JP6953187B2 - 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。

インターベンション手術は、Ｘ線透視装置などの医用画像診断装置で被検体内の画像をリアルタイムで撮像すると共に時系列的に順次表示される画像を参照しながら、例えば、カテーテルなどの治療デバイスを被検体内に挿入することで行われる。インターベンション手術は、心臓や脳の血管などを低侵襲に治療することができることから、様々な手術に利用されるようになってきた。

例えば、不整脈の治療に利用されるペースメーカーのリード線先端を心臓に埋め込む場合にもインターベンション手術が利用されている。ペースメーカーによる治療効果は、リード線先端の埋め込み位置によって大きく左右される。従来技術では、インターベンション手術中に被検体の生体情報をモニタリングしながらリード線先端の埋め込み位置を特定しており、リード線先端の埋め込み位置を特定することは容易ではなかった。

特表２００７-５００５５０号公報

本発明が解決しようとする課題は、治療対象位置を従来技術よりも容易に特定できる医用画像診断装置及び医用画像処置装置を提供することである。

一実施形態に係る医用画像診断装置は、被検体の医用画像を複数の時相において収集する撮像部と、各々の前記医用画像内における治療デバイスの位置をそれぞれ検出する治療デバイス特定部と、前記医用画像に基づいて生体情報を収集し、前記生体情報に基づいて治療効果の程度を示す生体指標を前記複数の時相それぞれについて算出する解析部と、算出された前記生体指標と、前記生体指標に対応する生体情報が収集された医用画像における前記治療デバイスの位置とを、前記複数の時相それぞれについて関連付けて前記記憶回路に記憶する記憶部と、前記治療デバイスの位置と、当該位置に関連付けられた前記生体指標とを表示する表示部と、を備える。

ＣＲＴにおけるリード線の配置を説明する模式図。 第１の実施形態に係る医用画像診断装置の一例を示す概念的な構成図。 図２の医用画像処理装置における詳細構成の一例を示す機能ブロック図。 インターベンション手術中に実行される動作の一例を示すフローチャート。 ４次元画像データである事前取得画像の説明図。 事前取得画像とリアルタイム画像との重畳表示の一例を示す模式図。 心電図に基づく生体指標の算出方法の説明図。 リード線先端の位置におけるカラーマップによる生体指標の表示例を示す模式図。 リード線先端の位置における数値による生体指標の表示例を示す模式図。 リード線先端の位置におけるグラフによる生体指標の表示例を示す模式図。 リード線先端の留置候補位置の表示例を示す模式図。 事前取得画像にカラーマップを表示した場合の表示例を示す模式図。 ＣＰＲ画像にカラーマップを表示した場合の表示例を示す模式図。 生体情報の収集期間及び留置候補位置の解析期間の説明図。 解析期間が異なる留置候補位置を事前取得画像とリアルタイム画像とに夫々表示する表示例を示す模式図。 第２の実施形態における、壁運動パラメータに基づく生体指標の算出方法の説明図。 第３の実施形態における、カテーテルアブレーションでの生体指標の表示例を示す模式図。 第４の実施形態における、人工弁置換手術での生体指標の表示例を示す模式図。

以下、本発明者の着眼点を先に説明後、本発明の実施形態について説明する。

不整脈は、心臓の拍動に異常が発生し、心室及び心房の収縮及び拡張が非同期となることにより、心臓から全身へと血液を十分に駆出できなくなる病気である。このような病気に対して、心臓再同期療法（Cardiac Resynchronization Therapy：ＣＲＴ）と呼ばれる治療方法が実施されている。

ＣＲＴは、例えばペースメーカーのような治療デバイスを被検体内に植え込み、心房及び心室の収縮及び拡張の同期を回復させる治療である。ペースメーカーはリード線の先端から電流を発生させることで、非同期となった心臓の収縮を正常化する。ペースメーカーにより心臓の収縮を正常化するためには、リード線の先端を心臓の最適な位置に埋め込むことが望ましい。

従来技術では、インターベンション手術中にカテーテル先端に取り付けられたリード線を移動させつつ、リード線から出力される電流により変化する心電図を観察しながら、リード線先端の最適な埋め込み位置が被検体毎に模索されていた。そのため、従来技術では心臓へのリード線先端の埋め込み位置の特定は、術者の知識、技術及び経験に依存するところが大きく、手術時間が長引く要因の１つとなっていた。

以下、図１を用いて、本発明者が着眼した上記従来技術の問題について、より具体的に説明する。

図１は、ＣＲＴにおけるリード線の配置を説明する模式図である。図１では３本のリード線を心臓に留置する両室ペーシング機能付き植え込み型除細動器（ＣＲＴ−Defibrillator：ＣＲＴ−Ｄ）のリード線の留置を例として説明する。

図１の左上はＣＲＴ−Ｄ装置本体、すなわち、ＣＲＴ−Ｄにおけるリード線以外の部分を示している。

図１では、ＣＲＴ−Ｄ装置本体から３本のリード線が心臓に向かって伸びている様子が示されている。リード線の先端は、鎖骨下静脈から心臓までカテーテルにより留置される。被検体Ｐの体内にリード線の先端が留置されると、ＣＲＴ−Ｄ本体は被検体Ｐの胸部の筋肉組織などに植え込まれる。

図１に示すように、３本のリード線の先端は大静脈を経由し、１つは右心房内に留置され、１つは右心室内に留置され、１つは左心室の外部を走行する冠状静脈と呼ばれる静脈内に留置される。

従来技術における冠状静脈へのリード線先端の留置は、例えば、心電図などの生体情報をモニタリングしつつ、ＣＲＴ−Ｄ装置本体の設定により不整脈や心室細動を適切に治療することができるか否かを診断しながら行われる。従来技術では、生体情報を解析した結果から、適切な治療効果が得られないと術者が判断した場合、術者は、リード線先端の留置位置の変更や、ＣＲＴ−Ｄ本体の設定変更などの試行錯誤により、最適な留置位置を決定していた。

すなわち、従来技術では、術者はカテーテルを操作しつつ、インターベンション手術中に収集される心電図や超音波診断画像などの生体情報を観察し、リード線先端の留置位置の変更や、ＣＲＴ−Ｄ本体の設定によって得られる治療効果を検討しながら最適な治療対象位置を特定していた。そのため、このようなリード線先端等の治療デバイスの留置は、術者の経験や技術に依存するところが大きかった。また、治療デバイスの位置によって変化する生体情報から治療効果を瞬時に把握することは難しく、リード線の先端位置などの治療デバイスの留置位置の特定には時間がかかり、手術時間が長引く要因となっていた。

そこで本発明者は、生体情報に基づいて算出された治療効果を示す生体指標と医療デバイスの位置情報とを対応付けて表示することで、治療デバイスの留置位置の特定を支援できる構成を捻出した。

以下、上記画期的な構成を備えた医用画像診断装置及び医用画像処理装置について図面を参照しつつ説明する。なお、各図において同一の要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

［第１の実施形態］
上記構成をＣＲＴにおけるリード線先端の留置位置を特定する手術に適用した場合を例とし、図２乃至図１５を参照して説明する。

（１）構成
図２は、第１の実施形態に係る医用画像診断装置の一例を示す概念的な構成図である。図２の医用画像診断装置１００は、撮像装置１０及び医用画像処理装置３０を備える。

図２では、医用画像診断装置１００の撮像装置１０はＸ線透視装置である場合を例として説明する。

なお、インターベンション手術において使用される撮像装置１０はＸ線透視装置には限定されない。インターベンション手術では、例えば、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、超音波診断装置などを被検体を観察する手段として用いる場合がある。したがって、医用画像診断装置１００の撮像装置１０は、医用画像診断装置の種類に応じて適切な構成を備える。例えば、ＭＲＩ装置の場合、静磁場磁石や傾斜磁場コイルなど、磁気共鳴信号を収集するための構成を備える。

図２の撮像装置１０は、コントローラ１１、高圧電源１２、Ｘ線検出装置１３、Ｃアーム１４、天板１５、寝台１６及びＸ線発生装置１７を備える。

コントローラ１１は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ及びメモリなどを備える。コントローラ１１は、高圧電源１２、Ｘ線検出装置１３、Ｃアーム１４、天板１５、寝台１６及びＸ線発生装置１７を制御し、撮像動作を全体的に制御する。

高圧電源１２は、コントローラ１１の制御の下、Ｘ線の照射に必要な電力をＸ線発生装置１７に供給する。

Ｘ線検出装置１３は、寝台１６の天板１５上に載置された被検体Ｐを間に挟んで、Ｃアーム１４の一端に設けられたＸ線発生装置１７に対向するように、Ｃアーム１４の他端に設けられる。

Ｘ線検出装置１３は、例えば不図示のマトリクス状に配列された多数のＸ線検出素子によって、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する。Ｘ線検出素子で検出されたＸ線信号は電気信号に変換され、医用画像データとしてコントローラ１１を介して医用画像処理装置３０に送信される。

なお、Ｘ線透視撮像では、連続撮像における被曝量を抑制するため、Ｘ線が１秒に数回から数１０回パルス状に照射するパルス透視と呼ばれる方法により、複数の時相で医用画像が収集される。したがって、Ｘ線透視撮像では、所定の時間間隔で時系列的に順次医用画像が収集される。

Ｘ線検出装置１３及びＸ線発生装置１７は、コントローラ１１の制御の下でＣアーム１４により駆動させられることで、被検体Ｐの周りを一体として回転運動する。

なお、図１では、Ｃアーム１４がＸ線発生装置１７を天板１５の下方、すなわち、床面側に位置するように支持するアンダーチューブタイプの場合を例示したが、これは一例に過ぎない。Ｃアーム１４がＸ線発生装置１７を天板１５の上方、すなわち、天上側に位置するよう支持するオーバーチューブタイプであってもよい。

寝台１６は、床面に設置され、天板１５を支持する。天板１５は、コントローラ１１の制御の下、図２において鉛直方向であるＹ軸に垂直なＸＺ面内方向を水平移動し、Ｙ軸方向に上下移動する。

Ｘ線発生装置１７は、高圧電源１２から供給される高電圧によりＸ線を発生させる。Ｘ線発生装置１７が発生させたＸ線は、被検体Ｐの所定部位に向かって照射される。Ｘ線発生装置１７のＸ線の出射側には、例えば複数枚の鉛羽で構成されるＸ線照射野絞りや、シリコンゴム等で形成された補償フィルタ等の照射調整機構が設けられる。

生体情報収集装置１８は、被検体Ｐに装着される。生体情報収集装置１８は、例えば、心電計や超音波診断装置などで構成される。生体情報収集装置１８が心電計の場合、収集される生体情報は心電図である。なお、心電図には、体表心電図と心内心電図とがある。体表心電図は、心臓の包括的な収縮活動を捉えたものであるのに対して、心内心電図は、電極を備えたカテーテルを心臓内に挿入して局所電位を測定することにより、局所的な心筋の収縮活動を捉えたものである。

また、生体情報収集装置１８が超音波診断装置の場合、収集される生体情報は超音波診断画像である。ここで超音波診断装置は、経食道プローブを備えていてもよく、被検体Ｐの体内に挿入された経食道プローブにより、いわゆる心エコーと呼ばれる心臓の超音波診断画像が生体情報として収集されてもよい。

術者Ｑは、治療デバイス１９を被検体Ｐの体内に挿入して必要な処置を行う。ＣＲＴにおける治療デバイス１９はペースメーカーのリード線である。術者Ｑは、カテーテルを使って被検体Ｐの血管からリード線の先端を体内に挿入し、心臓の適切な位置にリード線の先端を留置する処置を行う。

図２の医用画像診断装置１００における医用画像処理装置３０は、通信制御装置３１、処理回路３２、記憶回路３３、入力回路３４及びディスプレイ３５を備える。

処理回路３２は、共通信号伝送路としてのバスを介して、医用画像処理装置３０を構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、医用画像処理装置３０は、記憶媒体ドライブを具備する場合もある。

通信制御装置３１は、ネットワーク形態に応じた種々の通信プロトコルを実装する。ここで、電子ネットワークとは、電気通信技術を利用した情報通信網全体を意味し、病院基幹ＬＡＮ、無線／有線ＬＡＮやインターネット網の他、電話通信回線網、光ファイバー通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワーク及び衛星通信ネットワークなどを含む。

医用画像診断装置１００は、画像サーバ２００から電子ネットワーク経由で、事前取得された医用画像データを取得する。事前取得された医用画像データとは、例えば、ＭＲＩ装置で取得されたＭＲ画像データやＸ線ＣＴ装置で取得されたＣＴ画像データなどである。なお、画像サーバ２００は、クラウド上のシステムとして構成されていてもよい。

記憶回路３３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどによって構成される。記憶回路３３は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ及びＤＶＤ（Digital Video Disk）などの可搬型メディアを脱着自在な回路して構成されてもよい。記憶回路３３は、処理回路３２において実行される各種プログラムの他、ＯＳ（Operating System）等のプログラムの実行に必要なデータ及び画像データを記憶する。また、記憶回路３３には、ＯＳを制御するための各種コマンドや、入力回路３４からの入力を支援するＧＵＩ（Graphical User Interface）のプログラムを記憶してもよい。

入力回路３４は、ポインティングデバイスなどの入力デバイスを含む。入力回路３４は、入力デバイスを介して操作者により入力された入力情報を処理回路３２に出力する。なお、医用画像診断装置１００の入力デバイスは、術者Ｑの視線の動きなどを入力情報として収集可能な視線入力システムを備えて構成されてもよい。

ディスプレイ３５は、液晶ディスプレイパネル、プラズマディスプレイパネル及び有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネル等の表示デバイスである。ディスプレイ３５は、処理回路３２の制御にしたがって医用画像や生体情報などを表示する。

処理回路３２は、専用のハードウェアで構成してもよいし、内蔵のプロセッサによるソフトウェア処理で後述する各種機能を実現するように構成してもよい。ここでは一例として、処理回路３２がプロセッサによるソフトウェア処理によって各種機能を実現する場合について説明する。

なお、上記説明におけるプロセッサとは、専用又は汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、プログラマブル論理デバイス及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）などの回路を意味する。上記プログラマブル論理デバイスとしては、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（ＳＰＬＤ：Simple Programmable Logic Device）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ：Complex Programmable Logic Device）などが挙げられる。処理回路３２は、記憶回路３３に記憶されたプログラム、又は処理回路３２のプロセッサ内に直接組み込まれたプログラムを読み出し実行することで、各機能を実現する。

また、処理回路３２は、単一のプロセッサによって構成されてもよいし、複数の独立したプロセッサの組合せによって構成されてもよい。後者の場合、複数のプロセッサにそれぞれ対応する複数の記憶回路３３が設けられると共に、各プロセッサにより実行されるプログラムが当該プロセッサに対応する記憶回路に記憶される構成でもよい。別の例としては、１個の記憶回路３３が複数のプロセッサの各機能に対応するプログラムを一括的に記憶する構成でもよい。

図３は、図２の医用画像処理装置３０における詳細構成の一例を示す機能ブロック図である。医用画像処理装置３０の処理回路３２は、位置合わせ処理機能３２１、治療デバイス特定機能３２２、画像処理機能３２３及び解析機能３２４を有する。

ここでは一例として、ある被検体Ｐの同一の撮像領域に対して撮像装置１０によりリアルタイムで順次収集される時系列的な複数の医用画像の各々を第１の医用画像と定義し、第１の医用画像と同一の被検体Ｐの同一の撮像領域に対して予め取得された医用画像を第２の医用画像と定義する。ここで、「予め」とは、第１の医用画像を取得する以前のことである。

以下、第１の医用画像をリアルタイム画像と称し、第２の医用画像を事前取得画像と称する。

位置合わせ処理機能２３１は、リアルタイム画像と、事前取得画像との位置合わせを実行する。

位置合わせ処理機能３２１は、リアルタイム画像及び事前取得画像から解剖学的な特徴を抽出し、抽出した解剖学的な特徴に基づいて位置合わせを行う。解剖学的な特徴は、例えば、パターンマッチングにより抽出される。パターンマッチングとは、臓器の形状、臓器間の相対的な位置関係、又は血管の配置及び相対的位置関係などの標準的な人体モデルのテンプレート画像データに基づいて、リアルタイム画像及び事前取得画像から解剖学的な特徴点を夫々抽出する方法のことである。パターンマッチングにより抽出された特徴点に基づいて位置合わせが行われる。

また、位置合わせ処理機能３２１は、リアルタイム画像と事前取得画像との位置合わせにおいて、心内腔や背骨などの周辺組織の陰影情報を活用してもよい。なお、位置合わせ処理に関しては従来技術と同様でよいため、詳細な説明を省略する。

治療デバイス特定機能３２２は、リアルタイム画像から治療デバイス先端の位置を検出する。また、治療デバイス特定機能３２２は、治療デバイス先端を自動的に追尾し、治療デバイス先端の移動軌跡を抽出する。治療デバイス先端の位置は、例えば、治療デバイスに設けられた位置センサにより検出されてもよいし、解剖学的な特徴の抽出方法と同様に、治療デバイス先端の特徴的な形状に基づくパターンマッチングにより抽出されてもよい。

また、治療デバイス１９は、Ｘ線透視撮像で観察可能なようにＸ線不透過のマーカを先端に備える場合がある。マーカはＸ線不透過であるため、Ｘ線透視画像におけるマーカを示す部分は周囲よりもＸ線透過量が少ない画素領域として描出される。したがって、例えば、肺の空気領域のようにＸ線透過量が多い領域ほど明るく描出されるＸ線透視画像では、マーカは、画素値が小さい画素領域として暗く描出される。

したがって、そのようなマーカを示す部分を画像処理により特定することで、治療デバイス位置や、治療デバイス１９の移動軌跡を抽出することができる。なお、治療デバイス位置の取得方法は従来技術と同様でよいため、詳細な説明を省略する。

画像処理機能３２３は、治療デバイス位置の移動に応じて医用画像に生体指標が表示された画像を生成する。画像処理機能３２３で生成される生体指標が付加された画像については後述する。

解析機能３２４は、被検体Ｐから収集される生体情報を解析して生体指標を算出する。生体情報は医用画像の収集に併せて収集され、解析機能３２４は、収集された生体情報に基づいて治療の程度を示す生体指標を複数の時相のそれぞれについて算出する。ＣＲＴの場合に収集される生体情報は心電図、又は心臓の超音波画像である。解析機能３２４による生体情報の解析方法については後述する。

記憶回路３３は、解析機能３２４で算出された生体指標と、生体指標に対応する生体情報が収集された医用画像について、治療デバイス特定機能３２２で特定された治療デバイスの位置とを、関連付けして保存する。

（２）動作
図４は、インターベンション手術中に実行される動作の一例を示すフローチャートである。以下、図５乃至図７を適宜参照しつつ、図４のフローチャートのステップ番号にしたがって、第１の実施形態に係る医用画像診断装置１００の動作を説明する。

ステップＳＴ１０１において、医用画像診断装置１００の医用画像処理装置３０に画像サーバ２００から事前取得画像が入力される。

ステップＳＴ１０３において、医用画像診断装置１００の撮像装置１０は、リアルタイム画像の収集を開始する。

ステップＳＴ１０５において、位置合わせ処理機能３２１は、リアルタイム画像と事前取得画像とを位置合わせ処理する。更に、位置合わせ処理機能３２１は、心電図に基づいてリアルタイム画像と事前取得画像とを同期させてディスプレイ３５に表示する。

位置合わせ処理機能３２１で行われるリアルタイム画像と事前取得画像との位置合わせは、解剖学的な特徴に基づいて行われる。解剖学的な特徴は、上述した通り、例えば人体の標準的なテンプレート画像データに基づくパターンマッチングにより抽出される。これらのテンプレート画像データは、医用画像診断装置１００の記憶回路３３に予め保存されていてもよいし、画像サーバ２００から随時取得してもよい。ここでの「予め」とは、撮像開始前からの意味であり、例えば、医用画像診断装置１００の据え付け調整時からでもよい。

リアルタイム画像及び事前取得画像からパターンマッチングにより解剖学的な特徴点が夫々抽出されることで、心房、心室、冠静脈、大動脈、大動脈弁及び僧帽弁といった解剖学的特徴部位が特定される。これらの解剖学的特徴部位に基づいてリアルタイム画像と事前取得画像との間で位置合わせ処理が実行される。

ここでは一例として、Ｘ線透視装置である撮像装置１０によって収集されるリアルタイム画像は２次元画像である。一方、ＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置によって取得される事前取得画像は３次元画像である。

２次元画像であるリアルタイム画像と３次元画像ある事前取得画像との位置合わせでは、まず、３次元画像から平均値投影法と呼ばれる画像処理方法により２次元画像が生成される。平均値投影法は、リアルタイム画像の撮像時のＸ線照射方向と同一の方向に３次元画像データを投影した場合の投影面上の画素値を、Ｘ線照射方向に沿って並ぶ３次元画像データの画素値の平均値により求める方法である。

平均値投影法により３次元画像から生成された２次元画像は、リアルタイム画像と同一の投影面を有する。したがって、３次元画像から生成された２次元画像と、２次元画像であるリアルタイム画像とからそれぞれ解剖学的特徴点を抽出することで、両者を位置合わせすることができる。

なお、上述の説明では、撮像装置１０はＣアーム１４を１つ備えたシングルプレーンのＸ線透視装置により２次元のリアルタイム画像を収集する場合を説明したが、これは一例に過ぎない。撮像装置１０は、２つのアームを備えたバイプレーンのＸ線透視装置であってもよい。バイプレーンのＸ線透視装置では２方向からＸ線透視撮像を行うことにより３次元画像を生成することができる。このようにＸ線透視装置で３次元画像を生成し、３次元画像のリアルタイム画像と、３次元画像の事前取得画像と位置合わせすることもできる。

更に、事前取得画像を収集する際に心電図が同時に収集されてもよい。すなわち、事前取得画像データは、心電図を３次元画像データの付帯情報として備えた４次元画像データであってもよい。

位置合わせ処理機能３２１は、心電図を収集しながら取得されるリアルタイム画像と、心電図を同時に収集した事前取得画像とを、心電図に基づいて心時相を同期させる。

以下、図５及び図６を用いて、図４のステップＳＴ１０５の処理をより具体的に説明する。

図５は、４次元画像データである事前取得画像の説明図である。事前取得画像データは、心電図と３次元画像データとから構成される４次元画像データである。図５において、上段は時間軸を示し、中段は事前取得心電図を示し、下段は事前取得画像である３次元ＣＴ画像を示す。

図５の事前取得心電図には、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波及びＴ波を示す特徴的な波形がそれぞれ示されている。また、図５の事前取得画像である３次元ＣＴ画像には、第１の心時相、第２の心時相・・・第ｎの心時相の複数心時相の画像を含むことが示されている。

心時相は、例えば、心電図を構成する特徴的な波形であるＰ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波及びＴ波により基づき特定される。図５では、第１の心時相の３次元ＣＴ画像はＰ波の心時相に、第２の心時相の３次元ＣＴ画像はＱ波の心時相に属し、第ｎの心時相の３次元ＣＴ画像はＴ波の心時相に属す場合を示している。

このように、３次元ＣＴ画像データは、事前取得心電図に基づいて心時相が特定された画像データである。リアルタイム画像の収集時も心電図が測定されている。Ｘ線透視撮像では、パルス透視法により所定の時間間隔で連続的に医用画像が収集される。位置合わせ処理機能３２１は、所定の時間間隔で連続的に収集された医用画像毎に心時相を特定することができる。位置合わせ処理機能３２１は、リアルタイムで測定が繰り返される心電図から特定される心時相と同一の心時相の事前取得画像を、リアルタイム画像に重畳してディスプレイ３５に表示する。

図６は、事前取得画像とリアルタイム画像との重畳表示の一例を示す模式図である。図６では、リアルタイム画像を実線で示し、事前取得画像である３次元ＣＴ画像を破線で示している。図６は、２次元のリアルタイム画像に対して、前述の平均値投影法により３次元ＣＴ画像を重畳した表示の例を示している。なお、リアルタイム画像と３次元ＣＴ画像とは上述の方法により位置合わせされている。

Ｘ線透視撮像により得られたリアルタイム画像では、Ｘ線透過度の低い、例えば、骨、造影された血管及び治療デバイス１９などは撮像可能である。図６は、造影された心臓の血管及び治療デバイス１９であるリード線が撮像された例を示している。

リアルタイム画像では、心筋や血管壁などの解剖学的構造を明確に抽出することができない。それに対して、Ｘ線ＣＴ装置で取得された事前取得画像は、解剖学的構造が明確に撮像された画像である。図６に示すように、事前取得画像である３次元ＣＴ画像の輪郭をリアルタイム画像に重ね合わせることで、リアルタイム画像において解剖学的構造の情報を補うことができる。

図６では、リアルタイム画像に３次元ＣＴ画像の輪郭を表示する例を示したが、本実施形態は、図６の態様には限定されない。例えば、ボリュームレンダリング処理により立体的に生成された３次元ＣＴ画像に透明度を設定し、リアルタイム画像上に３次元ＣＴ画像を透過させて表示してもよい。また、３次元ＣＴ画像を解析することによって得られる情報、例えば血管の石灰化や肥厚化といった情報を、３次元ＣＴ画像上に色や図形などを用いて識別的に表示してもよい。

図４に戻ってフローチャートの説明を続ける。

ステップＳＴ１０７において、術者Ｑは、血管内に挿入されたカテーテルを操作し、治療デバイス先端の位置を移動させる。図６では、ＣＲＴにおける治療デバイス１９であるリード線の先端が、破線矢印で示した方向に移動する例を示している。

ステップＳＴ１０９において、治療デバイス特定機能３２２は、リアルタイム画像から治療デバイス１９であるリード線先端の位置を特定する。リード線先端の位置は、例えば、リード線の先端の特徴的な形状からテンプレートマッチングにより特定されてもよいし、リアルタイム画像における画素値の変化からなどから特定されてもよい。

ステップＳＴ１１１において、解析機能３２４は、生体情報を解析して生体指標を算出する。例えば、生体情報収集装置１８が心電計の場合、心電図が生体情報として収集される。解析機能３２４は、心電図を解析して治療効果の度合いを示す生体指標を算出する。

図７は、心電図に基づく生体指標の算出方法の説明図である。図７の上段は、正常な心電図を模式的に示し、図７の下段は、異常な心電図を模式的に示す。それぞれの心電図には、破線で示したＱ波の始めからＳ波の終わりまでの幅を示すＱＲＳ幅が示されている。正常な心電図に比べて異常な心電図ではＱＲＳ幅が広い。

正常な心臓では、心室と心房とが順次に収縮して血液を駆出する。例えば、心室及び心房の収縮動作が非同期となった場合、血液を正しく駆出できなくなる。このような心臓の収縮動作の異常は、心電図においてＱＲＳ幅の延長（拡大）として現れる。したがって、このＱＲＳ幅は、ＣＲＴにおいて治療効果を判定するための指標となる。

ＣＲＴではリード線先端から出力された電流が心筋の収縮動作に影響を与えることで治療効果が期待される。したがって、インターベンション手術中に被検体Ｐから収集される心電図におけるＱＲＳ幅の変化を捉えることで、リード線先端から出力される電流による心筋の収縮動作の非同期への治療効果の度合いを、リード線先端の位置毎に算出することができる。

解析機能３２４は、心電計から収集された心電図を解析して、リード線先端の位置毎に治療効果の度合いを示す生体指標としてＱＲＳ幅を算出する。解析機能３２４で算出されたＱＲＳ幅は、画像処理機能３２３に送信され、ディスプレイ上にリード線先端の位置と対応付けされた態様で表示される。また、解析機能３２４で算出されたＱＲＳ幅は、リード線先端の位置と対応付けされて記憶回路３３に格納されてもよい。

図４に戻って、フローチャートの説明を続ける。

ステップＳＴ１１３において、画像処理機能３２３は、解析機能３２４で算出された生体指標であるＱＲＳ幅とリード線先端の位置とを対応付けて表示する。リード線先端の位置及びリード線先端の位置が対応付けされた生体指標は、リード線先端の位置を抽出したリアルタイム画像に表示されてもよいし、任意のリアルタイム画像に表示されてもよい。例えば、複数の時相に亘って算出されたリード線先端の位置と対応付けされた生体指標を、任意の１つのリアルタイム画像に表示してもよい。

なお、医用画像処理装置３０は、ステップＳＴ１０１において画像サーバ２００から事前取得画像を取得後、ステップＳ１０３〜ＳＴ１１３の処理をリアルタイム画像の数だけ、順次繰り返す。すなわち、時系列的に順次撮像されるリアルタイム画像が医用画像処理装置３０にリアルタイムで入力される都度、当該最新のリアルタイム画像と、事前取得画像との位置合わせ処理が実行されて両者が同期表示され（ステップＳＴ１０５）、デバイス先端位置や生体指標が算出されて識別表示される（ステップＳＴ１０７〜ＳＴ１１３）。

なお、治療デバイス特定機能３２２は治療デバイス１９の移動を検出することもでき、治療デバイス１９が移動するたびに、図４のステップＳ１０７〜ＳＴ１１３の処理が繰り返されてもよい。

このようにして、ディスプレイ３５上に重畳表示されるリアルタイム画像及び事前取得画像や、併せて表示される治療デバイス１９の先端位置や生体指標などの支援情報は、リアルタイムで順次更新される。これにより、術者Ｑは、それを参照しながらインターベンション手術を適切に継続することができる。

以上が図４におけるフローチャートの説明である。

以下、画像処理機能３２３がリード線先端の位置と解析機能３２４で算出された生体指標とを対応付けた態様で表示する場合の表示例を、図８乃至図１１の模式図を用いて説明する。

図８は、リード線先端の位置におけるカラーマップによる生体指標の表示例を示す模式図である。図８は、図６で説明したリアルタイム画像上に生体指標に基づいて作成されたカラーマップを表示した例を示している。図８はその下側に表記したカラーマップの凡例にしたがって表示されるリアルタイム画像を示す。ここでカラーマップとは、例えば、リード線の先端の位置毎に算出されたＱＲＳ幅の大小に応じた色を当該リード線先端の位置に対応する画素に割り当てる表示形式のことである。

なお、図８のカラーマップでは便宜上、ＱＲＳ幅が小さい領域ほど黒色が濃くなるように、ＱＲＳ幅をグレースケールで識別化している。但し、ＱＲＳ幅の識別表示は、グレースケールに限定されるものではなく、ＱＲＳ幅の大小に応じて赤、青、緑などの有彩色を割り当てて表示してもよい。

カラーマップの各領域は、リード線先端の位置を中心として所定の広がりを持っていてもよい。

ＱＲＳ幅は、リード線先端の位置毎に算出される。図８では、リード線先端の位置が移動するにしたがって、その位置におけるＱＲＳ幅が算出され、リード線の先端の軌跡に沿ってカラーマップが追加されていく例を示している。

しかしながら、カラーマップの表示は図８の態様に限定されない。例えば、リード線の先端の位置を一定距離移動させると、リード線の先端が移動した一定距離について所定の間隔でＱＲＳ幅が算出され、リード線の先端が移動した軌跡上にカラーマップが表示されてもよい。

また、現在リード線の先端が存在する位置にのみ、ＱＲＳ幅に対応する色が表示されてもよい。例えば、リード線の先端を移動させていくにつれてＱＲＳ幅が小さくなっていく場合、リード線先端に表示された色はＱＲＳ幅が小さくなるにしたがって次第に濃くなっていくように表示してもよい。

図８に示すように、リード線先端の位置の移動に応じてＱＲＳ幅の変化がカラーマップにより表示されることで、術者Ｑは、リード線の先端の位置毎のＱＲＳ幅の変化を直感的に捉えることができ、リード線先端の留置位置を容易に特定することができる。

図９は、リード線先端の位置における数値による生体指標の表示例を示す模式図である。図９において図８とは異なる点は、ＱＲＳ幅をリード線先端の位置に数値で示す点である。図９は、リード線先端の位置に吹き出し型の図形を示し、その中にＱＲＳ幅を数値で表示する例を示している。図９では、リード線の先端位置において算出されたＱＲＳ幅が「１００msec」であることを示している。なお、「msec」はミリ秒のことである。

図９で示したリード線先端の位置におけるＱＲＳ幅の数値は、リード線先端の位置が移動するのに追従して表示されてもよい。リード線の先端の位置が変化すると、ＱＲＳ幅も変化し、それに応じて表示される数値がリアルタイムで変化する。

数値によるＱＲＳ幅の表示は図９の態様には限定されず、例えば、入力回路３４を介して選択した位置のＱＲＳ幅を表示するようにしてもよい。ＱＲＳ幅はリード線先端の位置と対応付けされた状態で記憶回路３３に格納されている。例えば、術者Ｑの視線の移動により選択されたリアルタイム画像上の位置におけるＱＲＳ幅を、選択されたリアルタイム画像上の位置に表示するように医用画像診断装置１００の各部を構成してもよい。

このように、ＱＲＳ幅をリード線先端の位置と対応付けされた状態で記憶回路３３に格納させておくことで、既にリード線の先端が通った位置について、再びリード線先端を移動させなくてもＱＲＳ幅を確認することが可能となる。

また、図９において数値が表示されている吹き出し型の図形に、図８で説明したＱＲＳ幅に応じて段階的に変化する有彩色又は無彩色を表示してもよい。このような色と数値を同時に表示することで、術者Ｑは、直感的、かつ、具体的な数値に基づいてリード線先端の留置位置を特定することができる。

図１０は、リード線先端の位置におけるグラフによる生体指標の表示例を示す模式図である。図１０の下部に示したグラフは、リード線先端の位置を横軸とし、リード線先端の位置毎のＱＲＳ幅を縦軸としたグラフである。図１０において図８及び図９とは異なる点は、リード線先端の位置毎のＱＲＳ幅の変化を曲線により示した点である。

図１０の上部にはリアルタイム画像が表示され、図１０の下部にはリード線先端が破線ＬＡから破線ＬＢまでの領域を移動した際のＱＲＳ幅の変化を示すグラフが示されている。図１０の下部に示したグラフには、良好なＱＲＳ幅を示す境界線が横軸と平行な破線で示されている。この境界線よりＱＲＳ幅が小さい位置にリード線の先端を留置すれば、良好な治療効果が期待できる。

また、図１０の下部に示したグラフの曲線上に現在のリード線先端の位置を示す記号として黒い丸印が示されている。この丸印がリード線先端の位置を移動させるにしたがってグラフの曲線上を移動するように医用画像診断装置１００の各部を構成してもよい。

なお、現在のリード線先端の位置を示す記号は丸印には限定されず、三角などの他の記号でもよい。また、現在のリード線先端の位置を示す記号は、グラフの曲線上に表示されなくてもよい。例えば、リード線先端位置に対応するグラフの背景部分の領域が、他の領域と異なる色で表示されることにより、グラフ上でリード線先端位置とＱＲＳ幅との対応関係を示してもよい。

また、入力回路３４を介して選択した曲線に対応するリード線先端の位置を、リアルタイム画像上に記号などで表示してもよい。

また、図１０の下部に示したグラフは、リード線先端の位置を移動させてＱＲＳ幅が算出される毎に更新されてもよい。すなわち、リード線の先端の移動によりその位置におけるＱＲＳ幅が算出されるたびに曲線が延長するように医用画像診断装置１００各部を構成してもよい。

図１０で説明したグラフによる生体指標の表示により、術者Ｑは、リード線先端の留置位置を直感的に特定することができる。また、術者Ｑは、グラフによりＱＲＳ幅の大小を数値的に比較しつつリード線先端の留置位置を特定することができるため、リード線先端の留置位置を厳密に判断することができる。

図８乃至図１０を用いて治療効果を示す生体指標であるＱＲＳ幅の大小をカラーマップやグラフ等により直観的に識別しやすい態様で表示する例を説明した。術者Ｑは、カラーマップやグラフなどの表示に基づいてリード線先端の留置位置を容易に特定できる。

なお、医用画像診断装置１００において、治療効果を示す生体指標であるＱＲＳ幅の大小を表示する態様は、図８乃至図１０で説明した態様には限定されない。

解析機能３２４が治療効果を示す生体指標であるＱＲＳ幅の大小に基づいて留置位置の候補となる位置を算出し、画像処理機能３２３がリアルタイム画像に留置候補位置を表示するように医用画像診断装置１００の各部を構成してもよい。

図１１は、リード線先端の留置候補位置の表示例を示す模式図である。図１１において図６とは異なる点は、リアルタイム画像上にリード線先端の留置候補位置を示す記号が示されている点である。図１１に示すように、リード線先端の留置候補位置には白抜きの長方形が示されている。

図４の説明で述べたように、ディスプレイ３５上に重畳表示されるリアルタイム画像及び事前取得画像や、併せて表示されるリード線先端位置や生体指標などの支援情報は、リアルタイムで順次更新される。そこで、リード線先端の留置候補位置は、リード線先端の位置が移動するにしたがって、リアルタイムで更新されてもよい。

具体的には例えば、術者Ｑによる１本のリード線の先端位置の移動の都度、医用画像診断装置１００は、リード線の先端位置におけるＱＲＳ幅を測定及び保存する処理を繰り返す。そして、リード線の移動の都度、医用画像診断装置１００は、現時点の先端位置も含む１本のリード線の先端の移動軌跡上においてＱＲＳ幅が測定された全位置の中から、ＱＲＳ幅が最小の位置を選択する処理を繰り返す。医用画像診断装置１００は、選択したＱＲＳ幅が最小の位置を留置候補位置として、リアルタイムで更新表示する。

なお、図１１では、１つのリード線の先端に対する留置候補位置として１つの図形が表示される例を示したが、１つのリード線の先端に対する留置候補位置は複数あってもよい。例えば解析機能３２４は、ＱＲＳ幅が所定の閾値以下となる位置をリード線先端位置の留置候補位置として算出してもよい。ここで、所定の閾値とは、良好なＱＲＳ幅を示す境界値である。そのような判定条件に基づいて複数のリード線先端位置の留置候補位置が算出される場合は、すべての留置候補位置を表示してもよいし、現在のリード線先端位置に最も近い留置候補位置を表示してもよい。

また、図８乃至図１０の表示例と、図１１の表示例とを組み合わせて表示してもよい。例えば、留置候補位置を表示しつつ、現在のリード線先端位置にはＱＲＳ幅の大小に基づいて対応する色を表示するように医用画像診断装置１００の各部を構成してもよい。

なお、留置候補位置は、事前取得画像や電気生理学的検査により事前に収集された心内心電図に基づいて算出されてもよい。解析機能３２４は、事前取得画像や事前に取得された心内心電図のような生体情報に基づいて生体指標を算出することができる。このように、事前に算出された留置候補位置により、リード線先端の留置位置として適正な位置を絞り込んだうえで、現在のリード線先端位置に表示されたリアルタイムに算出された生体指標に基づいてリード線の先端を留置する位置を特定してもよい。

図８乃至図１１では、事前取得画像をリアルタイム画像に重畳する例を説明したが、リアルタイム画像と事前取得画像とを別々に表示してもよい。例えば、リアルタイム画像と、事前取得画像とを並べて表示してもよい。

更に、図８乃至図１１では、リアルタイム画像にカラーマップや留置候補位置などの支援情報を重畳する例を説明したが、カラーマップや留置候補位置が重畳される画像は、リアルタイム画像には限定されない。例えば、カラーマップや留置候補位置は、事前取得画像に表示されてもよい。また、カラーマップや留置候補位置は、リアルタイム画像及び事前取得画像のいずれかに表示されてもよいし、リアルタイム画像及び事前取得画像の両方に表示されてもよい。以下、図１２乃至図１５を用いて事前取得画像に生体指標を表示する場合について説明する。

図１２は、事前取得画像にカラーマップを表示した場合の表示例を示す模式図である。図１２の左側は、事前取得画像であり、図１２の右側は、リアルタイム画像である。図１２において、事前取得画像は、３次元画像データをボリュームレンダリング処理して生成された３次元画像である。なお、３次元画像データが心電図を備える４次元画像データである場合、被検体の心時相に同期した動画が表示されてもよい。

事前取得画像とリアルタイム画像とは、位置合わせ処理機能３２１によって、位置合わせされている。カラーマップは、図８と同様にリード線の先端の軌跡に沿って表示される。即ち、事前取得画像に表示されるカラーマップは、リアルタイム画像上のリード線の先端位置に一致する事前取得画像上の位置に表示される。

なお、図１２においても図８と同様に、カラーマップは、便宜上、ＱＲＳ幅が小さい領域ほど黒色が濃くなるように、ＱＲＳ幅をグレースケールで識別化している。但し、ＱＲＳ幅の識別表示は、グレースケールに限定されるものではなく、ＱＲＳ幅の大小に応じて赤、青、緑などの有彩色を割り当てて表示してもよい。また、カラーマップの各領域は、リード線先端の位置を中心として所定の広がりを持っていてもよい。カラーマップのＱＲＳ幅の識別表示については図１３においても同様である。

図１２では、事前取得画像のみにカラーマップを表示した例を示したが、事前取得画像及びリアルタイム画像の両方にカラーマップを表示してもよい。また、図１２では、事前取得画像として３次元画像を表示する例を示したが、事前取得画像の表示態様は３次元画像には限定されない。例えば、事前取得画像は、曲面多断面再構成（Curved Multi Planer Reconstruction：ＣＰＲ又はカーブドＭＰＲ）画像であってもよい。

図１３は、ＣＰＲ画像にカラーマップを表示した場合の表示例を示す模式図である。図１３の左側は、リアルタイム画像であり、図１３の中央は、ＣＰＲ画像である。図１３の右側は、ＣＰＲ画像におけるリード線先端の位置を横軸とし、リード線先端の位置毎のＱＲＳ幅を縦軸としたグラフである。図１３は、ＣＰＲ画像及びリアルタイム画像の両方にカラーマップが重畳された表示例を示している。ＣＰＲ画像は、３次元画像データをＣＰＲ処理して生成される。

ＣＰＲ処理は、３次元的に湾曲する血管などの管状構造物を２次元平面上に展開する画像処理である。血管のＣＰＲ画像は、血管の芯線に沿って血管を切断した場合の血管の断面図を２次元平面上に表した画像である。したがって、血管の走行に沿った体積的な変化をＣＰＲ画像から観察することができる。

ＣＰＲ処理では処理の対象となる血管を特定するため、３次元画像上でＣＰＲ開始位置とＣＰＲ終了位置とが定められる。図１３では、現在リード線が挿入されている血管を対象としてＣＰＲ処理を実行する例を示している。リード線が挿入されている血管の分岐部にＣＰＲ開始位置が設定され、当該血管の下流にＣＰＲ終了位置が設定されている。図１３では、ＣＰＲ開始位及びＣＰＲ終了位置に対応する位置をリアルタイム画像上に丸印で示している。

図１３のＣＰＲ画像は、リアルタイム画像におけるＣＰＲ開始位からＣＰＲ終了位置までに存在する血管に対応する３次元画像データ中の血管データを２次元平面に展開した画像である。したがって、図１３のＣＰＲ画像の上端は、リアルタイム画像におけるＣＰＲ開始位置に一致し、下端は、リアルタイム画像におけるＣＰＲ終了位置に一致する。

図１３に示したＣＰＲ画像には、リアルタイム画像に表示されたカラーマップと同じカラーマップが表示される。即ち、ＣＰＲ画像に表示されたカラーマップは、リアルタイム画像上のカラーマップとリード線先端の移動軌跡が同一である。ＣＰＲ画像におけるリード線先端の位置毎のＱＲＳ幅の変化は、図１３のグラフにも示されている。

また、図１３では、リアルタイム画像に表示されるカラーマップと同じカラーマップをＣＰＲ画像上に表示する例を示したが、ＣＰＲ画像上に表示するカラーマップとリアルタイム画像に表示するカラーマップとが異なっていてもよい。例えば、リアルタイム画像には、リード線先端の移動軌跡の一部にカラーマップを表示するが、ＣＰＲ画像上にはリード線先端の移動軌跡の全部にカラーマップを表示するようにしてもよい。

図８及び図１３では、ＱＲＳ幅に基づく生体指標をカラーマップで表示する例を示したが、生体指標は、ＱＲＳ幅には限定されない。生体指標は、特定の心時相における心電図の電位や振幅に基づいて算出されてもよい。

具体的には、Ｑ波やＰ波といった特定の波形における電位や振幅を正常な波形における電位や振幅と比較し、その差を生体指標としてもよい。このように、心時相毎に生体指標を算出し、当該心時相毎のカラーマップをＣＰＲ画像に表示するように医用画像診断装置１００の各部を構成してもよい。また、特定の心時相毎にＣＰＲ画像を切り替えて表示できてもよいし、被検体の心時相に同期して心時相毎のＣＰＲ画像を連続的に表示することで、心時相毎のＣＰＲ画像を動画として表示できてもよい。

また、同一のリード線先端の位置に対して、複数の生体指標が算出された場合、生体指標を積分処理、平均処理、中央値算出処理、最大値、又は最小値算出処理等の統計処理したうえで、カラーマップを生成してもよい。また、所定の期間内に収集された心電図から算出された生体指標を統計処理してもよいし、リード線先端の全移動軌跡のうち所定の範囲について算出された生体指標を統計処理してもよい。また、統計処理を適用する範囲をユーザが設定できるように医用画像診断装置１００の各部を構成してもよい。

図１２及び図１３では、事前取得画像とリアルタイム画像とを並べて表示する例を示した。事前取得画像とリアルタイム画像とを並べて表示する場合、夫々の医用画像は、互いに異なる時相の画像であってもよい。また、夫々の医用画像には夫々異なる生体指標が重畳されてもよい。

このように、ディスプレイ３５に表示される情報は、医用画像及び支援情報の組合せで構成される。事前取得画像やリアルタイム画像等の医用画像と共に表示される支援情報には、形態情報を補うための医用画像や生体指標が含まれる。生体指標は、カラーマップや数値などの表示形式で表示される。また、生体指標は、所定の期間や所定の範囲内で様々に統計処理される。更に、生体指標は、時系的に算出されるため、カラーマップや数値などの表示は、動画又は静止画で表示される。医用画像の表示態様には、静止画、動画及びＣＰＲ像やレンダリング像等の画像の表示形式や種類が含まれる。即ち、ディスプレイ３５に表示される情報は、支援情報の表示態様に関する各要素の組合せ及び医用画像の表示態様に関する各要素の組合せによって構成される。

例えば、ディスプレイ３５に表示される観察対象の画像を動画として観察するか、静止画として観察するかはユーザが任意に選択して切り替えてもよい。具体的には、心臓の医用画像を心拍に同期した動画で表示する場合には、ＱＲＳ幅などの生体指標の変化を心拍に同期させて組み合わせて表示することで、静止画で表示されるよりも治療位置を特定しやすくなる。一方、脳の医用画像を静止画で表示する場合には、異なる時相の生体指標を動画的に表示する組合せを選択すれば、治療効果を視覚的に把握しやすくなる。このように、表示態様を適切に組み合わせることで、ユーザが視覚的に支援情報を認識しやすいよう情報を表示できる。

図１２及び図１３では、生体指標に基づくカラーマップを事前取得画像に表示する例を示したが、事前取得画像には留置候補位置が表示されてもよい。また、図１１では、生体指標の解析期間を限定せずに留置候補位置を特定する例を示したが、解析機能３２４は、所定の解析期間における留置候補位置を特定してもよい。

図１４は、生体情報の収集期間及び留置候補位置の解析期間の説明図である。図１４の下部の矢印は、生体情報である心電図の収集開始からの時間経過を示し、図１４の上部は、リード線先端の位置を横軸とし、リード線先端の位置毎のＱＲＳ幅を縦軸としたグラフである。図１４のグラフにおいて黒丸印で示す位置は、リード線先端の現在位置である。

図１４は、心電図の収集開始から現在時刻までの全収集期間のうち一部を所定の解析期間とする例を示している。図１４は、所定の解析期間として、現在時刻を含まない解析期間Ｐ１と、現在時刻を含む解析期間Ｐ２とを例示している。解析期間Ｐ１は、ｔ１からｔ２の期間であり、解析期間Ｐ２は、ｔ３から現在時刻までの期間である。例えば、解析期間内におけるＱＲＳ幅が最小値となるリード線先端の位置を留置候補位置とする場合、解析期間Ｐ１における留置候補位置は、留置候補位置ＰＡ１である。留意候補位置ＰＡ１は、ｔ１からｔ２の期間内におけるＱＲＳ幅が最小値を示すリード線先端の位置である。同様に、解析期間Ｐ２における留置候補位置は、留置候補位置ＰＡ２であり、留置候補位置ＰＡ２は、ｔ３から現在までの期間内におけるＱＲＳ幅が最小値を示すリード線先端の位置である。

なお、留置候補位置の判定条件は、解析期間内のＱＲＳ幅の最小値には限定されない。例えば、解析期間内において、ＱＲＳ幅が所定の閾値以下となるリード線の先端位置を留置候補位置として特定してもよい。なお、ここで所定の閾値とは、前述同様である。

図１５は、異なる解析期間で特定された留置候補位置を事前取得画像とリアルタイム画像とに夫々表示する表示例を示す模式図である。図１５の左側は、リアルタイム画像であり、図１５の右側は、ＣＰＲ画像である。リアルタイム画像には、現在のリード線先端の位置を含む解析期間Ｐ２における留置候補位置ＰＡ２のみが示されている。一方、ＣＰＲ画像には、解析期間Ｐ１及び解析期間Ｐ２の両方の解析期間における留置候補位置ＰＡ１及び留置候補位置ＰＡ２が表示される。

なお、ＣＰＲ画像には、解析期間を限定しない留置候補位置、即ち、生体情報の収集開始から現在時刻までの全期間を解析期間とした留置候補位置を表示してもよい。このように、生体指標を異なる期間で解析し、異なる解析期間において特定された留置候補位置をリアルタイム画像と事前取得画像とに夫々表示してもよい。

このように第１の実施形態の医用画像診断装置１００によれば、リード線の先端位置毎にリアルタイムで収集される心電図からＱＲＳ幅が算出され、算出されたＱＲＳ幅がカラーマップなどの識別的態様で表示される。これにより、術者Ｑは、最適な留置位置を瞬時に判断可能となる。また、カラーマップやグラフなどによりリード線の先端位置毎のＱＲＳ幅の変化を直感的に把握できることから、最適な留置位置を容易に特定できる。更に、留置候補位置を表示することによって、最適な留置位置の特定を支援することが可能である。したがって、リード線先端の位置と生体情報とを対応付けた表示は、留置位置の特定を容易にし、手術時間の短縮に寄与する。

［第２の実施形態］
第１の実施形態の説明では、生体情報として心電図を収集し、心電図を解析することで治療効果を示す生体指標であるＱＲＳ幅を算出する場合を説明した。しかしながら、リード線先端位置を特定する際に利用可能な生体情報は心電図には限定されない。生体情報として例えば、超音波診断画像から得られる壁運動パラメータを利用することもできる。

壁運動パラメータとは、パターンマッチングにより心筋の動きを追跡することにより得られる生体情報である。具体的には、複数時相で収集された超音波診断画像のうち、ある時相における超音波診断画像に基づいて心筋の動きを解析する局所領域を設定する。設定された局所領域に対応する領域を他の時相の超音波診断画像からパターンマッチングにより特定し、時相間の局所領域に存在する心筋の動きを追跡する。各局所領域における心筋の位置の変化を時相毎に追跡することで、壁運動パラメータを算出できる。すなわち、壁運動パラメータは、心筋の位置の移動量を示している。

ＣＲＴは、心房や心室の収縮の非同期性を治療するものである。壁運動パラメータは心筋の位置の移動量を示す。したがって、壁運動パラメータは心房や心室の収縮の非同期性を示す生体情報として利用可能である。医用画像診断装置１００の解析機能３２４は、超音波診断画像から壁運動パラメータを生体情報として抽出し、壁運動パラメータに基づいてリード線先端の位置毎の治療効果を示す生体指標を算出してもよい。

図１６は、第２の実施形態における、壁運動パラメータに基づく生体指標の算出方法の説明図である。図１６は、横軸を時間、縦軸を壁運動パラメータとするグラフを示している。図１６の上段は正常な心筋における壁運動パラメータの時間変化の例を示し、図１６の下段は、異常な心筋における壁運動パラメータの時間変化の例をそれぞれ示している。図１６のグラフの曲線は、心筋の異なる局所領域の壁運動をそれぞれ示しており、実線で示された曲線は第１の部位の壁運動を示し、破線で示された曲線は第２の部位の壁運動を示している。

図１６の上段のグラフでは、第１の部位及び第２の部位の壁運動を示す曲線のピークはほぼ同じ時間である。一方、図１６の下段のグラフでは、第１の部位及び第２の部位の壁運動を示す曲線のピークにずれが生じている。壁運動のピークにずれは、複数の局所領域間で、心筋運動が非同期であることを示している。

したがってＣＲＴにおける治療効果を示す生体指標として、局所領域の心筋の壁運動を示す曲線のピークにおけるずれの大小を、上述した心電図におけるＱＲＳ幅の大きさと同様に利用することが可能である。

なお、心筋の壁運動解析には、超音波診断画像だけではなく、ＭＲ画像やＣＴ画像でも可能である。特にＭＲ画像では被曝のおそれがなく多時相の画像を収集でき、ＣＴ画像よりも正確に壁運動を解析できる。また、インターベンショナルＭＲＩ装置を利用すれば、リアルタイムに壁運動を解析することも可能となり、撮像装置で被検体内の観察と生体情報の収集とが可能となる。

このように、第２の実施形態に係る医用画像診断装置１００においても、インターベンション手術中にリード線先端の留置位置を、リード線先端位置と関連付けされた態様で表示される生体指標により容易に特定することができる。

治療効果を示す生体指標は、例えばカラーマップやグラフなどにより直観的に分かり易い形式で表示されるため、術者Ｑは、リード線先端などの治療デバイス１９を操作しながらでも留置位置を容易かつ適切に特定することができる。また、留置位置を容易かつ最適に特定できるため、手術時間を短縮でき、被曝量を低減することができる。

［第３の実施形態］
手術中にリアルタイムで治療位置を特定する技術思想は、ＣＲＴにおけるリード線先端の留置のインターベンション手術に対する適用に限定されるものではない。別の態様として、カテーテルアブレーションに上記技術思想を適用する場合について、第３の実施形態として説明する。

カテーテルアブレーションと呼ばれる手術は、心筋の一部を焼灼することによって、心臓の各部位で起こる異常な電気的興奮を遮断する手術である。カテーテルアブレーションでは、アブレーション電極の先端から出力される高周波電流により複数の部位の心筋が順に焼灼される。異常な電気的興奮の発生位置や伝播の仕方は被検体毎に異なっており、焼灼する部位によってカテーテルアブレーションの治療効果が変わってくる。従来技術では、心電図を観察しながら焼灼による効果を確認しつつ手術が進められていたため、ＣＲＴの場合と同様に、術者の知識、技術及び経験に依存するところが多く、手術時間が延長する要因の１つであった。

医用画像診断装置１００をカテーテルアブレーションに適用する場合、図１における治療デバイス１９はアブレーション電極となり、生体情報収集装置１８は心電計である。

なお、心電図には、体表心電図と心内心電図とがある。カテーテルアブレーションは、局所的な心筋の収縮活動を測定することで、心臓の各部位で起こる異常な電気的興奮の伝播を測定する。したがって、生体情報収集装置１８は、心内心電図を測定できる心電計であることが好ましい。

また、第３の実施形態では、図２の解析機能３２４は、生体情報収集装置１８が収集した生体情報である心内心電図に基づいて、治療効果を示す生体指標を算出する。

心筋の収縮活動が不規則である場合、心筋に生じる電気的興奮は不規則な経路で伝播していく。例えば、収縮活動が正常な心臓の心内心電図と、不規則な収縮活動が生じている心臓の心内心電図とを比較すると、不規則な収縮活動が生じている場合の心内心電図では、心時相の１周期内に複数のピークを有する波形が検出される。

第３の実施形態において、解析機能３２４は、不規則な収縮活動を示す複数のピークを有する波形に基づいて生体指標を算出する。正常な心筋では心内心電図において１つのピークが観察される。しかし、心時相の１周期内に２以上のピークが観察される場合、解析機能３２４は、収縮活動に異常ありと判断してもよい。また、例えば、解析機能３２４は、ピークの数に応じて不規則な収縮活動の度合いを算出してもよい。

図１７は、第３の実施形態における、カテーテルアブレーションでの生体指標の表示例を示す模式図である。図１７の例では、下側に表記したカラーマップの凡例にしたがって、リアルタイム画像上のアブレーション電極により焼灼された心筋の位置に、生体指標がカラーマップで表示されている。

なお、図１７のカラーマップでは便宜上、アブレーション効果が高いほど黒色が濃くなるように、アブレーション効果をグレースケールで識別化している。但し、アブレーション効果の識別表示は、グレースケールに限定されるものではなく、アブレーション効果に応じて赤、青、緑などの有彩色を割り当てて識別表示してもよい。

図１７の例では、アブレーション電極により焼灼された心筋の位置が丸い図形で表示され、それぞれの丸い図形にはアブレーション効果に応じた色が割り当てられている。例えば、図１７においてアブレーション電極の位置に表示された丸い図形は、濃いハッチングで示され、アブレーション効果が高かったことを示している。このように、解析機能３２４は、アブレーション電極により焼灼された後の心内心電図において観察される収縮の異常を示すピーク数に基づいて、焼灼位置におけるアブレーション効果を算出する。

なお、カテーテルアブレーションにおける生体指標は心内心電図から収集される収縮のピーク数には限定されない。例えば、体表心電図で得られるＲＲ間隔やＰ波幅、心内心電図から計測可能な各部位の電位や、ＡＨ時間と呼ばれるヒス束領域の心房興奮（Ａ波）からヒス束電位（Ｈ波）までの伝導時間などに基づいて生体指標が算出されてもよい。

また、解析機能３２４は、心内心電図や体表心電図から得られる生体情報を総合的に判定することにより、ある部位の心筋がアブレーション電極で焼灼されることで、心臓全体の収縮に与える影響をアブレーション効果として算出してもよい。例えば、解析機能３２４は、ＲＲ間隔、ＱＲＳ幅及びＡＨ時間のすべての数値が所定の範囲内の場合、アブレーション効果が高いと判定してもよい。一方、解析機能３２４は、ＲＲ間隔、ＱＲＳ幅及びＡＨ時間のうち、所定の範囲内にない生体情報がある場合、アブレーション効果が低いと判定してもよい。ここで、所定の範囲内とは、例えば、ＲＲ間隔、ＱＲＳ幅及びＡＨ時間の正常な数値範囲内のことである。

あるいは、解析機能３２４は、ある基準となる位置で生体指標を算出しておき、その位置との差をアブレーション効果として算出してもよい。

更に、医用画像診断装置１００は、電気生理学的検査により予め収集された生体情報に基づいて焼灼位置毎の効果をシミュレーションし、保存しておいてもよい。これにより、実際にインターベンション手術下で心筋が焼灼された場合、医用画像診断装置１００は、そのシミュレーション結果との差異を生体指標として表示することができる。

なお、図１７ではカラーマップにより生体指標を表示する例を示したが、図９乃至図１５のような表示も適用可能である。図１１で説明したリード線先端の留置候補位置は、カテーテルアブレーションでは焼灼候補位置となる。

心筋における焼灼位置毎に焼灼による治療効果を示す生体指標をリアルタイム画像上に表示することで、術者Ｑは焼灼による効果を瞬時に把握することができる。また、治療効果を直感的に把握しやすい態様で表示することにより、次の焼灼位置の検討や治療終了の判断が容易になり、手術時間の短縮に寄与し、Ｘ線透視装置による被曝量も軽減することができる。

［第４の実施形態］
大動脈弁の人工弁置換手術もインターベンション手術により行われる。人工弁は、生体弁の劣化により発生している血液の逆流を治療する治療デバイスである。カテーテルの先端に取り付けられた人工弁を大動脈血管の内側に留置することで血液の逆流を改善する。留置した人工弁から血液の逆流が発生してしまうと、人工弁の効果が十分に発揮されない。従来技術では、経食道プローブを用いた超音波診断画像などにより人工弁の位置を確認しながら、術者の解剖学的な知識や経験などに基づいて留置位置が決定されていた。

以下、第４の実施形態として、医用画像診断装置１００を人工弁置換手術に適用する場合について説明する。第４の実施形態では、図１における治療デバイス１９は人工弁となり、生体情報収集装置１８は超音波診断装置である。

第４の実施形態では、図２の解析機能３２４は、生体情報収集装置１８が収集した生体情報である超音波診断画像に基づいて、治療効果を示す生体指標を算出する。人工弁置換手術における生体指標は、血液の逆流量である。超音波診断装置における撮像方法としてカラードプラ法を用いることで血液の流れる方向や血流速度などを解析することができる。解析機能３２４は、カラードプラ法により得られる血液の流れる方向から逆流ベクトルを抽出し、逆流ベクトルの分布に基づいて生体指標を算出する。

解析機能３２４で算出された生体指標は、リアルタイム画像上の人工弁の位置に対応付けられて表示される。

図１８は、第４の実施形態における、人工弁置換手術での生体指標の表示例を示す模式図である。図１８では、下側に表記したカラーマップの凡例にしたがって、リアルタイム画像上の人工弁が挿入された位置に、生体指標がカラーマップで表示されている。

なお、図１８のカラーマップでは便宜上、逆流量が多いほど黒色が濃くなるように、逆流量をグレースケールで識別化している。但し、逆流量の識別表示は、グレースケールに限定されるものではなく、逆流量に応じて赤、青、緑などの有彩色を割り当てて識別表示してもよい。

図１８では、人工弁の現在位置における血管の断面にカラーマップを表示する例を示している。逆流量の表示面は、大動脈の走行方向と垂直な面であってもよいし、人工弁葉の取付け面と水平な面であってもよい。

図１８の例では、逆流量の表示面の領域ＲＥａの部分に濃いハッチングが表示され、血液の逆流量が多いことが示されている。一方、人工弁の中心付近は薄いハッチングで示され、逆流が少ないことを示している。例えば、人工弁の方向を傾けたり、位置を移動させたりする毎に逆流量が算出され、カラーマップが更新されるようにしてもよい。

また、血液の逆流量はリアルタイム画像から算出されてもよい。具体的には、造影剤を被検体Ｐに投与し、所定の時間間隔で収集されたリアルタイム画像から造影剤の移動速度を測定することで、血流方向や血流速度などの生体情報を収集することができる。

更に、血液の逆流量は事前取得画像にリアルタイム画像から収集される人工弁の位置情報を入力して実行される流体構造連成解析によっても算出することができる。

流体構造連成解析は、血管に流入する流入量と、ターゲットとなる血管から流出する流出量とから血流によって血管に生じる圧力を算出する手法である。事前取得画像から人工弁置換の対象となる血管モデルを生成することができ、その血管モデルにリアルタイム画像から収集した人工弁の位置情報を入力することで、人工弁の設置により血管に生じる圧力の変化を算出することができる。流体構造連成解析により算出された血管に生じている圧力の変化から、人工弁の設置位置における逆流量を解析することができる。

なお、人工弁置換における治療効果を示す生体指標は逆流量には限定されない。例えば、人工弁前後の血流速度を生体情報として、血流速度から算出される圧較差を生体指標としてもよい。大動脈弁狭窄症では収縮期に左心室の駆出血流量が増加するため、左心室と大動脈との間の圧較差が高くなる。このように、圧較差は、弁狭窄における重症度を示す指標として用いられる。圧較差に加えて、肺血管の血圧や弁口面積などの生体情報を組み合わせて人工弁置換における治療効果を判断してもよい。

図１８では、カラーマップにより生体指標を表示する例を示したが、図９乃至図１５のような表示も適用可能である。図１１におけるリード線先端の留置候補位置は、人工弁置換手術では人工弁留置候補位置となる。

このように、第４の実施形態では、人工弁の位置や方向の変化にしたがって生体指標をリアルタイム画像上に表示することで、解剖学的知識以外の情報に基づいて人工弁の留置位置を特定することができる。また、生体指標を直感的に分かり易い態様で表示することで、人工弁の留置位置の特定を支援することができる。これにより、手術時間の短縮に寄与し、Ｘ線透視装置による被曝量も軽減することができる。

なお、上述の説明では大動脈弁の人工弁置換術を例として説明したが、僧帽弁の手術の場合はクリップ状の僧帽弁クリップと呼ばれる治療デバイス１９が使用される。僧帽弁の治療では、クリップ状の治療デバイス１９で生体弁をひき合わせることにより血液の逆流が起こらないようにする。僧帽弁の治療では、治療デバイス１９や治療方法は大動脈弁の場合とは異なるが、治療効果を示す生体指標は同じ指標を使用することができる。

［第５の実施形態］
第５の実施形態として、カテーテルを用いたステント留置術に対して医用画像診断装置１００を適用する場合について説明する。

ステントは、脳、頸動脈又は心臓血管などの血管の狭窄を治療する治療デバイス１９である。医用画像診断装置１００をステントによる血管狭窄治療に適用すると、治療デバイス１９はステントであり、治療効果を示す生体指標は、超音波診断装置で収集される血流量や血流速度、又は流体構造連成解析により算出される血流予備量比（ＦＦＲ：Fractional Flow Reserve）となる。

ＦＦＲは、血管の狭窄により、その狭窄の下流にある血管における血流の阻害の程度を推測する指標である。ＦＦＲは、流体構造連成解析により狭窄部前後の血管にかかる圧力を推定することにより算出される。

算出された生体指標であるＦＦＲの大きさに基づいて、例えば図８や図９に示すようなカラーマップや数値をリアルタイム画像上のステントが存在する位置に表示してもよい。また、図１０のように、ステントが存在する位置毎のＦＦＲの変化をグラフとして表示してもよいし、図１１のように、ステント留置候補位置を表示してもよい。

血管内に留置されるステントの長さや径などに関するステントの種類は、手術の計画段階で事前取得画像などに基づいて決められている。したがって、カテーテル経由で血管に挿入する前に、カテーテルの先端位置に手術計画で使用する予定のステントを留置した場合に予測される生体指標を表示するように医用画像診断装置１００を構成してもよい。また、ステントの長さや径を変更し、変更された情報に基づいて予測される生体指標などの支援情報を表示するように医用画像診断装置１００の各部を構成してもよい。

ステントは血管の狭窄を解消し狭窄していた血管の下流の血管における血流を回復させる治療である。したがって、ステントの下流の血管に、その下流の血管におけるＦＦＲ、血流速、又は血流量に基づく生体指標を表示してもよい。

上述の各実施形態では、撮像装置１０が含まれる医用画像診断装置１００に基づいて説明したが、これは一態様に過ぎない。撮像装置１０を持たない医用画像処理装置３０のみの構成でも、撮像装置１０や画像サーバ２００からリアルタイム画像や事前取得画像を取得することで、医用画像診断装置１００と同様の効果を得ることができる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態に係る医用画像診断装置１００及び医用画像処理装置３０によれば、治療対象位置を従来技術よりも容易に特定できる。

請求項の用語と実施形態との対応関係は、例えば以下の通りである。

撮像装置１０は、請求項記載の撮像部の一例である。

処理回路３２の治療デバイス特定機能３２２は、請求項記載の治療デバイス特定部及び位置取得部の一例である。また、処理回路３２の解析機能３２４は、請求項記載の解析部の一例である。処理回路３２の位置合わせ処理機能３２１は、請求項記載の位置合わせ処理部の一例である。

記憶回路３３は、請求項記載の記憶部の一例である。

ディスプレイ３５は、請求項記載の表示部の一例である。

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。

１００…医用画像診断装置
１０…撮像装置
１８…生体情報収集装置
１９…治療デバイス
３０…医用画像処理装置
３１…通信制御装置
３２…処理回路
３３…記憶回路
３４…入力回路
３５…ディスプレイ
３２１…位置合わせ処理機能
３２２…治療デバイス特定機能
３２３…画像処理機能
３２４…解析機能

Claims (14)

1. 被検体の医用画像を複数の時相において収集する撮像部と、
   各々の前記医用画像内における治療デバイスの位置をそれぞれ検出する治療デバイス特定部と、
   前記医用画像に併せて生体情報を収集し、前記生体情報に基づいて前記治療デバイスによる治療効果の程度を示す生体指標を前記複数の時相それぞれについて算出する解析部と、
   算出された前記生体指標と、前記生体指標に対応する生体情報が収集された医用画像における前記治療デバイスの位置とを、前記複数の時相それぞれについて関連付けて記憶する記憶部と、
   前記治療デバイスの位置と、当該位置に関連付けられた前記生体指標とを表示する表示部と、
   を備え、
   前記解析部は、前記生体指標に基づいて、前記治療デバイスの適正位置を算出し、
   前記表示部は、前記治療デバイスの適正位置を表示する、
   医用画像診断装置。
2. 前記解析部は、前記治療デバイスの複数の位置のそれぞれに対して収集された複数の生体情報を解析することで、前記治療デバイスの移動の軌跡上における複数の位置にそれぞれ対応する複数の生体指標を算出し、
   前記表示部は、前記特定された複数の治療デバイスの移動の軌跡上の複数の位置に対して、前記複数の生体指標をそれぞれ重畳表示する、
   請求項１に記載の医用画像診断装置。
3. 前記表示部は、前記治療デバイスの移動の軌跡上における複数の位置に異なる態様となるように、前記複数の生体指標を重畳表示する、
   請求項１又は請求項２に記載の医用画像診断装置。
4. 前記表示部は、前記治療デバイスの移動の軌跡上における複数の位置毎に、前記生体指標の違いに応じて互いに異なる有彩色を表示する、
   請求項２又は請求項３に記載の医用画像診断装置。
5. 複数の前記医用画像の各々を第１の医用画像とし、前記第１の医用画像を収集前から同一の前記被検体に対して取得された医用画像を第２の医用画像として、前記第１の医用画像と前記第２の医用画像とを位置合わせする位置合わせ処理部を更に備え、
   前記表示部は、前記第１の医用画像及び前記第２の医用画像の少なくともいずれか一方に、前記生体指標を重畳して表示する
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
6. 前記第２の医用画像は、３次元画像と前記３次元画像の時相データとから成る４次元画像データであり、
   前記位置合わせ処理部は、前記第１の医用画像と前記第２の医用画像とを、前記時相データに基づいて同期させる
   請求項５に記載の医用画像診断装置。
7. 前記表示部は、前記第１の医用画像と前記第２の医用画像とを並べて表示する、
   請求項５に記載の医用画像診断装置。
8. 前記第２の医用画像は、４次元画像データをボリュームレンダリング処理した画像であり、
   前記表示部は、ボリュームレンダリング処理された画像上における前記治療デバイスの移動の軌跡上の複数の位置に、前記複数の生体指標をそれぞれ重畳表示する、
   請求項５に記載の医用画像診断装置。
9. 前記第２の医用画像は、４次元画像データを局面任意断面再構成処理した画像であり、
   前記表示部は、前記局面任意断面再構成処理された画像上における前記治療デバイスの移動の軌跡上の複数の位置に、前記複数の生体指標をそれぞれ重畳表示する、
   請求項５に記載の医用画像診断装置。
10. 前記表示部は、異なる収集期間で収集された前記生体情報に基づいて算出された前記生体指標を夫々表示する、
    請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
11. 前記位置合わせ処理部は、心房、心室、冠静脈、大動脈、大動脈弁、僧帽弁の少なくとも１つの解剖学的特徴部位を抽出し、前記解剖学的特徴部位に基づいて位置合わせを行う
    請求項５乃至請求項９のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
12. 前記治療デバイス特定部は、体内植え込み型の除細動器のリード線の先端、アブレーションカテーテルの先端、ステント、人工弁、僧帽弁クリップの少なくとも１つを前記治療デバイスとして抽出する
    請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
13. 前記解析部は、心電図、超音波画像、前記第２の医用画像の少なくとも１つから収集された前記生体情報に基づいて、前記生体指標を算出する
    請求項５乃至請求項９のいずれか１項に記載の医用画像診断装置。
14. 複数の時相における被検体の医用画像を取得する取得部と、
    各々の前記医用画像内における治療デバイスの位置をそれぞれ検出する位置取得部と、
    前記医用画像に併せて生体情報を収集し、前記生体情報に基づいて治療効果の程度を示す生体指標を前記複数の時相それぞれについて算出する解析部と、
    算出された前記生体指標と、前記生体指標に対応する生体情報が収集された医用画像における前記治療デバイスの位置とを、前記複数の時相それぞれについて関連付けて記憶する記憶部と、
    前記治療デバイスの位置と、当該位置に関連付けられた前記生体指標とを表示させる表示部と、
    を備え、
    前記解析部は、前記生体指標に基づいて、前記治療デバイスの適正位置を算出し、
    前記表示部は、前記治療デバイスの適正位置を表示する、
    医用画像処理装置。

Images