線の移動距離が少なく済むというメリットもある。

しかし、２次元画像上に別の２次元画像の関心領域画像を表示するため、２次元画像としてのｘ、ｙ軸方向の情報と時間軸方向の情報が、２次元画像上で混在して存在してしまう。このため、比較する時相が多い場合、情報の混在は、対象画像の観察が困難になる要因となる。

このため、複数時相の医用画像について、読影者に容易に視認可能な態様で表示する医用画像診断装置及び医用画像処理装置が望まれている。

特開２０１４−２３９２１号公報 特開２００７−１５１８８１号公報 特開２００４−５１７６６７号公報 特開２０１５−２１７１７０号公報

本実施形態の目的は、読影者に容易に視認可能な画像を生成する医用画像診断装置及び医用画像処理装置を提供することにある。

本実施形態に係る医用画像診断装置は、複数時相の医用画像を取得する、画像取得部と、前記複数時相の医用画像における所定の関心領域の抽出を行う、抽出部と、前記所定の関心領域に関する所定の測定値を算出する、算出部と、前記所定の関心領域に沿って前記測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成する、生成部と、を備えている。
本実施形態に係る医用画像処理装置は、複数時相の医用画像を取得する、画像取得部と、前記複数時相の医用画像における所定の関心領域の抽出を行う、抽出部と、前記所定の関心領域に関する所定の測定値を算出する、算出部と、前記所定の関心領域に沿って前記測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成する、生成部と、を備えている。

第１実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の全体構成を説明するブロック図。 第１実施形態に係るＸ線ＣＴ装置で実行される画像表示処理の内容を説明するフローチャートを示す図。 時相毎に血管の芯線を抽出して２次元画像化する処理を概念的に説明する図。 芯線に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理を概念的に説明する図。 ＭＡＰ画像に基づいて生成された表示画像と、芯線に沿った２次元画像に基づいて生成された参考画像とを、画面に表示した状態の一例を示す図。 ＭＡＰ画像に基づいて生成された表示画像に、曲線ＲＯＩを重ねて表示した画面の一例を示す図。 図６の画像を生成して表示するＸ線ＣＴ装置の全体構成を説明するブロック図。 （ａ）記憶回路に記憶されている、単色のグラデーションでＭＡＰ画像に基づく表示画像を生成するためのテーブルにおける、ＣＴ値と輝度値との対応関係を説明する図、（ｂ）記憶回路に記憶されている、カラーでＭＡＰ画像に基づく表示画像を生成するためのテーブルにおける、ＣＴ値と色との対応関係を説明する図。 第２実施形態に係るＸ線ＣＴ装置で実行される画像表示処理の内容を説明するフローチャートを示す図。 肺の画像にＲＯＩとして軸を設定した状態と、測定値として用いる肺の断面積の計測値を説明する図。 第３実施形態に係るＸ線ＣＴ装置で実行される画像表示処理の内容を説明するフローチャートを示す図。 心筋壁を曲面として捉えた場合における、曲面の法線方向の平均ベクトル方向を２次元平面に射影することで２次元画像に変換する方法を説明する図。 心筋壁を曲面として捉えた場合における、曲面に格子状の座標系を配置し、設定した２次元平面の座標系へと曲面の座標系を射影することで、２次元画像に変換する方法を説明した図。 心筋壁を２次元画像化して２次元のＭＡＰ画像を生成し、この２次元のＭＡＰ画像を時相毎に並べて３次元のＭＡＰ画像を生成する処理を概念的に説明する図。 モダリティに医用画像処理装置を接続して、第１実施形態乃至第３実施形態に係る画像表示処理を医用画像処理装置で実行する変形例を説明する図。

以下、図面を参照しながら、本実施形態に係る医用画像診断装置及び医用画像処理装置を説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行うこととする。

〔第１実施形態〕
図１は、第１実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の全体構成を説明する図である。この図１に示すＸ線ＣＴ装置１は、本実施形態における医用画像診断装置の一例であり、例えば、架台装置１０と、寝台装置３０と、コンソール装置４０とを備えて構成されている。

より具体的には、架台装置１０は、Ｘ線発生装置１１と、Ｘ線検出器１２と、回転体１３と、Ｘ線高電圧装置１４と、架台制御装置１５と、データ収集回路１８とを、備えて構成されている。

Ｘ線発生装置１１は、例えば、Ｘ線高電圧装置１４から高電圧の電力供給を受けて、陰極（フィラメントと呼ぶ場合もある）から陽極（ターゲットと呼ぶ場合もある）に向けて熱電子を照射するＸ線管（真空管）から構成される。

Ｘ線発生装置１１は、Ｘ線管に限定される必要は無い。例えば、Ｘ線発生装置１１は、Ｘ線管に代えて、電子銃から発生した電子ビームを集束させるフォーカスコイルと電磁偏向させる偏向コイルと、被検体Ｐの半周を囲い偏向した電子ビーム衝突することによってＸ線を発生させるターゲットリングとによって構成しても構わない。

Ｘ線検出器１２は、例えば、Ｘ線管の焦点を中心として１つの円弧に沿ってチャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列された複数のＸ線検出素子列から構成される。Ｘ線検出器１２は、チャネル方向に複数のＸ線検出素子が配列されたＸ線検出素子列がスライス方向に複数配列された構造を有する。Ｘ線検出器１２は、Ｘ線発生装置１１から照射され、被検体Ｐを通過したＸ線を検出し、当該Ｘ線量に対応した電気信号をデータ収集回路１８へと出力する。

また、Ｘ線検出器１２は、例えば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとから構成される間接変換型の検出器である。

シンチレータアレイは、複数のシンチレータから構成され、シンチレータは入射Ｘ線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶にて構成される。

グリッドは、シンチレータアレイのＸ線入射側の面に配置され、散乱Ｘ線を吸収する機能を有するＸ線遮蔽板で構成される。

光センサアレイは、シンチレータからの光量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、光電子増倍管等の光センサから構成される。

なお、Ｘ線検出器１２は、間接変換型の検出器に限定されず、入射したＸ線を直接電気信号に変換する半導体素子から構成される直接変換型の検出器であっても構わない。

回転体１３は、この回転体１３の中心を回転軸として回転自在に支持されており、架台制御装置１５の制御に基づいて、回転駆動される。

Ｘ線高電圧装置１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路から構成され、Ｘ線発生装置１１に印加する高電圧を発生する機能を有する高電圧発生装置と、Ｘ線発生装置１１が照射するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置から構成される。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であっても構わない。

架台制御装置１５は、ＣＰＵ等によって構成される処理回路とモータ及びアクチュエータ等の駆動機構から構成される。架台制御装置１５は、コンソール装置４０若しくは架台装置１０に取り付けられた入力装置からの入力信号を受けて、架台の動作制御を行う機能を有する。例えば、架台制御装置１５は、入力信号を受けて回転体１３を回転させる制御や、架台装置１０をチルトさせる制御、及び寝台装置３０及び天板３３を動作させる制御を行う。

データ収集回路（DAS：Data Acquisition System）１８は、Ｘ線検出器１２の各Ｘ線検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とから少なくとも構成され、検出データ（純生データ）を生成する。データ収集回路１８が生成した検出データは、コンソール装置４０へと転送される。

寝台装置３０は、スキャン対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台３１と、寝台駆動装置３２と、天板３３と、支持フレーム３４とを備えている。

基台３１は、支持フレーム３４を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置３２は、被検体Ｐが載置された支持フレームを支持フレーム３４の長軸方向に移動するモータあるいはアクチュエータである。支持フレーム３４の上面に設けられた天板３３は、被検体Ｐが載置される板である。

天板３３は、天板３３だけを移動させてもよいし、寝台装置３０の支持フレーム３４ごと移動する方式であってもよい。本実施形態を立位ＣＴに応用する場合は、天板３３に相当する患者移動機構を移動する方式であってもよい。

架台装置１０の撮像系と天板３３の位置関係の相対的な変更を伴うスキャン（ヘリカルスキャンや位置決めスキャン等）を実行する際には、当該位置関係の相対的な変更は天板３３の駆動によって行われてもよいし、架台装置１０の走行によって行われてもよく、またそれらの複合によって行われてもよい。

コンソール装置４０は、記憶回路４１と、表示装置４２と、入力装置４３と、処理回路４４とを、備えて構成されている。

記憶回路４１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。記憶回路４１は、例えば、投影データや再構成画像データを記憶する。本実施形態においては、記憶回路４１は、例えば、画像記憶回路４１１、画素値対応付け記憶回路４１２、及び、プログラム記憶回路４１３を有する。詳しくは後述するが、本実施形態においては、画像記憶回路４１１は、架台装置１０で撮像された医用画像の画像データを記憶する回路であり、画素値対応付け記憶回路４１２は、測定値と輝度値との対応関係をテーブルとして記憶する回路であり、プログラム記憶回路４１３は、種々のプログラムを記憶する回路である。

表示装置４２は、各種の情報を表示する。例えば、表示装置４２は、処理回路４４によって生成された医用画像（ＣＴ画像）や、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。例えば、表示装置４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等によって構成される。

入力装置４３は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４４に出力する。例えば、入力装置４３は、投影データを収集する際の収集条件や、ＣＴ画像を再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件等を操作者から受け付ける。例えば、入力装置４３は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等により実現される。

処理回路４４は、入力装置４３から出力される入力操作の電気信号に応じてＸ線ＣＴ装置１の全体的な動作を制御する。本実施形態においては、処理回路４４は、例えば、システム制御機能４４１、前処理機能４４２、再構成処理機能４４３、画像取得機能４４４、抽出機能４４５、算出機能４４６、生成機能４４７、及び、表示機能４４８を有する。

図１における実施形態では、システム制御機能４４１、前処理機能４４２、再構成処理機能４４３、画像取得機能４４４、抽出機能４４５、算出機能４４６、生成機能４４７、及び、表示機能４４８にて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路４１のプログラム記憶回路４１３に格納されている。処理回路４４はプログラムを記憶回路４１のプログラム記憶回路４１３から読み出し、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路は、図１の処理回路４４内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては単一の処理回路４４にてシステム制御機能４４１、前処理機能４４２、再構成処理機能４４３、画像取得機能４４４、抽出機能４４５、算出機能４４６、生成機能４４７、及び、表示機能４４８にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路４４を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。

これら各機能のうち、システム制御機能４４１は、入力装置４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、処理回路４４の各種機能を制御する。

前処理機能４４２は、データ収集回路１８から出力されたデータに対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を施したデータを生成する。なお、前処理前のデータおよび前処理後のデータを総称して投影データと称する場合もある。

再構成処理機能４４３は、前処理機能４４２にて生成された投影データに対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法等を用いた再構成処理を行ってＣＴ画像データを生成する。このＣＴ画像データは、例えば、記憶回路４１の画像記憶回路４１１に記憶される。ＣＴ画像データは、ＣＴ値の集合体であり、本実施形態における複数時相の医用画像の一例である。すなわち、ＣＴ画像データは、経時的要素を含む画像として、記憶回路４１の画像記憶回路４１１に格納される。

画像取得機能４４４、抽出機能４４５、算出機能４４６、生成機能４４７、及び、表示機能４４８については、詳しくは後述するが、概略的には、画像取得機能４４４は、例えば、記憶回路４１の画像記憶回路４１１に記憶されている、複数時相のＣＴ画像データを取得する。或いは、再構成処理機能４４３で生成された複数時相のＣＴ画像データを取得する。

抽出機能４４５は、複数時相のＣＴ画像データから、所定の関心領域の抽出を行う。算出機能４４６は、所定の関心領域に関するＣＴ値を算出する。生成機能４４７は、所定の関心領域に沿って、例えば、ＣＴ値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成する。表示機能４４８は、生成機能４４７で生成された画像に基づいて表示画像を生成し、表示装置４２の画面に表示させる。

上述したように、本実施形態においては、処理回路４４は、例えば、プロセッサにより構成される。ここで、プロセッサという文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、記憶回路４１に保存されたプログラムを読み出して実行することにより機能を実現する。なお、記憶回路４１にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成して構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、プロセッサは、プロセッサ単一の回路として構成されている場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて、１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合して、その機能を実現するようにしてもよい。

なお、図１のＸ線ＣＴ装置１においては、コンソール装置４０の構成要素は１つの筐体に格納されているが、これらコンソール装置４０の構成要素は、必ずしも、１つの筐体に格納されている必要はなく、別筐体に格納されて複数存在してもよい。例えば、前処理機能４４２、再構成処理機能４４３等の処理回路を分散して有するように構成しても構わない。換言すれば、コンソール装置４０は、単一のコンソールにて複数の機能を実行するのではなく、複数の機能を別々のコンソールが実行することにしても構わない。

また、Ｘ線ＣＴ装置１には、Ｘ線発生装置１１とＸ線検出器１２とが一体として被検体Ｐの周囲を回転するＲｏｔａｔｅ／Ｒｏｔａｔｅ−Ｔｙｐｅ（第３世代ＣＴ） 、リング状にアレイされた多数のＸ線検出素子が固定され、Ｘ線発生装置１１のみが被検体Ｐの周囲を回転するＳｔａｔｉｏｎａｒｙ／Ｒｏｔａｔｅ−Ｔｙｐｅ（第４世代ＣＴ）等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本実施形態へ適用可能である。

次に、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１で実行される画像表示処理について説明する。図２は、本実施形態に係る画像表示処理の内容を説明するフローチャートを示す図である。この図２に示すように、本実施形態に係る画像表示処理においては、複数時相の医用画像の中で、関心領域に含まれる組織に芯線となる部位が存在する場合において、芯線に関する測定値を算出し、この測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成し、この画像に基づく表示画像をユーザに提示する。本実施形態においては、例えば、測定値は、ＣＴ画像データに基づいて算出されたＣＴ値などである。以下においては、関心領域にある組織が心血管である場合を例に、一実施形態を説明する。

図２に示すように、本実施形態に係る画像表示処理は、概略的には、注目血管を抽出する処理（ステップＳ１０）、注目血管の芯線を抽出する処理（ステップＳ１２）、芯線形状を２次元画像化する処理（ステップＳ１４）、芯線上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ１６）、芯線に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ１８）、及び、このＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ２０）を、備えている。注目血管を抽出する処理（ステップＳ１０）、注目血管の芯線を抽出する処理（ステップＳ１２）、及び、芯線形状を２次元画像化する処理（ステップＳ１４）は、上述した画像取得機能４４４と抽出機能４４５とにより実現される処理であり、芯線上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ１６）は、上述した算出機能４４６により実現される処理であり、芯線に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ１８）は、上述した生成機能４４７により実現される処理であり、ＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ２０）は、上述した表示機能４４８により実現される処理である。

各処理をより詳しく説明すると、まず、注目血管を抽出する処理（ステップＳ１０）では、複数時相の医用画像を例えば画像記憶回路４１１から取得して、この医用画像から、既存の血管抽出アルゴリズムを用いて、心血管など、人体内の血管領域を各時相で抽出する。抽出する血管は、ユーザが観察したい血管を、マウス等のユーザインターフェースを用いて、入力装置４３から操作して選択しても良いし、心臓の血管解析で一般的に観察される主要な血管を自動的に選択しても良い。

次に、注目血管の芯線を抽出する処理（ステップＳ１２）では、注目血管を抽出する処理（ステップＳ１０）で抽出した各時相の血管領域に対して、血管の芯線に該当する曲線を既存の血管芯線抽出アルゴリズムを用いて抽出する。ここで、抽出される血管の長さは各時相によって差がある場合がある。そのため、特定の１つまたは複数の時相で抽出された血管の芯線の座標を他の時相に位置合わせすることで、各時相において血管の芯線上の各座標の該当位置を求めるものとする。これにより、芯線上の各点の座標は各時相間で対応付けられる。

また、上記の処理で用いる時相は、ユーザが求める血管の長さが最低限抽出できている時相を選択してもよいし、抽出できた芯線の長さが最も長い時相を自動で選択してもよい。あるいは全時相の中で最高画素値となる画素の画素値を各画素の画素値として採用するＴｉｍｅＭＩＰ画像を生成して用いてもよいし、最高画素値の代わりに平均値などを用いるＴｉｍｅＳｔａｃｋ画像を生成して用いてもよい。また、採用した血管芯線抽出アルゴリズムによっては、注目血管を抽出する処理（ステップＳ１０）と、注目血管の芯線を抽出する処理（ステップＳ１２）とを、同時に実行してもよい。

次に、芯線形状を２次元画像化する処理（ステップＳ１４）では、ステップＳ１０及びステップＳ１２で抽出した３次元の血管の芯線を、２次元で扱うために、抽出した血管の芯線の形状に従って、血管の芯線に対するＣＰＲ（Curved Planar Reconstruction）画像またはＳＰＲ（Stretched Curved Planar Reconstruction）を生成して、２次元画像に変換する。ＣＰＲ画像は、任意の曲面で画像を切断した断面を再構成するＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction）画像の一種であり、本実施形態では、血管の芯線に沿った曲面で画像を切断した断面の再構成画像を指す。

ＣＰＲ画像とＳＰＲ画像のどちらを生成するかはユーザが任意に選択できる。後述する芯線に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ１８）において、血管の曲線形状の様子を観察しやすくするためにＣＰＲ画像を選択しても良いし、空間的な情報として血管の進行方向の長さのみ観察したい場合はＳＰＲ画像を選択してもよい。図３は、抽出した血管芯線を２次元画像としてＳＰＲ画像に変換した態様の一例を示している。

次に、芯線上の解析対象値を算出する処理（ステップＳ１６）では、注目血管の芯線を抽出する処理（ステップＳ１２）、又は、芯線形状を２次元画像化する処理（ステップＳ１４）で得られた芯線上の各点の座標において、解析対象となる測定値を各時相で算出する。解析対象とする測定値は、例えばＣＴ値であってもよいし、血管径など血管の芯線で通常用いられる計測値のどれかでもよい。また解析対象となる測定値の算出では、芯線上の各点の１つの画素から測定値を算出してもよいし、芯線上の各点の周辺にある複数の画素を選択して、選択した複数の画素の平均値や最大値などから測定値を算出してもよい。

次に、芯線に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ１８）では、芯線形状を２次元画像化する処理（ステップＳ１４）で生成した複数時相のＣＰＲ画像またはＳＰＲ画像の中から、代表となる時相を選択する。選択した時相のＣＰＲ画像またはＳＰＲ画像における血管芯線の進行方向を画像のｘ軸、時間軸方向をｙ軸方向に取った２次元画像の各画素の画素値として、芯線上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ１６）で算出した解析対象の測定値（ＣＴ値など）を割り当てたＭＡＰ画像を生成する。つまり、ステップＳ１６で算出した各時相の解析対象の測定値に基づいて、１時相分の芯線に沿った測定値をｘ軸と平行に配置したものを、ｙ軸と平行な方向に時相順で並べて配置したＭＡＰ画像を生成する。結果として上記の処理で生成したＭＡＰ画像は、芯線形状を２次元画像化する処理（ステップＳ１４）で生成したＳＰＲ画像の芯線上の測定値を抽出して順々に並べたような画像が生成できることになる。

図４は、上記の処理の概要を模式的に説明する図である。この図４に例示するように、ステップＳ１８の処理では、ｘ軸方向に関心領域の測定値が割り当てられた帯状の領域が複数生成され、この複数の帯状の領域がｙ軸方向に時系列に並んだＭＡＰ画像が生成される。本実施形態においては、測定値がＣＴ値であるので、ＣＴ値の集合で、ＭＡＰ画像が構成されることとなる。なお、生成したＭＡＰ画像のｘ軸、ｙ軸はユーザの好みで逆転させてもよい。つまり、ｘ軸を時間軸、ｙ軸を血管の芯線の進行方向としてもよい。

次に、ＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ２０）では、芯線に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ１８）で生成したＭＡＰ画像の各測定値に、所定の輝度値や色を割り当てた上で表示画像を生成し、表示装置４２の画面に表示する。図５は、生成したＭＡＰ画像を表示装置４２の画面に表示した一例を示している。生成したＭＡＰ画像だけでも空間的情報を有しているが、図５の例では、より直感的に理解しやすいように代表的な時相におけるＳＰＲ画像を参考画像として、画面に並べて表示している。ＳＰＲ画像の代わりに、処理に用いた元の医用画像である３次元画像を参考画像として、並べて表示してもよい。代表的な時相はユーザが任意に指定してもよいし、抽出できた芯線の長さが最も長い時相を自動で選択してもよい。あるいは、生成したＭＡＰ画像上の画素をクリックすることで、その画素が対応する時相をユーザが選択できるようにしてもよい。すなわち、コンソール装置４０が取得した医用画像、及び／又は、この取得した医用画像に基づいて生成された画像を、参考画像として生成し、ＭＡＰ画像に並べて表示して、ユーザの利便性を向上させることも可能である。無論、このＳＰＲ画像などの参考画像は、省略することも可能である。

本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１で生成したＭＡＰ画像及び表示画像は、通常の２次元画像と同様の画像処理が可能である。そのため、ウィンドウ幅（ＷＷ）／ウィンドウレベル（ＷＬ）の調整やカラーマップ表示、スムージングなどの画像フィルタ処理、指定した画素の画素値表示、指定した画素を基準点とした領域抽出処理などが可能である。

また、生成したＭＡＰ画像上で時相指定用の曲線ＲＯＩを設置し、曲線ＲＯＩの各座標に該当する時相の画素値を用いた画像を新たに生成することができる。図６は、曲線ＲＯＩを画面の表示画像に重畳させて表示させた画像の一例を示している。つまり、曲線という連続性のあるＲＯＩで時相を選択することで、ある程度時間軸方向の連続性を保つという制限のもと、ＴｉｍｅＭＩＰ画像のような画像が生成できる。通常のＴｉｍｅＭＩＰ画像の場合、体動や心拍等による一時的なノイズやアーティファクトの影響で極端に画素値が高くなる場合があるが、図６に示すように、曲線ＲＯＩを指定することで、用いる時相を指定できるようになり、ノイズやアーティファクトの影響を避けることができる。時相指定用の曲線ＲＯＩの設置位置は、マウスなどのユーザインターフェースである入力装置４３を用いて、ユーザが全ての座標を指定して設定してもよいし、各時相で最高画素となる時相をそれぞれ初期設定位置として設定した後、ユーザが好みで変更可能としてもよい。

図７は、ユーザの指定に基づいて曲線ＲＯＩが表示できるＸ線ＣＴ装置１の全体構成を説明するブロック図であり、上述した図１に対応する図である。この図７に示すように、このＸ線ＣＴ装置１においては、処理回路４４に、追加的に、指定機能４４９と、測定値取得機能４５０と、グラフ表示機能４５１とが設けられる。これらの機能も、処理回路４４がプログラム記憶回路４１３に格納されているプログラムを読み込んで実行することにより実現される。

指定機能４４９は、ユーザに、入力装置４３の操作に基づいて、表示装置４２に表示された表示画像における、時相と空間的位置を指定させる機能を実現する。測定値取得機能４５０は、ユーザが指定した時相と空間的位置に基づいて、表示画像上における、指定された時相と空間的位置に対応するＭＡＰ画像の測定値を取得する。グラフ表示機能４５１は、測定値取得機能４５０が取得した測定値に基づいて、曲線ＲＯＩをグラフとして生成して、再び、表示画面に重畳して表示する。

例えば、デフォルトで表示された曲線ＲＯＩにノイズが含まれている場合、ユーザは、これに変えて、適正な時相と空間的位置とを指定することにより、ノイズを排除して、指定した時相と空間的位置の測定値を用いてグラフを生成することができるようになる。グラフは、曲線ＲＯＩに限られるものでは無く、折れ線グラフや棒グラフ、点による分布図などの種々の態様で生成し、表示画像に重ねて表示させることができる。

なお、このＭＡＰ画像に基づく表示画像を、表示装置４２の画面に表示させる際は、白黒のモノトーンによる表示でもよいし、各種の色が付いたカラーによる表示でもよい。白黒のモノトーンによる画像表示の場合、ＭＡＰ画像における各画素の測定値を輝度値に変換して表示画像を生成し、表示装置４２の画面に表示させる。

図８（ａ）は、白黒のモノトーンのように、単色のグラデーションでＭＡＰ画像に基づく表示画像を生成する場合における、測定値と輝度値との対応関係を説明する図である。ここでは、一例として、測定値がＣＴ値である場合を示している。この図８（ａ）の例では、ＣＴ値が低いほど輝度値が低く、ＣＴ値が高いほど輝度値が高くなるように対応付けられている。例えば、ＣＴ値が−１０００の場合は最も輝度値が低く、黒が対応付けられており、ＣＴ値が＋１０００の場合は最も輝度値が高く、白が対応付けられている。このため、輝度値が高くて明るい部分はＣＴ値が高いという前提で、ユーザは表示画像を観察できる。本実施形態においては、この測定値と輝度値との対応関係は、テーブルとして、記憶回路４１の画素値対応付け記憶回路４１２に格納されている。このため、処理回路４４は、記憶回路４１から、このテーブルを読み込んで、このテーブルに基づいて、ＭＡＰ画像に割り付けられている測定値に対応付けられた輝度値を算出し、単色のグラデーションで表現された表示画像を生成して、表示装置４２に表示させる。

各種の色が付いたカラーによる画像表示の場合、ＭＡＰ画像における測定値を色に変換して表示画像を生成し、表示装置４２の画面に表示させる。図８（ｂ）では、カラーのグラデーションで、ＭＡＰ画像に基づく表示画像を生成する場合における、測定値と色との対応関係を説明する図である。ここでも、一例として、測定値がＣＴ値である場合を示している。この図８（ｂ）の例では、ＣＴ値が低い場合は白色が対応付けられており、ＣＴ値が高い場合は赤色が対応付けられている。このため、色が赤みを帯びるに従ってＣＴ値が高いという前提で、ユーザは表示画像を観察できる。本実施形態においては、この測定値と色との対応関係は、テーブルとして、記憶回路４１の画素値対応付け記憶回路４１２に格納されている。このため、処理回路４４は、記憶回路４１から、このテーブルを読み込んで、このテーブルに基づいて、ＭＡＰ画像に割り付けられている測定値に対応付けられた色を算出し、カラーの表示画像を生成して、表示装置４２に表示させる。

以上のように、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１によれば、例えば、１枚のＭＡＰ画像がもつ空間的位置情報と時系列的時間情報から血流解析が可能となる。このため、血管の狭窄により造影剤の浸透がどのように妨げられるかを観察できるようになる。また、動脈瘤への造影剤の流入がある場合、造影剤の流れが変化するはずであるから、動脈瘤の状態解析や経過観察にも利用できる。また血管内に存在するプラークへの造影剤の浸透の様子から、不安定プラークかどうかなど、プラークの状態解析にも利用可能である。

換言すれば、関心領域の空間的情報を保持したまま、時相の変化に伴う観察対象の測定値の変化を確認できる。これは、従来技術であるＴＤＣ解析と異なり、空間的な情報をも含んでいるので、例えば、造影剤の浸透の様子から血流解析や血管プラークの状態解析などが、１つの画像を見るだけで可能となる。つまり、従来のＭＡＰ画像の別形態とも言える。また、解析対象である測定値の変化を２次元画像として、ＴＤＣ解析よりも１次元大きい範囲で捉えるため、ＴＤＣ解析のようにＲＯＩの設定に適した座標を探すための手間が少なくなる。またＴＤＣ解析のようにグラフとして表示するよりも、表示画像の輝度や色として確認できるため、直感的に解析しやすくなる。

なお、本実施形態においては、時系列的な情報として時相を用いたが、それ以外の情報を、時系列的な情報とすることもできる。例えば、心位相や収縮期から拡張期までといった位相情報や、心拍数、撮影時期等を時系列的な情報と置き換えても、同様の処理が可能である。

また、本実施形態では、血管に対して、上述した画像表示処理を行ったが、血管以外にも芯線を抽出可能な組織であれば、上述した画像表示処理を同様に適用可能である。例えば、気管支の解析にも、上述した画像表示処理を適用可能である。この場合、例えば、血管の芯線の代わりに気管支の芯線を抽出し、ＣＴ値の代わりに気管支の直径や単位長さ当たりの体積等の計測値を解析対象の測定値として用いれば、上述した画像表示処理が可能となる。

〔第２実施形態〕
上述した第１実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１においては、関心領域に含まれる組織の芯線を抽出し、この芯線に関する解析対象の測定値を算出し、これを空間的位置及び時系列毎に並べてＭＡＰ画像を生成することとしたが、第２実施形態では、複数時相の画像の中で、関心領域に含まれる組織に芯線となる部位が存在しない場合でも、観察対象となる測定値を算出し、空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成できるようにしたものである。以下、上述した第１実施形態と異なる部分を説明する。

第２実施形態に係る画像診断装置の一例であるＸ線ＣＴ装置１の内部構成は、上述した第１実施形態の図１と同様である。本実施形態においては、芯線が存在しない関心領域である組織として、肺を例に説明する。

図９は、本実施形態に係るコンソール装置４０で実行される画像表示処理の内容を説明するフローチャートを示す図である。この図９に示すように、本実施形態に係る画像表示処理は、概略的には、軸を設定する処理（ステップＳ３０）、軸上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ３２）、軸に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ３４）、及び、ＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ３６）を、備えている。軸を設定する処理（ステップＳ３０）は、上述した画像取得機能４４４と抽出機能４４５とにより実現される処理であり、軸上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ３２）は、上述した算出機能４４６により実現される処理であり、軸に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ３４）は、上述した生成機能４４７により実現される処理であり、ＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ３６）は、上述した表示機能４４８により実現される処理である。

各処理をより詳しく説明すると、まず、軸を設定する処理（ステップＳ３０）では、肺が含まれた複数時相の医用画像を例えば画像記憶回路４１１から取得して、この複数時相の医用画像の中から特定の時相を指定し、２次元画像または３次元画像として、表示装置４２の画面に肺領域を表示する。画面に表示された肺領域に対して、ユーザがマウスなどのユーザインターフェースを用いて、入力装置４３から線分または曲線のＲＯＩを設定し、以降、そのＲＯＩを軸とみなす。さらに、特定時相の画像で設定した線分または曲線ＲＯＩの各座標に対応する座標を、位置合わせ処理などにより、その他の時相でも算出し、時相間で対応付けて記録しておく。図１０は、肺の画像にユーザが設定したＲＯＩを表示した画像の一例を示している。この図１０の例では、曲線ＲＯＩ上のドットが、ユーザが指定した座標を表している。

次に、軸上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ３２）では、上述した軸を設定する処理（ステップＳ３４）で設定した軸に沿って、解析対象となる測定値を各時相で算出する。ここで解析対象となる測定値の例として、肺の幅や肺の断面積、単位長さ当たりの体積などの計測値が考えられる。また、軸上の各点における計測値の算出に用いる断面は、軸の接線に対して垂直な面でも良いし、人体の高さ方向に垂直な面でもよい。図１０の例では、曲線ＲＯＩを軸として肺に設定した場合に、肺の断面積を計測値とし、人体の高さ方向に垂直な面を計測値の算出に用いる断面としている。

次に、軸に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ３４）では、軸を設定する処理（ステップＳ３０）で設定した軸の進行方向を画像のｘ軸、時間軸方向をｙ軸方向に取った２次元画像の各画素の画素値として、軸上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ３２）で算出した各時相の解析対象である測定値を割り当てた画像を生成する。この軸に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ３４）で生成されるＭＡＰ画像は、上述した第１実施形態の図２における芯線に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ１８）と同様である。すなわち、図４で説明したような画像生成処理が行われる。

次に、ＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ３６）では、軸に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ３４）で生成したＭＡＰ画像に基づいて生成した表示画像を、表示装置４２の画面に表示する。このＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ３６）は、上述した第１実施形態の図２におけるＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ２０）と同様である。すなわち、図５に示したようなＭＡＰ画像が、表示装置４２に表示される。なお、上述した第１実施形態と同様に、より直感的に理解しやすいように、ＭＡＰ画像と並べて、代表的な時相におけるＳＰＲ画像や組織の３次元画像を、参考画像として並べて表示するようにしてもよい。

以上のように、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１によれば、肺などの芯線が存在しない組織が関心領域である場合でも、芯線の代わりに軸を設定して、この軸に関する測定値を算出し、この測定値を空間的位置及び時系列毎に並べたＭＡＰ画像を生成することとした。このため、芯線が存在しない組織が関心領域である場合でも、ＭＡＰ画像を生成し、表示することができるようになる。これにより、例えば肺が関心領域の組織である場合には、呼吸下における肺の動きを可視化できるようになる。具体的には、例えば肺に腫瘍が生じた場合、呼吸時の肺の動きに影響を与えることになるが、その変化の様子を１枚のＭＡＰ画像として生成して表示することにより、ユーザが容易に確認できるようにすることができる。

〔第３実施形態〕
上述した第１実施形態では、関心領域として組織の芯線を抽出し、第２実施形態では、関心領域として組織の軸を設定することとしたが、医用画像を用いた診断においては、関心領域が心臓や肺などの組織の面である場合もある。そこで、第３実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１では、複数時相の医用画像において、関心領域となる面、特に曲面がある場合において、観察対象となる測定値を算出し、この測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成することとした。以下、上述した第１実施形態及び第２実施形態と異なる部分を説明する。

第３実施形態に係る画像診断装置の一例であるＸ線ＣＴ装置１の内部構成は、上述した第１実施形態の図１と同様である。以下においては、曲面を有する関心領域として心筋を例に、本実施形態を説明する。

図１１は、本実施形態に係るコンソール装置４０で実行される画像表示処理の内容を説明するフローチャートを示す図である。この図１１に示すように、本実施形態に係る画像表示処理は、概略的には、心筋領域を抽出する処理（ステップＳ４０）、心筋形状を２次元画像化する処理（ステップＳ４２）、心筋上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ４４）、心筋に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ４６）、及び、ＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ４８）を、備えている。心筋領域を抽出する処理（ステップＳ４０）、及び、心筋形状を２次元画像化する処理（ステップＳ４２）は、上述した画像取得機能４４４と抽出機能４４５とにより実現される処理であり、心筋上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ４４）は、上述した算出機能４４６により実現される処理であり、心筋に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ４６）は、上述した生成機能４４７により実現される処理であり、ＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ４８）は、上述した表示機能４４８により実現される処理である。

まず、心筋領域を抽出する処理（ステップＳ４０）では、注目対象となる心筋壁領域を、既存の血管抽出アルゴリズムを用いて抽出する。抽出する心筋壁領域は、左心室の心壁など、解剖学的に特定可能な領域であってもよいし、事前に抽出した心臓領域からユーザがマウス操作などにより曲面を指定してもよいし、ユーザが注目したい特定の心血管を選択し、選択した心血管からの距離などから、選択した心血管の影響が強い領域であってもよい。抽出した心筋領域は、既存の位置合わせアルゴリズムにより、領域を示す座標を各時相間で座標に対応付けて記録する。

次に、心筋形状を２次元画像化する処理（ステップＳ４２）では、上述した心筋領域を抽出する処理（ステップＳ４０）で求めた心筋領域を、２次元画像に変換する。曲面の２次元画像への変換は、既存のアルゴリズムを用いる。既存のアルゴリズムの例としては、曲面の法線方向の平均ベクトル方向へ射影する方法や、曲面状に格子状の座標系を配置し、設定した座標系へと曲面を射影する方法などがある。図１２は、曲面の法線方向の平均ベクトル方向を２次元平面に射影することで、曲面を２次元画像に変換する方法の概要を示した図である。図１３は、曲面に格子状の座標系を配置し、２次元平面に設定した座標系へと曲面を射影することで２次元画像に変換する方法の概要を示した図である。

次に、心筋上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ４４）では、心筋領域を抽出する処理（ステップＳ４０）、及び、心筋形状を２次元画像化する処理（ステップＳ４２）で抽出した心筋領域上の各点の座標について、解析対象となる測定値を各時相で算出する。解析対象となる測定値は、例えばＣＴ値であってもよいし、心壁の移動距離など、心筋解析で通常用いられる計測値でもよい。また解析対象となる測定値の算出では、心筋上の各点の画素１つから算出してもよいし、心筋上の各点の周辺にある複数の画素を選択して平均値や最大値などを算出してもよい。

次に、心筋に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ４６）では、心筋形状を２次元画像化する処理（ステップＳ４２）で生成した複数時相の２次元画像（心筋領域を２次元画像として射影したもの）の中から、代表となる時相を選択する。本実施形態では、選択した時相の２次元画像における心筋領域の接線方向（つまり、２次元画像の面に平行な方向）にｘ軸、ｙ軸を設定し、心筋領域の法線方向（つまり、２次元画像の面の法線方向）にｚ軸を割り当てた３次元画像を生成するものとする。

生成する３次元画像の各画素の画素値は、心筋上の解析対象の測定値を算出する処理（ステップＳ４４）で求めた解析対象の測定値を、心筋領域の１時相分の測定値分布をｘ軸、ｙ軸に平行に割り当てて１時相分の画像を生成し、さらに、ｚ軸と平行な方向に時系列に各時相の画像を並べて配置した画像を生成する。結果として、上記の処理で生成した画像は、時相毎に、心筋形状を２次元画像化する処理（ステップＳ４２）で生成した２次元画像に測定値を割り当てて画像を生成し、この時相毎の画像を時系列に並べたような画像が生成できることになる。この処理の概要を示したのが、図１４である。

次に、ＭＡＰ画像を表示する処理（ステップＳ４８）では、心筋に沿ったＭＡＰ画像を生成する処理（ステップＳ４６）で生成したＭＡＰ画像に基づいて生成した表示画像を、表示装置４２の画面に表示する。ここで、本実施形態で生成するＭＡＰ画像及び表示画像は、通常の３次元画像と同様の画像処理が適用可能である。このため、ウィンドウ幅（ＷＷ）／ウィンドウレベル（ＷＬ）の調整やカラーマップ表示、スムージングなどの画像フィルタ処理、指定した画素の画素値表示、指定した画素を基準点とした領域抽出処理などが可能である。通常のＭＰＲ画像のようにＭＡＰ画像の任意断面を画像に表示して空間的情報と時間的情報を合わせて観察してもよいし、ＭＡＰ画像上の任意の点を指定し、該当する時相に対応する元画像（処理に用いた３次元画像）を画面に表示してもよい。

以上のように、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１によれば、表示装置４２の画面に表示された表示画像に基づいて、時相の変化に伴う、心筋領域に対するＣＴ値や移動量の変化を、空間的情報と時間的情報を合わせた状態で観察することができる。すなわち、観察対象の測定値（ＣＴ値や移動量など）の変化を、心臓の拡張期と収縮期といった離散的な解析ではなく、各時相での推移の仕方が表示画像で観察できるため、虚血領域などが存在する場合、観察対象の測定値の異常な動きを観察できることになる。

なお、上述した例では、心筋に対して図１１の画像表示処理を行ったものであるが、心筋以外にも解析対象となる面を設定できる組織であれば、本実施形態を適用することができる。例えば、複数の関節の接続面に対しても、上述した画像表示処理が適用できる。この場合、特定の関節に対して、隣接する関節との接続面を抽出し、隣接関節との距離を観察対象の測定値として用いることで、関節の動きに伴う、関節の接続面における隣接関節との距離を可視化できる。これにより、表示装置４２の表示画像に基づいて、例えば、関節痛の原因となる箇所を推定できるようになる。

本実施形態においても、上述した第１実施形態や第２実施形態と同様に、関心領域の空間的情報を保持したまま、時相の変化に伴う観察対象の測定値の変化を確認できる。また、解析対象の測定値の変化を３次元画像として捉えたことにより、解析対象の測定値の変化を、ユーザは直感的に解析できるようになる。

〔第１乃至第３実施形態の変形例〕
上述した第１実施形態乃至第３実施形態においては、本実施形態が適用されるモダリティがＸ線ＣＴ装置１である場合を例として説明したが、本実施形態は、他のモダリティである医用画像診断装置に適用することもできる。他のモダリティに本実施形態を適用した場合、そのモダリティが備えるコンソールの処理回路が、上述した画像表示処理を実行することにより、上記各実施形態が実現される。

また、本実施形態は、ワークステーション等の医用画像処理装置に適用することもできる。例えば、図１５に示すように、医用画像処理装置ＷＳをモダリティＭＤに接続し、医用画像処理装置ＷＳが、上述した画像表示処理を実行することにより、本発明を実現できる。すなわち、モダリティがスキャン等により医用画像を生成し、この生成された医用画像を画像処理装置ＷＳが取得した後、上述した画像表示処理を実行することにより、画像処理装置ＷＳは、所定の関心領域に沿って、測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成することが出来る。

具体的には、図１５に示すように、医用画像処理装置ＷＳは、制御部１００と、入力インターフェース１０２と、記憶回路１４１と、表示装置１４２と、処理回路１４４とを備えて構成されている。制御部１００は、この医用画像処理装置ＷＳの全体的な制御を行う回路であり、例えば、プロセッサにより構成されており、必要なプログラムを記憶回路１４１のプログラム記憶回路１４１３から読み出して実行することで、各種の制御を実現する。

入力インターフェース１０２は、医用画像処理装置ＷＳを、モダリティＭＤに接続するためのインターフェースである。ここでは、モダリティＭＤは、スキャン等により複数時相の医用画像を生成可能な医用機器であり、例えば、上述したようなＸ線ＣＴ装置により構成されている。

記憶回路１４１は、図１を用いて説明した各実施形態における記憶回路４１に相当する回路である。また、記憶回路１４１は、画像記憶回路１４１１と、画素値対応付け記憶回路１４１２と、プログラム記憶回路１４１３とを備えており、画像記憶回路１４１１は、上述した各実施形態における画像記憶回路４１１に相当する回路であり、画素値対応付け記憶回路１４１２は、上述した各実施形態における画素値対応付け記憶回路４１２に相当する回路であり、プログラム記憶回路１４１３は、上述した各実施形態におけるプログラム記憶回路４１３に相当する回路である。

処理回路１４４は、例えば、プロセッサにより構成されており、必要なプログラムを記憶回路１４１のプログラム記憶回路１４１３から読み出して実行することで、上述した各種の機能を実現する。すなわち、処理回路１４４は、プログラム記憶回路１４１３に格納されている画像表示処理プログラムを読み込んで実行することにより、上述した各実施形態における画像表示処理を実現する。

この画像表示処理を処理回路１４４が実行することにより、処理回路１４４は、画像取得機能１４４４と、抽出機能１４４５と、算出機能１４４６と、生成機能１４４７と、表示機能１４４８とを実現する。画像取得機能１４４４は、上述した各実施形態における画像取得機能４４４に相当する機能であり、抽出機能１４４５は、上述した各実施形態における抽出機能４４５に相当する機能であり、算出機能１４４６は、上述した各実施形態における算出機能４４６に相当する機能であり、生成機能１４４７は、上述した各実施形態における生成機能４４７に相当する機能であり、表示機能１４４８は、上述した各実施形態における表示機能４４８に相当する機能である。

図１５に示す医用画像処理装置ＷＳは、医用画像をモダリティＭＤから取得する以外は、上述したＸ線ＣＴ装置１と同様の処理を実行する。すなわち、処理回路１４４が、上述した画像表示処理を実行することにより、上述した第１実施形態乃至第３実施形態と同様の処理が実現され、関心領域に沿って測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成するとともに、表示装置１４２に表示させることができる。

なお、上述した第１実施形態乃至第３実施形態の画像取得機能４４４は、特許請求の範囲における画像取得部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の抽出機能４４５は、特許請求の範囲における抽出部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の算出機能４４６は、特許請求の範囲における算出部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の生成機能４４７は、特許請求の範囲における生成部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の表示機能４４８は、特許請求の範囲における表示部の一例である。また、第１実施形態乃至第３実施形態の指定機能４４９は、特許請求の範囲における指定部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の測定値取得機能４５０は、特許請求の範囲における測定値取得部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態のグラフ表示機能４５１は、特許請求の範囲におけるグラフ表示部の一例である。

また、上述した第１実施形態乃至第３実施形態の変形例の画像取得機能１４４４は、特許請求の範囲における画像取得部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の変形例の抽出機能１４４５は、特許請求の範囲における抽出部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の変形例の算出機能１４４６は、特許請求の範囲における算出部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の変形例の生成機能１４４７は、特許請求の範囲における生成部の一例であり、第１実施形態乃至第３実施形態の変形例の表示機能１４４８は、表示部の一例である。

以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ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たものではない。本明細書で説明した新規な装置および方法は、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置および方法の形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。添付の特許請求の範囲およびこれに均等な範囲は、発明の範囲や要旨に含まれるこのような形態や変形例を含むように意図されている。

１…Ｘ線ＣＴ装置、１０…架台装置、１１…Ｘ線発生装置、１２…Ｘ線検出器、１３…回転体、１４…Ｘ線高電圧装置、１５…架台制御装置、データ収集回路、３０…寝台装置、４０…コンソール装置、４１…記憶回路、４２…表示装置、４３…入力装置、４４…処理回路、４４１…システム制御機能、４４２…前処理機能、４４３…再構成処理機能、４４４…画像取得機能、４４５…抽出機能、４４６…算出機能、４４７…生成機能、４４８…表示機能

Claims (15)

1. 複数時相の医用画像を取得する、画像取得部と、
   前記複数時相の医用画像における所定の関心領域の抽出を行う、抽出部と、
   前記所定の関心領域に関する所定の測定値を算出する、算出部と、
   前記所定の関心領域に沿って前記測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を２次元画像として生成する、生成部と、
   を備える医用画像診断装置。
2. 前記所定の測定値は、ＣＴ値である、請求項１に記載の医用画像診断装置。
3. 前記所定の測定値は、前記所定の関心領域に含まれる組織の位置に基づく計測値である、請求項１に記載の医用画像診断装置。
4. 前記抽出部は、前記関心領域として組織の芯線を抽出し、前記算出部は、芯線に関する所定の測定値を算出する、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の医用画像診断装置。
5. 前記抽出部は、芯線抽出アルゴリズムを用いて、前記医用画像を解析することにより、前記芯線を抽出する、請求項４に記載の医用画像診断装置。
6. 前記抽出部は、前記関心領域として組織の軸を抽出し、前記算出部は、前記軸に関する所定の測定値を算出する、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の医用画像診断装置。
7. 前記抽出部は、前記医用画像を用いたユーザの設定に基づいて、前記軸を抽出する、請求項６に記載の医用画像診断装置。
8. 前記抽出部は、前記関心領域として組織の面に基づく２次元画像を抽出し、前記算出部は、前記２次元画像に関する所定の測定値を算出し、前記生成部は、前記２次元画像に前記測定値を割り当て、これを時系列に並べた前記画像を生成する、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の医用画像診断装置。
9. 前記抽出部は、前記組織の面を曲面として特定し、前記曲面を２次元化することにより、前記２次元画像を抽出する、請求項８に記載の医用画像診断装置。
10. 前記生成部は、前記医用画像及び／又は前記医用画像に基づいて生成された画像を、前記画像に並べて表示する参考画像として生成する、請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の医用画像診断装置。
11. 前記生成部が生成した前記画像における前記測定値に対応付けられた輝度値に基づく表示画像を生成し、この表示画像を画面に表示させる、表示部をさらに備える、請求項１乃至請求項１０のいずれかに記載の医用画像診断装置。
12. 前記生成部が生成した前記画像における前記測定値に対応付けられた色に基づく表示画像を生成し、この表示画像を画面に表示させる、表示部をさらに備える、請求項１乃至請求項１０のいずれかに記載の医用画像診断装置。
13. 前記表示画像を用いて、ユーザが、前記表示画像上で時相と空間的位置を指定する指定部と、
    前記指定部で指定された時相と空間的位置に基づいて、前記表示画像上の当該時相の当該空間的位置に対応する前記測定値を取得する、測定値取得部と、
    前記測定値取得部で取得した測定値をグラフ化して前記表示画像に重畳して表示する、グラフ表示部と、
    をさらに備える、請求項１１又は請求項１２に記載の医用画像診断装置。
14. 複数時相の医用画像を取得する、画像取得部と、
    前記複数時相の医用画像における所定の関心領域の抽出を行う、抽出部と、
    前記所定の関心領域に関する所定の測定値を算出する、算出部と、
    前記所定の関心領域に沿って前記測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を２次元画像として生成する、生成部と、
    を備える医用画像処理装置。
15. 複数時相の医用画像を取得する、画像取得部と、
    前記複数時相の医用画像における所定の関心領域の抽出を行う、抽出部と、
    前記所定の関心領域に関する所定の測定値を算出する、算出部と、
    前記所定の関心領域に沿って前記測定値を空間的位置及び時系列毎に並べた画像を生成する、生成部と、
    前記生成部が生成した前記画像における前記測定値に対応付けられた輝度値または色に基づく表示画像を生成し、この表示画像を画面に表示させる、表示部と、
    前記表示画像を用いて、ユーザが、前記表示画像上で時相と空間的位置を指定する指定部と、
    前記指定部で指定された時相と空間的位置に基づいて、前記表示画像上の当該時相の当該空間的位置に対応する前記測定値を取得する、測定値取得部と、
    前記測定値取得部で取得した測定値をグラフ化して前記表示画像に重畳して表示する、グラフ表示部と、
    を備える医用画像診断装置。

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