JP7173747B2

JP7173747B2 - 医用画像処理装置

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Publication number: JP7173747B2
Application number: JP2018076349A
Authority: JP
Inventors: 伸介塚越; 達也木本; 恒雄山城
Original assignee: University of the Ryukyus; Canon Medical Systems Corp
Current assignee: University of the Ryukyus; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2018-04-11
Filing date: 2018-04-11
Publication date: 2022-11-16
Anticipated expiration: 2038-04-11
Also published as: JP2019180899A

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。

従来、胸部領域における胸膜癒着・浸潤の特定には、静止画像が用いられている。例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置によって収集された最大吸気時の胸部領域の静止画像を用いて、肺がんの胸膜浸潤の診断が行われている。また、近年、Ｘ線ＣＴ装置や、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置によって吸気時と呼気時の２時相の静止画像を収集し、収集した２時相の静止画像を用いることで、胸膜癒着・浸潤の有無を評価する技術も提案されてきている。

また、胸膜癒着・浸潤の有無を評価する指標としては、例えば、「滑り度（Sliding Value）」が知られている。「滑り度」は、動きの量を可視化するための指標であり、例えば、肺野と胸膜にそれぞれ基準点を設定し、設定した２つの基準点の移動ベクトルの差分で算出される。ここで、「滑り度」が閾値以下の場合に、胸膜に癒着・浸潤が生じていると判定される。

特開２０１６－６７８３２号公報

本発明が解決しようとする課題は、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することである。

実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、算出部と、生成部と、表示制御部とを備える。取得部は、少なくとも３時相以上の複数時相において被検体の対象部位を含んで撮像された複数の医用画像データを取得する。算出部は、前記複数時相に対応する複数の医用画像データそれぞれについて、各医用画像データに含まれる前記対象部位の位置ごとに、動きに関する指標を算出する。生成部は、前記複数の医用画像データそれぞれについて前記対象部位の位置ごとに算出された前記動きに関する指標に基づいて、複数の時相間における前記対象部位の位置ごとの動きを示す機能情報を生成する。表示制御部は、前記機能情報を表示部に表示させる。

図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。図２は、第１の実施形態に係る処理回路による処理の概要を説明するための図である。図３は、第１の実施形態に係る各処理機能による処理の一例を説明するための図である。図４Ａは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成される機能情報の例を示す図である。図４Ｂは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成される機能情報の例を示す図である。図４Ｃは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成される機能情報の例を示す図である。図４Ｄは、第１の実施形態に係る生成機能によって生成される機能情報の例を示す図である。図５は、第１の実施形態に係る制御機能によるワーニング表示の一例を示す図である。図６Ａは、第１の実施形態に係る４Ｄデータのスキャン範囲の設定の例を説明するための図である。図６Ｂは、第１の実施形態に係る４Ｄデータのスキャン範囲の設定の例を説明するための図である。図６Ｃは、第１の実施形態に係る４Ｄデータのスキャン範囲の設定の例を説明するための図である。図６Ｄは、第１の実施形態に係る４Ｄデータのスキャン範囲の設定の例を説明するための図である。図７Ａは、第１の実施形態に係る変形例１を説明するための図である。図７Ｂは、第１の実施形態に係る変形例１を説明するための図である。図８は、第１の実施形態に係る変形例１における機能情報の一例を示す図である。図９は、第１の実施形態に係る変形例１における機能情報の一例を示す図である。図１０は、第１の実施形態に係る変形例２を説明するための図である。図１１は、第１の実施形態に係る変形例３における機能情報を示す図である。図１２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置による処理手順を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、本願に係る医用画像処理装置の実施形態を詳細に説明する。なお、本願に係る医用画像処理装置は、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、医用画像処理装置３００は、ネットワーク４００を介して、医用画像診断装置１００及び画像保管装置２００に接続される。なお、図１に示す構成はあくまでも一例であり、図示する医用画像診断装置１００、画像保管装置２００及び医用画像処理装置３００以外にも、端末装置などの種々の装置がネットワーク４００に接続される場合であってもよい。

医用画像診断装置１００は、被検体を撮像して医用画像を生成する。具体的には、医用画像診断装置１００は、３次元医用画像データ（ボリュームデータ）を経時的に収集することができる装置であり、Ｘ線ＣＴ装置や、ＭＲＩ装置などである。例えば、Ｘ線ＣＴ装置は、被検体を略中心にＸ線管及びＸ線検出器を旋回移動させ、被検体を透過したＸ線を検出して投影データを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置は、収集された投影データに基づいて、３次元ＣＴ画像データを再構成する。

ここで、Ｘ線ＣＴ装置は、同一の撮像領域を対象に複数の３次元ＣＴ画像データを経時的に収集する。一例を挙げると、Ｘ線ＣＴ装置は、被検体の胸部領域を対象に、１呼吸分に相当する期間（例えば、６秒程度）について、複数の３次元ＣＴ画像データを経時的に収集する。すなわち、Ｘ線ＣＴ装置は、呼吸動作における各時相に対応する３次元ＣＴ画像データを収集する。なお、以下では、経時的に収集した３次元医用画像データを４Ｄデータとも記載する。そして、Ｘ線ＣＴ装置は、生成した４Ｄデータを画像保管装置２００や、医用画像処理装置３００に送信する。

画像保管装置２００は、各種の医用画像診断装置によって収集された医用画像データを保管する。例えば、画像保管装置２００は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。画像保管装置２００は、例えば、ネットワーク４００を介してＸ線ＣＴ装置から４Ｄデータを取得し、取得した４Ｄデータを装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。また、画像保管装置２００は、医用画像処理装置３００からの要求に応じて、記憶回路に記憶させた４Ｄデータを医用画像処理装置３００に送信する。

医用画像処理装置３００は、ネットワーク４００を介して医用画像診断装置１００や、画像保管装置２００から４Ｄデータを取得し、取得した４Ｄデータを処理する。例えば、医用画像処理装置３００は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。医用画像処理装置３００は、例えば、ネットワーク４００を介してＸ線ＣＴ装置又は画像保管装置２００から被検体の胸部領域を対象とした４Ｄデータを取得し、取得した４Ｄデータに対して各種画像処理を行う。そして、医用画像処理装置３００は、画像処理後の医用画像や、画像処理によって得られる解析結果等をディスプレイ等に表示する。

図１に示すように、医用画像処理装置３００は、通信インターフェース３１０と、記憶回路３２０と、入力インターフェース３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを有する。

通信インターフェース３１０は、処理回路３５０に接続され、ネットワーク４００を介して接続された医用画像診断装置１００又は画像保管装置２００との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、通信インターフェース３１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。本実施形態では、通信インターフェース３１０は、Ｘ線ＣＴ装置又は画像保管装置２００から胸部領域を対象とした４Ｄデータを受信し、受信した４Ｄデータを処理回路３５０に出力する。ここで、通信インターフェース３１０は、Ｘ線ＣＴ装置によって収集されたリアルタイムの４Ｄデータを受信して、処理回路３５０に出力することもできる。

記憶回路３２０は、処理回路３５０に接続され、各種データを記憶する。例えば、記憶回路３２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。記憶回路３２０は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置又は画像保管装置２００から受信した４Ｄデータを記憶する。

また、記憶回路３２０は、処理回路３５０の処理に用いられる種々の情報や、処理回路３５０による処理結果等を記憶する。例えば、記憶回路３２０は、処理回路３５０によって生成された機能情報などを記憶する。なお、機能情報については、後述する。また、記憶回路３２０は、処理回路３５０によって実行される各処理機能に対応するプログラムを記憶する。

入力インターフェース３３０は、種々の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。

入力インターフェース３３０は、処理回路３５０に接続されており、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５０に出力する。なお、本明細書において入力インターフェース３３０は、マウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路３５０へ出力する処理回路も入力インターフェースの例に含まれる。

ディスプレイ３４０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される各種情報及び各種画像を表示する。例えば、ディスプレイ３４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。例えば、ディスプレイ３４０は、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）や、種々の表示画像、処理回路３５０による種々の処理結果を表示する。

処理回路３５０は、入力インターフェース３３０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用画像処理装置３００が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路３５０は、プロセッサによって実現される。本実施形態では、処理回路３５０は、通信インターフェース３１０から出力される医用画像データ（例えば、４Ｄデータ）を記憶回路３２０に記憶させる。また、処理回路３５０は、記憶回路３２０から医用画像データを読み出し、読み出した医用画像データから生成した表示画像をディスプレイ３４０に表示させる。また、処理回路３５０は、医用画像データに対して種々の解析処理を実行して、解析結果をディスプレイ３４０に表示させる。

このような構成のもと、本実施形態に係る医用画像処理装置３００は、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することを可能にする。具体的には、医用画像処理装置３００は、少なくとも３時相以上の複数時相に対応する複数の医用画像データを用いて、各時相間での対象部位の動きに関する指標をそれぞれ算出し、算出した動きに関する指標に基づいて、各時相間での対象部位の位置ごとの動きを示す情報を表示することで、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することを可能にする。

上述したように、胸膜癒着・浸潤の特定には、例えば、最大吸気時の胸部領域の静止画像が用いられている。しかしながら、静止画を用いる場合、例えば、胸膜の石灰化や高度肥厚などを伴う強い胸膜癒着であれば特定することも可能であるが、軽度の肺癌胸膜浸潤や、石灰化や肥厚を伴わない炎症性胸膜癒着は特定することが困難である。また、吸気時と呼気時の２時相の静止画像を用いて動きの量を可視化することで、胸膜癒着・浸潤の有無を評価する技術では、用いられる時相によって動きの量が変化する可能性がある。例えば、最大呼気時の静止画像と最大吸気時の静止画とを用いて導出される動きの量と、呼吸途中における呼気時の静止画像と呼吸途中における吸気時の静止画像とを用いて導出される動きの量とでは異なる可能性が高く、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することが困難である。

また、さらに、複数の時相間で「滑り度」を算出し、算出した複数の「滑り度」によって胸膜癒着・浸潤の有無を評価する場合、各時相間の複数の「滑り度」の平均や、最大値、周期性の振幅や、周期を用いることが考えられる。しかしながら、この場合、例えば、呼吸のブレや、心拍の動きにより１つの時相間で「滑り度」が大きくなってしまった場合、「滑り度」の平均や、最大値、周期性の振幅や、周期に対して影響を及ぼすこととなり、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することが困難である。

そこで、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００では、複数の時相間でそれぞれ算出した動きに関する指標をそれぞれ示した情報を表示することで、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することを可能にする。例えば、医用画像処理装置３００は、被検体の呼気を含む呼吸動作の各時相において収集された胸部領域の３次元ＣＴ画像データを用いて複数の時相間の動きに関する指標をそれぞれ算出し、算出した複数の指標をそれぞれ示した情報を表示することで、対象者の胸部領域における胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することを可能にする。

第１の実施形態に係る処理回路３５０は、図１に示すように、制御機能３５１、取得機能３５２、抽出機能３５３、位置合わせ機能３５４、算出機能３５５及び生成機能３５６を実行する。ここで、例えば、図１に示す処理回路３５０の構成要素である制御機能３５１、取得機能３５２、抽出機能３５３、位置合わせ機能３５４、算出機能３５５及び生成機能３５６が実行する各処理機能は、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３２０に記録されている。処理回路３５０は、各プログラムを記憶回路３２０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３５０は、図１の処理回路３５０内に示された各機能を有することとなる。なお、本実施形態で説明する制御機能３５１は、表示制御部の一例である。また、取得機能３５２は、取得部の一例である。また、算出機能３５５は、算出部の一例である。また、生成機能３５６は、生成部の一例である。

処理回路３５０は、制御機能３５１、取得機能３５２、抽出機能３５３、位置合わせ機能３５４、算出機能３５５及び生成機能３５６を実行することで、複数の時相間でそれぞれ算出した動きに関する指標をそれぞれ示した情報を表示する。ここで、まず、本実施形態に係る処理回路３５０による処理の概要について、図２を用いて説明する。図２は、第１の実施形態に係る処理回路３５０による処理の概要を説明するための図である。なお、図２においては、被検体の呼吸１周期分の４Ｄデータを用いる場合について示す。

例えば、処理回路３５０は、図２の１段目の図に示すように、呼気時相から次の呼気時相までの１周期分の呼吸動作の期間中に胸部領域（肺）を対象に収集されたｎ個（１～ｎ）の３次元ＣＴ画像データを取得する。なお、「ｎ」番目の３次元ＣＴ画像データは、「１－ｎ」番目（「１」番目の３次元ＣＴ画像データの１時相前）の３次元ＣＴ画像データを用いることができる。

そして、処理回路３５０は、各時相の３次元ＣＴ画像データについて、対象部位（肺）の位置ごとに動きに関する指標を算出する。例えば、処理回路３５０は、肺野全域について、複数の時相間それぞれの「滑り度」、「移動距離」、「速度」、「加速度」、「ベクトル相関」、「ボクセル値の変動」等を算出する。なお、これらの詳細については後述する。

このように、処理回路３５０は、対象部位（肺野全体）の位置ごとの動きの指標を算出することで、各時相間で、対象部位の「動いている部分」と「動いていない部分」とをそれぞれ抽出することができる。例えば、処理回路３５０は、「ｎ」番目の３次元ＣＴ画像データ（「１－ｎ」番目の３次元ＣＴ画像データ）に対する「１」番目の３次元ＣＴ画像データの動きに関する指標を算出することで、図２における２段目の図に示すように、「１」番目の３次元ＣＴ画像データに含まれる肺野において「動いていない部分」Ｒ₁を抽出することができる。なお、「１」番目の３次元ＣＴ画像データに含まれる肺野において「動いていない部分」Ｒ₁以外の領域は、「動いている部分」として抽出される。

同様に、処理回路３５０は、「１」番目の３次元ＣＴ画像データに対する「２」番目の３次元ＣＴ画像データの動きに関する指標を算出することで、図２における２段目の図に示すように、「２」番目の３次元ＣＴ画像データに含まれる肺野において「動いていない部分」Ｒ₂を抽出する。このように、処理回路３５０は、各時相間で対象部位（肺野全体）の位置ごとの動きの指標を算出することで、各時相の３次元ＣＴ画像データについて「動いていない部分」Ｒ₃～「動いていない部分」Ｒ_nをそれぞれ抽出する。

そして、処理回路３５０は、図２の３段目の図に示すように、各時相の３次元ＣＴ画像データを所定の時相に位置合わせする。例えば、処理回路３５０は、最大吸気時相の３次元ＣＴ画像データに対して、その他の時相の３次元ＣＴ画像データをそれぞれ位置合わせする。なお、位置合わせの対象となる時相は、任意に設定することができる。すなわち、ユーザは、任意の時相の３次元ＣＴ画像データに対して位置合わせを実行させることができる。

このように位置合わせすることで、各時相の３次元ＣＴ画像データで抽出した「動いていない部分」Ｒ₁～「動いていない部分」Ｒ_nを１つの３次元ＣＴ画像データ上に示すことができる。例えば、処理回路３５０は、図２の４段目の図に示すように、最大吸気時相の３次元ＣＴ画像データから生成したＣＴ画像に対して「動いていない部分」Ｒ₁～「動いていない部分」Ｒ_nを重畳させて表示させる。

さらに、処理回路３５０は、「動いていない部分」Ｒ₁～「動いていない部分」Ｒ_nについて論理解析した結果をＣＴ画像に示すこともできる。例えば、処理回路３５０は、図２の４段目の上図に示すように、各時相における「動いていない部分」Ｒ₁～「動いていない部分」Ｒ_nを重畳させた際に全ての時相で重なっている領域Ｒ_andを抽出して、抽出した領域Ｒ_andを示す情報をＣＴ画像上に表示させる。すなわち、処理回路３５０は、呼吸中の肺野において全く動かない領域として、領域Ｒ_andを表示させることができる。

また、例えば、処理回路３５０は、図２の４段目の下図に示すように、各時相における「動いていない部分」Ｒ₁～「動いていない部分」Ｒ_nを重畳させた際にいずれかの時相において「動いていない部分」となっている領域Ｒ_orを抽出して、抽出した領域Ｒ_orを示す情報をＣＴ画像上に表示させる。すなわち、処理回路３５０は、呼吸中の肺野において動く可能性がある領域として、領域Ｒ_orを表示させることができる。

上述したように、処理回路３５０は、３時相以上の複数の時相間での対象部位の動きに関する指標を算出して、各時相間において「動いていない部分（又は、動いている部分）」を抽出して表示することで、処理に用いた医用画像データの時相の全期間に亘って、対象部位全体の動きを網羅的に表示させることができる。例えば、処理回路３５０は、肺野と胸壁との間で動きに関する指標を算出して、「動いていない部分（又は、動いている部分）」を抽出して表示することで、胸膜癒着や浸潤の有無と程度、その範囲などを精度よく評価することを可能にする。

ここで、本実施形態に係る医用画像処理装置３００においては、例えば、時相間の時間間隔がより短い時間間隔で再構成された医用画像データを用いたり、動きに関する指標に適用する閾値を変化させたりすることで、種々の診断に適した解析結果を提示することができる。以下、第１の実施形態に係る処理回路３５０の詳細について説明する。

制御機能３５１は、医用画像処理装置３００の全体制御を実行する。例えば、制御機能３５１は、種々の画像処理によってボリュームデータから表示画像を生成し、生成した表示画像をディスプレイ３４０にて表示するように制御する。一例を挙げると、制御機能３５１は、記憶回路３２０によって記憶された３次元ＣＴ画像データを読み出し、読み出した３次元ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで、種々のＣＴ画像を生成する。そして、制御機能３５１は、各種画像処理により生成したＣＴ画像を記憶回路３２０に格納したり、生成したＣＴ画像をディスプレイ３４０に表示したりする。また、制御機能３５１は、生成機能３５６によって生成された機能情報をディスプレイ３４０に表示させる。なお、機能情報の詳細については、後述する。

取得機能３５２は、通信インターフェース３１０を介して、医用画像診断装置１００、或いは、画像保管装置２００から医用画像データを取得する。例えば、取得機能３５２は、Ｘ線ＣＴ装置や画像保管装置２００から、３時相以上の複数時相で収集された３次元ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を取得する。一例を挙げると、取得機能３５２は、被検体の胸部領域を対象に、呼吸動作における所定の時相期間で収集された４Ｄデータを取得する。ここで、取得機能３５２は、被検体の呼気を少なくとも含む呼吸動作において収集された４Ｄデータを取得する。そして、取得機能３５２は、取得した４Ｄデータを記憶回路３２０に格納する。

また、取得機能３５２は、通信インターフェース３１０を介して、ネットワーク４００上の他の装置から、被検体情報を取得することもできる。例えば、取得機能３５２は、被検体の呼吸機能検査の検査結果を取得することもできる。

抽出機能３５３は、取得機能３５２によって取得された４Ｄデータから対象部位をそれぞれ抽出する。具体的には、抽出機能３５３は、各時相の３次元医用画像データから対象部位を抽出する。例えば、抽出機能３５３は、公知のセグメンテーション処理を実行して、３次元ＣＴ画像データに含まれる肺野の領域や胸膜の領域などを、複数時相の３次元ＣＴ画像データからそれぞれ抽出する。

位置合わせ機能３５４は、取得機能３５２によって取得された４Ｄデータについて、各時相の３次元医用画像データ間の位置合わせを実行する。例えば、位置合わせ機能３５４は、所定の時相を基準時相として、基準時相の３次元医用画像データに対するその他の時相の３次元医用画像データの位置合わせを実行する。また、例えば、位置合わせ機能３５４は、隣接する時相間での３次元医用画像データの位置合わせを実行する。一例を挙げると、位置合わせ機能３５４は、被検体の胸部領域が撮像された複数時相の３次元ＣＴ画像データについて、各時相の３次元ＣＴ画像データ間の位置合わせを実行する。なお、位置合わせ機能３５４は、非剛体位置合わせなどの公知の位置合わせ処理により、３次元医用画像データ間の位置合わせを実行する。

算出機能３５５は、複数時相に対応する複数の医用画像データそれぞれについて、各医用画像データに含まれる対象部位の位置ごとに、動きに関する指標を算出する。具体的には、算出機能３５５は、対象部位の位置ごとに、複数時相における隣接する時相間での動きに関する指標を算出する。例えば、算出機能３５５は、動きに関する指標として、「滑り度」、「移動距離」、「速度」、「加速度」、「ベクトル相関」及び「ボクセル値の変動」のうち少なくとも１つを算出する。一例を挙げると、算出機能３５５は、被検体の肺表面の全域について動きに関する指標を算出する。

生成機能３５６は、複数の医用画像データそれぞれについて対象部位の位置ごとに算出された動きに関する指標に基づいて、複数の時相間における対象部位の位置ごとの動きを示す機能情報を生成する。具体的には、生成機能３５６は、複数時相に対応する複数の医用画像データそれぞれについて対象部位の位置ごとに算出された動きに関する指標と閾値とをそれぞれ比較し、比較結果に基づく領域を対象部位上に示した機能情報を生成する。例えば、生成機能３５６は、被検体の肺表面の全域の位置ごとに算出された動きに関する指標を閾値と比較することで、「動いていない部分（或いは、動いている部分）」を抽出する。

以下、取得機能３５２、抽出機能３５３、位置合わせ機能３５４、算出機能３５５及び生成機能３５６による処理の一例について、図３を用いて説明する。図３は、第１の実施形態に係る各処理機能による処理の一例を説明するための図である。ここで、図３においては、肺表面の全域の位置ごとに「滑り度」を算出する場合について示す。なお、図３においては、説明の便宜上、肺のアキシャル断面を示しているが、実際の処理は、３次元の肺全体について実行される。

例えば、取得機能３５２は、図３の１段目の図に示すように、呼吸動作中の「ｎ」時相分の３次元ＣＴ画像データ（ボリュームデータ）を取得する。ここで、取得機能３５２は、被検体の呼気を少なくとも含む呼吸動作において収集された「ｎ」時相分のボリュームデータを取得する。呼吸動作中の肺の動きは、息のはき始めが一番大きく動くため、この時相を含む「ｎ」時相分のボリュームデータが取得されればよい。したがって、例えば、取得機能３５２は、最大吸気時相の少し手前の時相から呼気時相までの約半周期における各時相のボリュームデータを取得する場合であってもよい。

抽出機能３５３は、図３の２段目の図に示すように、各時相のボリュームデータから肺領域を抽出する。具体的には、抽出機能３５３は、再構成された各時相のボリュームデータに対して、ＣＴ値が空間的に連続する領域を抽出する領域拡張(region growing)法や形状テンプレートを用いたパターンマッチング法などを用いたセグメンテーション処理を行うことにより、肺領域の輪郭を抽出する。なお、抽出機能３５３は、抽出した肺領域に対して、腫瘍の形状テンプレートを用いたパターンマッチング法や、腫瘍の輝度値のプロファイルを用いた手法等により、ボリュームデータに含まれる腫瘍の位置を特定することもできる。

なお、抽出機能３５３による抽出処理は、上記した処理に限られず、グラフカット処理などのその他のセグメンテーション処理が実行される場合であってもよい。また、抽出機能３５３は、入力インターフェース３３０を介してユーザによって指定された領域を肺領域として抽出する場合であってもよい。かかる場合には、制御機能３５１が、各時相のボリュームデータから表示画像を生成し、生成した表示画像をディスプレイ３４０に表示させる。ユーザは、入力インターフェース３３０を操作して肺領域を指定する。抽出機能３５３は、ユーザによって指定された領域を肺領域として抽出する。

位置合わせ機能３５４は、複数時相のボリュームデータに含まれる２つのボリュームデータの一方のボリュームデータを他方のボリュームデータに対して位置合わせすることで、一方のボリュームデータ中の各ボクセルに対応する他方のボリュームデータ中のボクセルの位置を算出する。例えば、位置合わせ機能３５４は、図３に示す時相「１」のボリュームデータに対して、時相「２」のボリュームデータの位置合わせを実行することで、時相「１」のボリュームデータの各ボクセルに対応する時相「２」のボリュームデータ中のボクセルの位置を算出する。

同様に、位置合わせ機能３５４は、時相「１」のボリュームデータに対して、時相「３」のボリュームデータの位置合わせを実行することで、時相「１」のボリュームデータの各ボクセルに対応する時相「３」のボリュームデータ中のボクセルの位置を算出する。このように、位置合わせ機能３５４は、時相「１」のボリュームデータに対して、他の時相のボリュームデータの位置合わせをそれぞれ実行することで、時相「１」のボリュームデータの各ボクセルに対応する各時相のボリュームデータ中のボクセルの位置をそれぞれ算出する。

そして、位置合わせ機能３５４は、一方のボリュームデータ中の各ボクセルに対応する他方のボリュームデータ中のボクセルの位置を示すボクセル位置情報を算出機能３５５に通知する。なお、上記した例では、時相「１」を基準時相として位置合わせする場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、隣接する２時相のボリュームデータ間で位置合わせが実行される場合であってもよい。一例を挙げると、位置合わせ機能３５４は、時相「１」のボリュームデータに対して、時相「２」のボリュームデータの位置合わせを実行する。そして、位置合わせ機能３５４は、時相「２」のボリュームデータに対して、時相「３」のボリュームデータの位置合わせを実行する。このように、隣接する２時相間で位置合わせを実行することで、変形の程度を小さくすることができ、ボクセル位置情報の算出に係る処理負荷を低減することができるとともに、より正確なボクセル位置情報を算出することができる。

算出機能３５５は、抽出機能３５３によって抽出された肺領域の動きに関する指標を算出する。具体的には、算出機能３５５は、位置合わせ機能３５４によって算出されたボクセル位置情報に基づいて、各時相間における肺領域の動きを算出する。例えば、算出機能３５５は、図３の３段目の図中の点線で示すように、肺領域の輪郭に対して外側表面と内側表面とを設定する。すなわち、算出機能３５５は、肺野内の表面と肺野外の表面を設定する。そして、算出機能３５５は、ボクセル位置情報に基づいて、外側表面上のボクセルの移動ベクトルと内側表面上のボクセルの移動ベクトルを算出し、算出した移動ベクトルを用いて、肺野と胸膜との「滑り度」を算出する。なお、以下では、移動ベクトルを動きベクトルとも記載する。

一例を挙げると、算出機能３５５は、まず、抽出機能３５３の抽出結果に基づいて、肺領域の輪郭線を示すボクセルを抽出し、抽出したボクセルに基づいて、外側表面と内側表面とを設定する。例えば、算出機能３５５は、輪郭線を構成する各ボクセルから、肺野の内側と外側のそれぞれに対して輪郭線の法線方向へ一定距離離れた位置に基準ボクセルをそれぞれ設定することで、外側表面と内側表面とを設定する。すなわち、算出機能３５５は、肺領域の輪郭線を構成するボクセルの数と同じ数の基準ボクセルのペアを設定することで、外側表面と内側表面とを設定する。

例えば、算出機能３５５は、図３の３段目の図に示すように、輪郭線を構成する１つのボクセルについて、肺野の内側の基準ボクセルＰ１と外側の基準ボクセルＰ２を設定する。同様に、算出機能３５５は、輪郭線を構成する全てのボクセルについて、肺野の内側の基準ボクセルと外側の基準ボクセルをそれぞれ設定する。ここで、ボクセルごとに設定された内側の基準ボクセルと外側の基準ボクセルがそれぞれペアとなり、肺表面（胸膜）の「滑り度」の算出に用いられる。

算出機能３５５は、基準ボクセルのペアを設定すると、ボクセル位置情報に基づいて、基準ボクセルの位置の変化を特定する。例えば、算出機能３５５は、時相「１」のボリュームデータと時相「２」のボリュームデータとのボクセル位置情報に基づいて、時相「１」のボリュームデータにて設定した基準ボクセルＰ１と基準ボクセルＰ２の、時相「２」のボリュームデータ中における位置を特定する。同様に、算出機能３５５は、時相「１」のボリュームデータにて設定した基準ボクセルのペアについて、時相「２」のボリュームデータ中における位置をそれぞれ特定する。

そして、算出機能３５５は、時相間における基準ボクセルの位置の変化に基づいて、各基準ボクセルの動きベクトルをそれぞれ算出する。一例を挙げると、算出機能３５５は、基準ボクセルＰ１の時相「１」から時相「２」における動きベクトル「ａ」を算出する。また、算出機能３５５は、基準ボクセルＰ１のペアである基準ボクセルＰ２の時相「１」から時相「２」における動きベクトル「ｂ」を算出する。ここで、動きベクトル「ａ」及び「ｂ」は、ボリュームデータのｘｙｚ座標系におけるｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の動きベクトルにそれぞれ分解することができる。

算出機能３５５は、基準ボクセルのペアそれぞれについて、上述したように基準ボクセルの位置の変化を特定することで、動きベクトルをそれぞれ算出する。そして、算出機能３５５は、基準ボクセルのペアごとに、「滑り度」をそれぞれ算出する。例えば、算出機能３５５は、以下の式（１）により、基準ボクセルＰ１と基準ボクセルＰ２に対応する輪郭線上のボクセルの「滑り度」を算出する。なお、式（１）における「Ｓ」は「滑り度」を示し、式（１）における「ａ」は、動きベクトル「ａ」を示し、式（１）における「ｂ」は、動きベクトル「ｂ」を示す。

すなわち、算出機能３５５は、式（１）に示すように、ペアの基準ボクセルの時相間での動きベクトルの差分を算出することで、基準ボクセルに対応する輪郭線上のボクセルの「滑り度」を算出する。算出機能３５５は、基準ボクセルのペアそれぞれについて、動きベクトルの差分を算出することで、肺領域の輪郭線を構成する各ボクセルの「滑り度」を算出する。

算出機能３５５は、各時相間で上述した「滑り度」を算出する。すなわち、算出機能３５５は、時相「２」から時相「３」における「滑り度」から時相「ｎ－１」から時相「ｎ」における「滑り度」までをそれぞれ算出する。すなわち、算出機能３５５は、ボクセル位置情報に基づいて、時相「１」のボリュームデータで設定した基準ボクセルの位置の変化を各時相間でそれぞれ特定し、特定した位置の変化から各時相間での各基準ボクセルの動きベクトルをそれぞれ算出する。そして、算出機能３５５は、算出した各基準ボクセルの動きベクトルに基づいて、肺領域の輪郭線を構成する各ボクセルの「滑り度」を時相ごとにそれぞれ算出する。

生成機能３５６は、算出機能３５５によって算出された「滑り度」と閾値とを比較することで、肺領域の輪郭線上の領域において「動いている部分」と「動いていない部分」とを、各時相のボリュームデータからそれぞれ抽出する。ここで、「滑り度」と比較される閾値は、任意に設定することができる。例えば、閾値を高く設定することで、肺領域の輪郭線上の領域においてほとんど動かない部分を「動いていない部分」として抽出することができる。一方、閾値を低く設定することで、肺領域の輪郭線上の領域においてわずかに動く部分も「動いていない部分」として抽出することができる。この閾値の設定は、状況（例えば、診断内容等）に応じて適宜変更される場合であってもよい。

そして、生成機能３５６は、各時相のボリュームデータから抽出した「動いている部分」と「動いていない部分」とを用いて、複数の時相間における肺領域の位置ごとの動きを示す機能情報を生成する。例えば、生成機能３５６は、図３の４段目の図に示すように、肺領域の位置ごとの動きを、肺野のボリュームレンダリング画像上に色で示した機能情報を生成する。

かかる場合、例えば、生成機能３５６は、各時相における「動いていない部分」の論理解析によって、複数の時相間における肺領域の位置ごとの動きを解析し、解析結果を色で示した機能情報を生成する。一例を挙げると、生成機能３５６は、全時相数に対する「動いていない部分（或いは、動いている部分）」が重なった時相数の割合に応じて色分けした機能情報を生成する。例えば、生成機能３５６は、全時相に亘って「動いていない部分」の領域（１０割の時相で「動いていない部分」が重なっている領域）を青で示し、全時相に亘って「動いている部分」の領域（「動いていない部分」が全く重なっていない領域）を赤で示し、「動いていない部分」が重なっている時相の割合に応じて色を変化させた機能情報を生成する。

これにより、例えば、確実に胸膜癒着・浸潤が生じている領域と、もしかしたら胸膜癒着・浸潤が生じているかもしれない領域と、確実に胸膜癒着・浸潤が生じていない領域とを同時に表示させることができ、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することができる。なお、上記した色分けの例はあくまでの一例であり、その他種々の色分けを行う場合であってもよい。例えば、生成機能３５６は、算出機能３５５によって算出された「滑り度」の大きさに応じて色分けを行うこともできる。

例えば、生成機能３５６は、「動いていない部分」として判定する「滑り度」の値の範囲を、さらに複数段階に分け、それぞれの段階に応じて色を分ける場合であってもよい。一例を挙げると、生成機能３５６は、「動いていない部分」として判定する「滑り度」の値の範囲をさらに３段階に分け、最も高い範囲に属する「滑り度」が算出された領域を最も濃い色で示し、段階が下がるにつれて順に薄くなるように色を割り当てる。例えば、生成機能３５６は、全時相に亘って「動いていない部分」の領域において、最も高い範囲に属する「滑り度」が算出された領域を最も濃い青で示し、段階が下がるにつれて順に薄い青となるように色を割り当てる。

これにより、胸膜癒着・浸潤の程度を表現することができる。例えば、用手的に剥離可能な胸膜癒着・浸潤と、デバイスを用いることで剥離可能な胸膜癒着・浸潤と、剥離不可能な重度の胸膜癒着・浸潤とを識別可能に表示させることができ、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することができる。

なお、上述した機能情報はあくまでも一例であり、生成機能３５６は、その他種々の機能情報を生成することができる。以下、生成機能３５６によって生成される機能情報の例について、図４Ａ～図４Ｄを用いて説明する。図４Ａ～図４Ｄは、第１の実施形態に係る生成機能３５６によって生成される機能情報の例を示す図である。

例えば、生成機能３５６は、図４Ａに示すように、肺野のボリュームレンダリング画像に「動いていない部分」のみを重畳させた機能情報を生成することができる。なお、生成機能３５６は、肺野のボリュームレンダリング画像に「動いている部分」のみを重畳させた機能情報を生成することもできる。

さらに、生成機能３５６は、図４Ａに示すように、各時相における「動いていない部分」を重畳させた際に全ての時相で重なっている領域Ｒ_andと、いずれかの時相において「動いていない部分」となっている領域Ｒ_orとを同時に示した機能情報を生成することができる。ここで、生成機能３５６は、「動いていない部分」の形状を正確に示した機能情報の他にも、「動いていない部分」を大よその形状で示した機能情報を生成することもできる。

また、例えば、生成機能３５６は、複数時相の全期間に対して所定の割合の期間で重複する領域を示す機能情報を生成することもできる。一例を挙げると、生成機能３５６は、図４Ｂに示すように、領域Ｒ_and及び領域Ｒ_orの他に、８割の期間で重複する領域Ｒ₈₀を示す機能情報を生成する。また、生成機能３５６は、重複する割合に応じた等高線を示した機能画像を生成することもできる。例えば、生成機能３５６は、２割、４割、６割、８割の重複を異なる色の等高線によって示した機能情報を生成する。

また、生成機能３５６は、重複する期間の割合だけではなく、面積の割合を示した機能情報を生成することもできる。例えば、図４Ｂに示す領域Ｒ_orの面積を１０割とした場合に、生成機能３５６は、８割の面積の領域を示す機能情報を生成する。ここで、生成機能３５６は、例えば、領域Ｒ_orの形状を維持した状態で縮小させることで、８割の面積の領域を示す機能情報を生成する。

さらに、生成機能３５６は、被検体の特徴点を含む機能情報を生成することもできる。例えば、生成機能３５６は、図４Ｃに示すように、「動いていない部分」と、領域Ｒ_andに加えて、腫瘍領域Ｒ₁₁を示した機能情報を生成する。これにより、例えば、「動いていない部分」が、腫瘍の浸潤によるものであるのか、或いは、腫瘍とは関係ない炎症性の癒着によるものであるのかの判断材料を提供することができる。一例を挙げると、「動いていない部分」の大きさが腫瘍領域Ｒ₁₁と同程度の場合、「動いていない部分」が、腫瘍の浸潤によるものであると推定することができる。一方、「動いていない部分」の大きさが腫瘍領域Ｒ₁₁とよりもはるかに大きい場合、「動いていない部分」が、腫瘍の浸潤によるものではなく、炎症性の癒着によるものであると推定することができる。

また、生成機能３５６は、図４Ｄに示すように、被検体の特徴点として肋骨を示した機能情報を生成する。これにより、被検体内における「動いていない部分」の位置を正確に把握させることができ、術前の計画に有用な情報を提供することができる。

上述したように、医用画像処理装置３００は、複数の時相間における「滑り度」に基づいて機能情報を生成して表示することで、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することを可能にする。医用画像処理装置３００は、その他にも種々の処理を実行することができる。

例えば、制御機能３５１は、被検体の情報に基づいて、機能情報の信頼度を示す情報をディスプレイ３４０に表示させることができる。図５は、第１の実施形態に係る制御機能３５１によるワーニング表示の一例を示す図である。例えば、制御機能３５１は、被検体が肺気腫や、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ：Chronic Obstructive Pulmonary Disease）により、肺野内の動きが悪いことが想定される場合、図５に示すように、「肺疾患の影響が大きいため肺野内の動きが悪い事が想定されます。そのため過大評価する可能性がありますので、ご注意ください」とワーニング表示する。

すなわち、もともとの肺の動きが小さい被検体の場合、胸膜癒着・浸潤がなくても「動いていない部分」が抽出されるおそれがある。したがって、そのような擬陽性の結果に基づく診断を回避するために、制御機能３５１は、図５のようなワーニング表示を行う。

ここで、制御機能３５１は、４Ｄデータに基づいて、肺の状態を推定することができる。例えば、制御機能３５１は、位置合わせ機能３５４による位置合わせ処理において、全時相に亘って位置合わせの変形度が低い場合、動きにくい肺であると推定する。或いは、制御機能３５１は、肺気腫解析ソフトによって４Ｄデータを処理することで、肺の状態を推定する。制御機能３５１は、４Ｄデータに基づく肺の状態の推定において、動きにくい肺であると推定した場合、図５に示すようなワーニング表示を実行する。

また、４Ｄデータの収集時の呼吸の仕方によって、肺の動きが小さくなる場合がある。そこで、制御機能３５１は、肺野内のＣＴ値の変動に基づいて、呼吸がうまくできているか否かを判定し、判定結果に基づいてワーニング表示を行う。例えば、制御機能３５１は、肺野内のＣＴ値の変動が少ない場合、呼吸がうまくできていない（空気をうまく吸えていない）と判定して、「呼吸が上手く出来ていない可能性があり，過大評価の可能性があります」とワーニング表示を行う。

なお、呼吸がうまくできているか否かの判定には、呼吸機能検査の検査結果を用いることもできる。かかる場合には、例えば、制御機能３５１は、通信インターフェース３１０を介して呼吸機能検査の検査結果を取得し、取得した検査結果から被検体の呼吸機能の情報を取得する。そして、制御機能３５１は、呼吸機能の情報に基づいて、４Ｄデータにおける呼吸の状態を判定し、判定結果に基づいてワーニング表示を行う。

また、制御機能３５１は、呼吸の状態だけではなく、事前に収集される全肺のデータを用いて既往歴を確認し、ワーニング表示を行うこともできる。例えば、制御機能３５１は、事前に収集された全肺のデータに対してＬｏｂｅ解析を行うことで、被検体の全肺について、上葉（upper lobe）、中葉（middle lobe）、下葉（lower lobe）のセグメンテーションを行う。ここで、手術により、右肺の上葉が除去されていた場合、制御機能３５１は、「右の上葉が存在しないため、過去に手術した可能性があります。この場合、過小評価する事がありますので注意ください」とワーニング表示を行う。なお、制御機能３５１は、ネットワーク４００を介して、ＨＩＳ（Hospital Information Systems）やＲＩＳ（Radiology Information Systems）から被検体の既往歴を取得することもできる。

また、事前に収集される全肺のデータに基づいて、４Ｄデータの収集範囲が設定される場合であってもよい。例えば、事前に収集された全肺のデータにおいて特定された腫瘍の位置に基づいて、４Ｄデータのスキャン範囲が設定されてもよい。なお、腫瘍の位置は、例えば、医師によって指定されてもよく、ＣＡＤ（Computer Aided Diagnosis）によって特定されてもよい。

以下、４Ｄデータのスキャン範囲の設定について、図６Ａ～図６Ｄを用いて説明する。図６Ａ～図６Ｄは、第１の実施形態に係る４Ｄデータのスキャン範囲の設定の例を説明するための図である。例えば、腫瘍の位置が上葉である場合、図６Ａに示すように、腫瘍が上下方向の中心に位置するように、４Ｄデータのスキャン範囲が設定される。

または、例えば、腫瘍の位置が上葉である場合、図６Ｂに示すように、スキャン範囲の上端が肺尖に設定され、できるだけ肺門部まで含むように、４Ｄデータのスキャン範囲が設定される。肺尖の位置は呼吸動作中にほとんど変わらないため、このように設定した場合でも、４Ｄデータとして適したスキャン範囲を設定することができる。

また、例えば、腫瘍の位置が下葉である場合、図６Ｃに示すように、腫瘍が上下方向の中心に位置するように、４Ｄデータのスキャン範囲が設定される。または、腫瘍の位置が下葉である場合、呼吸による横隔膜の動きにつられて腫瘍の位置が４～５ｃｍ上葉側へ動くため、例えば、図６Ｄに示すように、上端が上側に設定されるように、４Ｄデータのスキャン範囲が設定される。

取得機能３５２は、上述したように設定されたスキャン範囲で収集された４Ｄデータを取得する。すなわち、取得機能３５２は、事前収集された被検体の全肺を含む医用画像データに基づいて決定されたスキャン範囲で収集された複数の医用画像データを取得する。ここで、上述したように、スキャン範囲は、被検体の全肺を含む医用画像データに含まれる病変部位及び被検体の肺の動きのうち少なくとも一方に基づいて決定される。

上述したように、全肺のデータに基づいて４Ｄデータのスキャン範囲が設定された場合、生成機能３５６は、全肺のデータの肺に動きを示した機能情報を生成することができる。すなわち、生成機能３５６は、被検体の全肺を含む医用画像データに、動きに関する指標に基づく被検体の肺の位置ごとの動きを示した機能情報を生成する。例えば、生成機能３５６は、全肺を含む医用画像データから生成した表示画像に「動いていない部分」を重畳させた機能情報を生成することができる。

（変形例１）
上述した実施形態では、動きに関する指標として「滑り度」を算出する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、「移動距離」、「速度」、「加速度」、「ベクトルの相関」、「ＣＴ値の変動」が用いられる場合であってもよい。以下、これらの指標を算出する場合について、図７Ａ及び図７Ｂを用いて説明する。図７Ａ及び図７Ｂは、第１の実施形態に係る変形例１を説明するための図である。なお、図７Ａは、「移動距離」、「速度」、「加速度」を算出する場合について示す。また、図７Ｂは、「ベクトルの相関」を算出する場合について示す。

例えば、「移動距離」、「速度」、「加速度」を算出する場合、算出機能３５５は、図７Ａに示すように、肺領域の内側表面を設定する。すなわち、算出機能３５５は、肺野内に基準ボクセルを設定する。なお、基準ボクセルの設定は、上述した方法と同様に設定することができる。そして、算出機能３５５は、ボクセル位置情報に基づいて、時相「ｎ－１」から時相「ｎ」の基準ボクセルの移動距離「ａ」を算出する。例えば、算出機能３５５は、時相「ｎ－１」における基準ボクセル「Ｐ３」の位置と時相「ｎ」における基準ボクセル「Ｐ３」の位置とに基づいて、移動距離「ａ」を算出する。

また、算出機能３５５は、時相「ｎ－１」と時相「ｎ」との間の時間間隔と移動距離「ａ」に基づいて、基準ボクセル「Ｐ３」の移動速度を算出する。また、算出機能３５５は、時間間隔と移動距離の差を用いて、基準ボクセル「Ｐ３」の加速度を算出する。なお、「移動距離」、「速度」、「加速度」は、値が大きいほど、動きが大きいことを示す。

また、例えば、「ベクトルの相関」を算出する場合、算出機能３５５は、図７Ｂに示すように、肺領域の内側表面と外側表面を設定する。すなわち、算出機能３５５は、肺野内と肺野外に基準ボクセルをそれぞれ設定する。なお、基準ボクセルのペアの設定は、上述した方法と同様に設定することができる。そして、算出機能３５５は、上述した例と同様に、各基準ボクセルの動きベクトルを算出し、算出した動きベクトルに基づいて、図７Ｂに示すように「ベクトルの相関」を算出する。なお、「ベクトルの相関」は、値が大きいほど、動きが小さいことを示す。

また、例えば、「ＣＴ値の変動」を算出する場合、算出機能３５５は、肺野内に設定した基準ボクセルの時相間での「ＣＴ値の変動」を算出する。なお、「ＣＴ値の変動」は、値が小さいほど、動きが小さいことを示す。

上述したように、算出機能３５５が指標を算出すると、生成機能３５６は、算出された指標に基づいて、機能情報を生成する。以下、生成機能３５６によって生成される機能情報の例について、図８及び図９を用いて説明する。図８及び図９は、第１の実施形態に係る変形例１における機能情報の一例を示す図である。

例えば、生成機能３５６は、図８に示すように、「移動距離」、「速度」、「加速度」、「ベクトルの相関」の算出結果に基づいて、「動いていない部分」を抽出し、抽出した「動いていない部分」を肺野のボリュームレンダリング画像に重畳させた機能情報を生成する。ここで、生成機能３５６は、算出機能３５５によって算出された複数の指標を組み合わせた機能情報を生成することもできる。例えば、生成機能３５６は、図９に示すように、「滑り度」に基づいて抽出した「動いていない部分」と、「加速度」に基づいて抽出した「動いていない部分」とを、同一のボリュームレンダリング画像に重畳させた機能情報を生成する。

（変形例２）
また、上述した実施形態では、算出した指標をそのまま用いる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、算出した指標に重み付けを行う場合であってもよい。以下、算出した指標に対して重み付けを行う例について、図１０を用いて説明する。図１０は、第１の実施形態に係る変形例２を説明するための図である。

例えば、算出機能３５５は、動きに関する指標に対して、時相に基づく重み付けを行う。一例を挙げると、算出機能３５５は、図１０に示すように、最大吸気時相の直後の時相が最大となり、最大呼気時相に向かって徐々に小さくなる重み付けを行う。上述したように、呼吸動作中の肺の動きは、息のはき始めが一番大きく動く。そこで、算出機能３５５は、最も動きが大きい時相でも「動いていない部分」に大きな重み付けを行う。

また、例えば、算出機能３５５は、対象部位の位置ごとに算出した指標に基づいて、各位置の他の指標に対して重み付けを行うこともできる。一例を挙げると、算出機能３５５は、対象部位の各位置について「加速度」を算出して、算出した「加速度」が大きい位置の「滑り度」に対してより大きな重み付けを行う。

また、例えば、算出機能３５５は、動きに関する指標に対して、対象部位における位置に基づく重み付けを行うこともできる。例えば、肺野の下端は、横隔膜の動きに伴って大きく動く。そこで、算出機能３５５は、例えば、下葉において算出された指標に対してより大きい重み付けを行う。

（変形例３）
また、上述した実施形態では、ボリュームレンダリング画像を用いて機能情報を生成する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、種々の画像を用いて機能情報を生成する場合であってもよい。以下、ＭＰＲ画像を用いて機能情報を生成する場合について、図１１を用いて説明する。図１１は、第１の実施形態に係る変形例３における機能情報を示す図である。

例えば、生成機能３５６は、図１１に示すように、コロナル面のＭＰＲ画像に含まれる肺野の輪郭に対して動きを示す情報Ｌ１を重畳した機能情報を生成する。ここで、生成機能３５６は、例えば、動きの状態に応じて情報Ｌ１の色を変化させた機能情報を生成する。一例を挙げると、生成機能３５６は、「動いていない部分」の情報Ｌ１を青で示した機能情報を生成する。

ここで、図１１においては、コロナル面のＭＰＲ画像のみを示しているが、実施形態はこれに限定されるものではなく、生成機能３５６は、アキシャル面のＭＰＲ画像、サジタル面のＭＰＲ画像に対して動きを示す情報を重畳した機能情報を生成することもできる。

次に、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００による処理の手順について説明する。図１２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００による処理手順を示すフローチャートである。ここで、図１２におけるステップＳ１０１は、例えば、処理回路３５０が取得機能３５２に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０２は、例えば、処理回路３５０が抽出機能３５３に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０３は、例えば、処理回路３５０が算出機能３５５に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０４は、処理回路３５０が生成機能３５６に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０５は、処理回路３５０が位置合わせ機能３５４に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０６は、処理回路３５０が制御機能３５１に対応するプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。

本実施形態に係る医用画像処理装置３００では、まず、処理回路３５０が、３時相以上の複数時相のボリュームデータを取得する（ステップＳ１０１）。そして、処理回路３５０が、対象部位を抽出して（ステップＳ１０２）、時相ごとに、対象部位の位置ごとの動きに関する指標を算出する（ステップＳ１０３）。

そして、処理回路３５０は、動きに関する指標に基づいて、機能情報を生成して（ステップＳ１０４）、各時相のデータを所定の時相のデータに対して位置合わせする（ステップＳ１０５）。その後、処理回路３５０は、所定の時相における対象部位に対して、各時相の機能情報を表示させる（ステップＳ１０６）。

上述したように、第１の実施形態によれば、取得機能３５２は、少なくとも３時相以上の複数時相において被検体の対象部位を含んで撮像された複数の医用画像データを取得する。算出機能３５５は、複数時相に対応する複数の医用画像データそれぞれについて、各医用画像データに含まれる対象部位の位置ごとに、動きに関する指標を算出する。生成機能３５６は、複数の医用画像データそれぞれについて対象部位の位置ごとに算出された動きに関する指標に基づいて、複数の時相間における対象部位の位置ごとの動きを示す機能情報を生成する。制御機能３５１は、機能情報をディスプレイ３４０に表示させる。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、処理に用いた医用画像データの時相の全期間に亘って、対象部位全体の動きを網羅的に表示させることができ、肺野と胸壁との間の胸膜癒着・浸潤の有無や程度、その範囲などを精度よく評価することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出機能３５５は、対象部位の位置ごとに、複数時相における隣接する時相間での動きに関する指標を算出する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、時相間での詳細な動きを表示させることができ、胸膜癒着や浸潤を精度よく評価することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５６は、複数時相に対応する複数の医用画像データそれぞれについて対象部位の位置ごとに算出された動きに関する指標と閾値とをそれぞれ比較し、比較結果に基づく領域を対象部位上に示した機能情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、胸膜癒着や浸潤の程度、その範囲などを精度よく評価することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５６は、複数時相の比較結果それぞれに対応する複数の領域を論理解析することで、機能情報を生成する。また、生成機能３５６は、複数の領域において複数時相の全期間に対して所定の割合の期間で重複する領域を示す機能情報を生成する。また、生成機能３５６は、複数の領域の面積に対して所定の割合の面積を有する領域を示す機能情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、胸膜癒着や浸潤の程度を精度よく評価することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出機能３５５は、動きに関する指標に対して、時相に基づく重み付けを行う。生成機能３５６は、重み付けが行われた後の動きに関する指標に基づいて、機能情報を生成する。また、算出機能３５５は、動きに関する指標に対して、対象部位における位置に基づく重み付けを行う。生成機能３５６は、重み付けが行われた後の動きに関する指標に基づいて、機能情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、対象部位の実際の動きを考慮して動きに関する指標を算出することができ、より精度の高い評価を行うことを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５６は、所定の時相に対応する医用画像データに含まれる対象部位上に、複数の時相間における対象部位の位置ごとの動きをそれぞれ示した機能情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、観察し易い機能情報を表示させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、取得機能３５２は、被検体の呼気を少なくとも含む呼吸動作において収集された複数の医用画像データを取得する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、肺の動きが大きい時相を含む医用画像データを取得することができ、評価の精度を向上さえることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、取得機能３５２は、事前収集された被検体の全肺を含む医用画像データに基づいて決定された撮像範囲で収集された複数の医用画像データを取得する。算出機能３５５は、複数の医用画像データそれぞれについて、動きに関する指標を算出する。生成機能３５６は、被検体の全肺を含む医用画像データに、動きに関する指標に基づく被検体の肺の位置ごとの動きを示した機能情報を生成する。また、撮像範囲は、前記被検体の全肺を含む医用画像データに含まれる病変部位及び被検体の肺の動きのうち少なくとも一方に基づいて決定される。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、観察しやすい全肺のデータで機能情報を表示さえることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、制御機能３５１は、被検体の情報に基づいて、機能情報の信頼度を示す情報をディスプレイ３４０に表示させる。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、擬陽性の結果に基づく診断を回避させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出機能３５５は、動きに関する指標として、滑り度、移動距離、速度、加速度、ベクトル相関及びボクセル値の変動のうち少なくとも１つを算出する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、種々の指標で動きを解析することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出機能３５５は、動きに関する指標として、滑り度、移動距離、速度、加速度、ベクトル相関及びボクセル値の変動のうち少なくとも１つを算出する。また、算出機能３５５は、動きに関する指標として、滑り度、移動距離、速度、加速度、ベクトル相関及びボクセル値の変動のうち少なくとも２つ以上の値を算出する。生成機能３５６は、少なくとも２つ以上の値を組み合わせた機能情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、種々の指標で動きを解析することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、生成機能３５６は、被検体の特徴点を含む機能情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、位置関係を把握しやすい機能情報を表示させることを可能にする。

（第２の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上述した第１の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

上述した第１の実施形態では、単一のボクセルを基準ボクセルとして設定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、複数のボクセルを含むボクセル群を基準として設定する場合であってもよい。

また、上述した実施形態では、医用画像処理装置３００が各種処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、Ｘ線ＣＴ装置などの医用画像診断装置１００において各種処理が実行される場合であってもよい。かかる場合には、例えば、医用画像診断装置における処理回路が、上述した制御機能３５１と同様の処理を実行する制御機能と、上述した抽出機能３５３と同様の処理を実行する抽出機能と、上述した位置合わせ機能３５４と同様の処理を実行する位置合わせ機能と、上述した算出機能３５５と同様の処理を実行する算出機能と、上述した生成機能３５６と同様の処理を実行する生成機能とを実行する。

また、上述した実施形態では、単一の処理回路（処理回路３５０）によって各処理機能が実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路３５０は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３５０が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

上述した各実施形態の説明で用いた「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。ここで、記憶回路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に構成しても構わない。この場合には、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。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。

ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶部等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることにより提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、各機能部を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、胸膜癒着・浸潤の状態を精度よく評価することができる。

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。

３５０処理回路
３５１制御機能
３５２取得機能
３５３抽出機能
３５４位置合わせ機能
３５５算出機能
３５６生成機能
３００医用画像処理装置

Claims

少なくとも３時相以上の複数時相において被検体の対象部位を含んで撮像された複数の医用画像データを取得する取得部と、
前記複数時相に対応する複数の医用画像データそれぞれについて、各医用画像データに含まれる前記対象部位の表面の位置ごとに、前記表面の内側の基準点と当該表面の外側の基準点とをそれぞれ設定し、前記複数時相において隣接する時相間における前記内側の基準点の位置の変化と当該時相間における前記外側の基準点の位置の変化とに基づいて、前記対象部位の表面の位置ごとの動きに関する指標を算出する算出部と、
前記複数の医用画像データそれぞれについて前記対象部位の表面の位置ごとに算出された前記動きに関する指標に基づいて、前記対象部位の領域における第一の部分領域と当該第一の部分領域よりも動きが大きい第二の部分領域との少なくともいずれかを特定し、前記特定された前記第一の部分領域及び前記第二の部分領域のいずれかについて、前記複数の医用画像データにわたる重複状態に基づく機能情報を生成する生成部と、
前記機能情報を表示部に表示させる表示制御部と、
を備える、医用画像処理装置。
前記生成部は、前記複数の医用画像データのうち所定数以上の医用画像データについて前記第一の部分領域が重複する重複領域を前記機能情報として生成する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
前記生成部は、前記所定数以上の医用画像データについての前記第一の部分領域の論理積を得ることにより前記機能情報を生成する、請求項２に記載の医用画像処理装置。
前記生成部は、前記複数の医用画像データのうち１以上の医用画像データについて前記第一の部分領域が存在する領域を前記機能情報として生成する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
前記生成部は、前記複数の医用画像データについての前記第一の部分領域の論理和を得ることにより前記機能情報を生成する、請求項４に記載の医用画像処理装置。
前記算出部は、前記対象部位の表面の法線方向へ所定の距離離れた内側の位置に前記内側の基準点を設定し、前記対象部位の表面の法線方向へ所定の距離離れた外側の位置に前記外側の基準点を設定する、請求項１～５のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記生成部は、前記複数時相に対応する前記複数の医用画像データそれぞれについて前記対象部位の位置ごとに算出された前記動きに関する指標と閾値とをそれぞれ比較することで、前記第一の部分領域と前記第二の部分領域との少なくともいずれかを特定する、請求項１～６のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記生成部は、前記複数の医用画像データの前記第一の部分領域において前記複数時相の全期間に対して所定の割合の期間で重複する領域を示す前記機能情報を生成する、請求項２又は３に記載の医用画像処理装置。
前記生成部は、前記複数の医用画像データのうち１以上の医用画像データについて前記第一の部分領域が存在する領域の面積に対して所定の割合の面積を有する領域を示す前記機能情報を生成する、請求項４又は５に記載の医用画像処理装置。
前記算出部は、前記動きに関する指標に対して、時相に基づく重み付けを行い、
前記生成部は、前記重み付けが行われた後の前記動きに関する指標に基づいて、前記機能情報を生成する、請求項１～９のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記算出部は、前記動きに関する指標に対して、前記対象部位における位置に基づく重み付けを行い、
前記生成部は、前記重み付けが行われた後の前記動きに関する指標に基づいて、前記機能情報を生成する、請求項１～１０のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記生成部は、所定の時相に対応する医用画像データに含まれる前記対象部位上に、前記機能情報を生成する、請求項１～１１のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記取得部は、前記被検体の呼気を少なくとも含む呼吸動作において収集された前記複数の医用画像データを取得する、請求項１～１２のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記取得部は、事前収集された前記被検体の全肺を含む医用画像データに基づいて決定された撮像範囲で収集された前記複数の医用画像データを取得し、
前記算出部は、前記複数の医用画像データそれぞれについて、前記動きに関する指標を算出し、
前記生成部は、前記被検体の全肺を含む医用画像データに、前記動きに関する指標に基づく前記被検体の肺の位置ごとの動きを示した機能情報を生成する、請求項１～１３のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記撮像範囲は、前記被検体の全肺を含む医用画像データに含まれる病変部位及び前記被検体の肺の動きのうち少なくとも一方に基づいて決定される、請求項１４に記載の医用画像処理装置。
前記表示制御部は、前記被検体の情報に基づいて、前記機能情報の信頼度を示す情報を前記表示部に表示させる、請求項１～１５のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記算出部は、前記動きに関する指標として、滑り度、移動距離、速度、加速度、ベクトル相関及びボクセル値の変動のうち少なくとも１つを算出する、請求項１～１６のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
前記算出部は、前記動きに関する指標として、前記滑り度、前記移動距離、前記速度、前記加速度、前記ベクトル相関及び前記ボクセル値の変動のうち少なくとも２つ以上の値を算出し、
前記生成部は、前記少なくとも２つ以上の値を組み合わせた前記機能情報を生成する、請求項１７に記載の医用画像処理装置。
前記生成部は、前記被検体の特徴点を含む前記機能情報を生成する、請求項１～１８のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。