JP7246915B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法及びｘ線診断装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理方法及びＸ線診断装置に関する。

臨床において、心臓血管系の疾患は深刻な病理学的形態であり、経皮的冠動脈形成術（ＰＣＩ）によってステント等を病人の体内にインターベンションすることにより、病症を緩和する必要があることがある。術前計画及び術中ナビゲーションは、経皮的冠動脈形成術に用いられる重要な技術であり、術前計画及び手術過程において、十分な可視化は手術の成否にとって非常に重要である。

従来、特許文献１、２のいずれにもステント留置支援システムが提案されており、仮想ステント解析技術及びＤＳＡ（Digital Subtraction Angiography、ディジタルサブトラクションアンギオグラフィ）技術が開示されているが、これらの文献においては、ステント留置術においてステントを案内するために、どのように仮想ステント解析方法によって術前計画段階でステントを位置決めするか、と共に、位置決めしたステントとＤＳＡ画像とをどのように融合するか、という点に重点が置かれている。

また、特許文献３には、単一のプラークの最適なビュー角度の計算方法が提供されている。その方法によって、単一のプラークについて最適な観察角度を選択することができる。

米国特許第７６５０１７９号明細書 米国特許第８０６０１８６号明細書 米国特許出願公開第２００６／０００８４８６２号明細書

本発明が解決しようとする課題は、最適なビュー角度で複数のプラークを観察することである。

実施形態に係る医用画像処理装置は、複数プラークの視覚化表示のための医用画像処理装置であって、関心領域設定部と、認識部と、重み付け値設定部と、計算部とを備える。関心領域設定部は、被検体の３Ｄ画像において、管状構造における複数のプラークを含むように関心領域を設定する。認識部は、前記関心領域に対して、前記複数のプラークのそれぞれの位置及び特性を認識する。重み付け値設定部は、認識結果に基づいて、複数のパラメータに対応する複数の重み付け値を設定する。計算部は、前記複数のパラメータと前記複数の重み付け値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する。
を備える、医用画像処理装置。

図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 図２は、複数のプラークを有する分岐部位を関心領域とする場合の関心領域を説明するための概略図である。 図３Ａは、被検体から検出されたCT画像においてプラークの位置及び特性を示した図である。 図３Ｂは、ＩＶＵＳ（血管内超音波）を利用して得られた血管の断面においてプラークの位置及び特性を示した概略図である。 図４は、本実施形態に係る医用画像処理装置の処理フローのフローチャートである。 図５は、最適なビュー角度を決めるためのパラメータを説明する概略図である。 図６は、パラメータの１つである血管の透視短縮率を示す概略図である。 図７は、パラメータの１つである血管の重畳率を示す概略図である。 図８は、パラメータの１つである血管の狭窄率を示す概略図である。 図９は、パラメータの１つである血管の変位量を示す概略図である。 図１０は、パラメータの１つである血管の分岐角度を示す概略図である。 図１１は、本実施形態の変形例１に係るビュー角度を最適なビュー角度に調整した場合の、血管のＤＳＡ画像及び血管内超音波の方式で表示されたレジストレーション後の血管の断面を示す概略図である。 図１２は、本実施形態の変形例２に係る医用画像処理装置の処理フローの概略図である。 図１３は、パラメータの１つである血管のポジティブモデリング率を示す概略図である。 図１４は、第２の実施形態に係るＸ線診断装置を示すブロック図である。

本実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理方法及びＸ線診断装置に関し、特に管状構造の分岐部位に複数のプラークが存在する場合、複数のプラークに対しビュー角度の最適化を行う医用画像処理装置、医用画像処理方法及びＸ線診断装置に関する。

上述したように、単一のプラークの最適なビュー角度の計算方法が提供されているが、経皮的冠動脈形成術（ＰＣＩ）過程において、血管の分岐部位に複数のプラークが存在する場合があり、この場合、上述した技術では最適なビュー角度を探し出すことは困難である。また、プラークは形成原因の相違で、表れる特性がそれぞれ異なっており、手術においてプラーク特性に対する把握も必要である。上述した技術では、この方面について不足がある。従って、複数プラークの場合、特に分岐部位に複数プラークが存在する場合に、最適なビュー角度で関連の分岐を観察すると共に全てのプラークの位置及び特性を全面的に考慮することができる新たな技術が必要となる。

本実施形態は、上記した課題を解決するためになされたものであり、最適なビュー角度で分岐部位の複数のプラークを観察することができると共に、ＤＳＡ画像又はＤＡ（Digital Angiography、ディジタルアンジオグラフィ）画像においてプラークの位置及び特性を表示することができる医用画像処理装置、医用画像処理方法及びＸ線診断装置を提供する。

本実施形態の一態様による医用画像処理装置は、被検体の３Ｄ画像において、管状構造の分岐部での複数のプラークを含むように関心領域を設定する関心領域設定手段と、前記関心領域に対して、前記複数のプラークの各々の位置及び特性を認識する認識手段と、認識結果に基づいて、複数のパラメータに対応する複数の重み付け値を設定する重み付け値設定手段と、前記複数のパラメータと前記複数の重み付け値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する計算手段と、を備える。

本実施形態の一態様による医用画像処理方法は、複数プラークの視覚化表示のためのものであって、被検体の３Ｄ画像において、管状構造の分岐部での複数のプラークを含むように関心領域を設定する関心領域設定工程と、前記関心領域に対して、プラークの位置及び特性を認識する認識工程と、認識結果に基づいて、複数のパラメータに対応する複数の重み付け値を設定する重み付け値設定工程と、前記複数のパラメータと前記複数の重み付け値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する計算工程と、を含む。

本実施形態の医用画像処理装置、医用画像処理方法及びＸ線診断装置を用いることにより、最適なビュー角度で血管の分岐部位に含まれる複数のプラークの位置及び特徴を観察できる。

且つ、ＤＳＡ画像又はＤＡ（Digital Angiography、ディジタルアンジオグラフィ）画像においてプラークの３Ｄ画像を重畳表示することができ、操作者を支援してステント計画及びステントインターベンション手術において複数のプラークを有する分岐部位の形態及びプラークの特性を正確且つ全面的に把握することができるため、精確にステントを挿入するか、或いはプラーク部分を処理することも可能になる。

また、操作者に、実際の必要に応じてターゲットプラークを調整させるか、又はターゲットプラーク或いは一部のパラメータの重み付け値を調整させることができる。これにより、操作者が実際の必要に応じて最適なビュー角度を調整できるように、表示の融通性を向上させることが可能である。

（第１の実施形態）
以下、図面を参照して、本実施形態の詳細について説明する。なお、以下に示す実施形態は例示に過ぎず、本願に係る医用画像処理装置、医用画像処理方法及びＸ線診断装置は、以下の実施形態に示す構成によって限定されるものではない。

以下の実施形態においては、被検体において血管領域の３Ｄデータを採集すると共に３ＤデータにおいてＲＯＩ領域を選定するものを例として説明するが、本実施形態の適用は血管領域に限定されず、管状構造を有し、管状構造に多箇所の病変が発生する可能性がある領域（例えば、分岐部位）でさえあれば、その他の管状構造に適用してもよい。

また、上述した３Ｄデータは、本実施形態においてはＣＴ画像データを例として説明しているが、ＣＴ方式で形成される画像データに限らず、ＭＲ方式で形成される画像データなどの他の３Ｄデータも含まれる。

また、本実施形態では説明の便宜のため、病変部分についてプラークという概念を用いているが、本実施形態におけるプラークは塊状構造であり、通常の意味での血管内プラークのみならず、血管におけるポジティブリモデリング、ネガティブリモデリング、浮腫、水腫、腫瘍、ポリープなどの他の病理形態も含まれている。

図１は、第１の実施形態の医用画像処理装置を示すブロック図である。図１に示すように、医用画像処理装置１は、処理回路１００を有する。処理回路１００は、関心領域設定機能１０１と、認識機能１０２と、重み付け値設定機能１０３と、計算機能１０４とを実行する。ここで、関心領域設定機能１０１は、関心領域設定部の一例である。また、認識機能１０２は、認識部の一例である。また、重み付け値設定機能１０３は、重み付け値設定部の一例である。また、計算機能１０４は、計算部の一例である。

図１に示す医用画像処理装置１においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態で図示しないメモリへ記憶されている。処理回路１００は、メモリからプログラムを読み出して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１００は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。なお、図１においては、関心領域設定機能１０１、認識機能１０２、重み付け値設定機能１０３及び計算機能１０４の各処理機能が単一の処理回路１００によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路１００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１００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。

処理回路１００は、メモリから関心領域設定機能１０１に相当するプログラムを読み出して実行することにより、ＣＴ等によって撮像される３Ｄデータにおいて、管状構造（以下では、単に血管と称する）の分岐部位に位置する複数のプラークを含むように関心領域を設定する。具体的には、関心領域設定機能１０１は、ＣＴ等によって撮像された後、分岐を有する領域を検出すると共に、更に分岐を有する領域においてプラークが存在するか否かを分析し、プラークが存在し、且つプラークが複数であると判断した場合、操作者に提示し、操作者によって関心を持つ領域が選択され、関心領域として設定する。上記した例では、操作者が手動で関心領域ＲＯＩを選択しているが、当然、予め設定されたプログラムを実行することにより、関心領域の設定を自動的に完成してもよい。

処理回路１００は、メモリから認識機能１０２に相当するプログラムを読み出して実行することにより、前記関心領域に対して、前記複数のプラークそれぞれの位置及び特性を認識する。具体的には、認識機能１０２は、複数のプラークを有する関心領域である分岐部位に対して、被検体のＣＴ画像又はＩＶＵＳ画像等からプラークを認識すると共に、プラークの位置及び特性をマークする。ここで、プラークの特性とは、プラーク自身が有する属性であり、本実施形態におけるプラーク特性とは、脂質成分、石灰化成分、線維性又は線維化脂肪性又は壊死性のコア成分の少なくともいずれかである。

図３Ａは、被検体から検出されたＣＴ画像においてプラークの位置及び特性を示した図である。図３Ａにおける矢印部分で指された部位は複数プラークが存在する血管の分岐部位であり、好ましくは、当該分岐部位に含まれる複数のプラークは図面において強調表示され、例えばプラークのある位置をハイライト表示してもよく、また図においてプラークが有する異なる特性を直観的に区別するように、プラークの特性に基づいて、異なる色を用いて脂質成分、石灰化成分、線維性又は線維化脂肪性又は壊死性のコア成分を標識してもよい。各プラークの位置と各プラークが有する異なる特徴とを知ることは、操作者の実際の操作、例えばステント挿入にとって重要であるので、好ましい。図３Ｂは、ＩＶＵＳ（血管内超音波）を利用して得られた血管の断面においてプラークの位置及び特性を示した概略図である。プラークの血管内超音波における表示方式もＣＴ画像における表示方式と同一であり、分岐部位に含まれる複数のプラークの位置及び特性を図面において強調表示すると共に、色やパターン等を用いて区別してもよい。

本実施形態においては、色を用いて各プラークの位置及び特性を標識しているが、色に限定されず、異なるプラークの位置及び特性を区別できれば、他の方式を用いて標識してもよい。

処理回路１００は、メモリから重み付け値設定機能１０３に相当するプログラムを読み出して実行することにより、認識機能１０２が複数のプラークそれぞれの位置及び特性を認識した後に得た認識結果に基づいて、複数のパラメータに対応する複数の重み付け値を設定する。ここで、複数のパラメータは、管状構造の透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度から選ばれる少なくとも２つである。複数の重み付け値は、血管の透視短縮率と、重畳率と、狭窄率と、変位量と、分岐角度とのパラメータにそれぞれ付与した重み付け値である。また、前記重み付け値は各プラークの異なる特性に基づいて、プラークに対しランク付けをすることで得られたものであり、異なるプラークのランクに対応する重み付け値は異なる。例えば、脂質成分のプラークが石灰化のプラークよりも高いプラークランク（重み付け値）を有するように、脂質成分が高く、破損し易いという特性を有するプラークの重み付け値を大きく設定してもよい。

本実施形態において、各プラークの重み付け値は、プラークランク（プラーク特性）により特定される。

本実施形態では、透視短縮率と、重畳率と、狭窄率と、変位量と、分岐角度とそれらの指標から全ての指標をパラメータとして選択しているが、実際の必要に応じて一部の指標をパラメータとして選択してもよい。

前記パラメータはαとβ角を変量とする関数Ｆ_parameter（α，β）である。それにおいて、α、βはＣアームＸ線診断装置における被検体に対するＣアームの位置を示すための角度である。αは、Ｃアームが被検体周りに回転するアーム角を示し、ＲＡＯ／ＬＡＯ角度であり、βは、Ｃアームが頭位置又は足位置にあるアーム角を示し、ＣＲＡ／ＣＡＵ角度である。上述のこれらのパラメータの各パラメータについて、各組のαとβの値により唯一のパラメータ値を特定でき、前記複数のパラメータはそれぞれビュー角度を示すα、βの変更に応じて変更する。

本実施形態に例示されたα、βはＣアームＸ線診断装置に用いられているが、ＣアームＸ線診断装置に限定されず、角度によって前記各パラメータの値を特定できれば、他のＸ線診断装置を適用してもよい。

各パラメータの意味については、後に詳述する。

処理回路１００は、メモリから計算機能１０４に相当するプログラムを読み出して実行することにより、複数のプラークに対する最適なビュー角度を計算する。具体的には、計算機能１０４は、前記複数のパラメータ（血管の透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度）と各プラークの特性により決められる複数の重み付け値に基づいて、複数のプラークに対する最適なビュー角度を計算する。

最適なビュー角度は、以下の式（１）によって計算することができる。

ここで、式（１）におけるＦ_{foreshortening}（α、β）は血管の透視短縮率を示し、Ｆ_overlapping（α、β）は血管の重畳率を示し、Ｆ_stenosis（α、β）は血管の狭窄率を示し、Ｆ_movement（α、β）は血管の変位量を示し、Ｆ_{adjacentspacing}（α、β）は血管の分岐角度を示し、γ、δ、ε、θ、μはそれぞれ血管の透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度に対応するプラークの重み付け値を示す。

本実施形態においては、計算機能１０４が、式（１）のargmin値が最小となる場合のα、βを計算することにより、この場合のα、βを最適なビュー角度とする。

実際に操作する場合、操作者は、複数のパラメータと各々に対応する重み付け値とを乗算させてから加算した値が最小となるようにＣアームＸ線診断装置のα、β値を調整し、その後にＣアームの角度を固定し、最適なビュー角度であるα、βを保持する。

最適なビュー角度を見つけるための各パラメータを考慮する場合、ターゲット血管の透視短縮が小さく、血管の重畳が小さく、血管狭窄程度が大きく、プラーク領域の移動距離が小さく、分岐部位の分岐角度が大きいことが望ましい。ここで、ターゲット血管の透視短縮、血管の重畳、及びプラーク領域の移動距離は小さい方が好ましく、血管狭窄程度及び分岐部位の分岐角度は大きい方が好ましい。つまり、各パラメータの好ましい基準が統一されておらず、１つの公式で最適角度を求めることが困難である。従って、本実施形態では、基準を統一して１つの公式で最適角度を計算可能とするために、血管の狭窄率の逆数と血管の分岐角度の逆数をパラメータＦ_stenosis、Ｆ_{adjacentspacing}とした。この場合に、各パラメータとそれぞれの重み付け値とを乗算させてから加算した値の最小値を求めればよい。

言うまでもなく、最小値の計算は一例に過ぎず、実施形態はこれに限定されず、ターゲット血管の透視短縮、血管の重畳、及びプラーク領域の移動距離の逆数を用いて最大値を計算してもよく、他のルールに従って他の値を計算してもよい。

図４は、本実施形態の医用画像処理装置１により行われる処理フローを説明するためのものである。

図４に示すように、医用画像処理装置１においては、まず、関心領域設定機能１０１が、例えば、ＣＴや、ＭＲ方式で収集された３Ｄ画像において、血管の分岐部位に位置する複数のプラークを含むように関心領域を設定する（ステップＳ２０１）。

ここで、関心領域の設定方法については、例えば、図２を参照しながら設定してもよい。

図２のおいては、左側にプラークが存在する冠状動脈の分岐部位が例示されており、右側に操作者によって選択された、或いはプログラムによって自動的に認識された分岐部位が示される。まず、図２の左側に例示されたように、認識された複数のプラークを有する全ての血管を表示し、プラークを有する全ての血管は何れも３つの数字を用いてプラークの数及び存在する位置を表す。例えば、１１１は３つのプラークが存在し、３つのプラークがそれぞれ上側、右側及び下側に位置するものであり、１１０は２つのプラークが存在し、２つのプラークがそれぞれ上側及び下側に位置するものであり、００１は１つのプラークが存在し、その１つのプラークが血管の右側の分岐に位置するものである。３つの数字のうち少なくとも２つの数字が１である血管を認識することにより、分岐部位に複数のプラークが存在する全ての血管を特定することができる。続いて、操作者又は予め設定されたプログラムにより、特定された複数の血管から１つ又は複数を選択して、関心を持つ領域を関心領域として設定する。

続いて、関心領域設定機能１０１により関心領域が設定されると、認識機能１０２は、関心領域に対して、ＣＴ画像又はＩＶＵＳ画像を代表とするマルチモーダル画像からプラークを認識すると共に、プラークの位置及び特性をマークする（ステップＳ２０２）。ここで、ステップＳ２０２において、分岐部位に含まれる複数のプラークの位置及び特性を画像上で強調表示してもよい。本実施形態においては、例えば色を用いて各プラークの位置及び特性を標識しているが、色に限定されず、異なるプラークの位置及び特性を区別できれば、他の方式を用いて標識してもよい。

その後、ステップＳ２０３において、重み付け値設定機能１０３は、認識機能１０２により認識したプラークの位置及び特性に基づいて、各プラークをプラークのランクに応じて分けて、異なるランクのプラークに異なる重み付け値を付与する。

ステップＳ２０３において、重み付け値設定機能１０３は、複数のプラークがそれぞれ脂質成分、石灰化成分、線維性又は線維化脂肪性又は壊死性のコア成分のうちの何れに属するかを認識すると共に、事前に特定された脂質成分、石灰化成分、線維性又は線維化脂肪性又は壊死性のコア成分の各々の属するプラークのランクに応じて、複数のプラークに対してランク付けをし、プラークのランクに対応する重み付け値を各プラークに付与する。例えば、脂質成分のプラークが石灰化プラークよりも高いプラークランク（重み付け値）を有するように、脂質成分が高く、破損し易いという特性を有するプラークの重み付け値を大きく設定してもよい。

そして、ステップＳ２０４において、計算機能１０４は、複数のパラメータと各プラークの特性により決められる複数のパラメータに対応する複数のプラークの重み付け値に基づいて、最適なビュー角度を計算する。

ここで、「最適なビュー角度」はＯＶＡと略称され、Ｘ線画像を収集する過程に用いられ、通常はα（ＬＡＯ／ＲＡＯ）とβ（ＣＲＡ／ＣＲＵ）との２つの角度を含む。

図５に示すように、ＯＶＭは「最適なビュー角度図」の略語であり、１つの関数Ｆ_parameter（α，β）として定義可能であり、該関数は２つのアーム角α（ＬＡＯ／ＲＡＯ）とβ（ＣＲＡ／ＣＲＵ）を変量として用いることにより、ある角度でのパラメータ（透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度）の値を計算する。ＯＶＭにおいて最適パラメータ値を見つけることにより最適なビュー角度（ＯＶＡ）を得る。なお、図５においては、点ごと（角度ごと）に透視短縮率を示し、透視短縮率を５つの範囲に区分けして色付けしたグラフを示す。

複数のパラメータは、血管の透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度から選ばれる全て又は任意の複数である。複数の重み付け値はそれぞれ複数のパラメータに対応し、また複数の重み付け値は複数のプラークの各々の特性に基づいて特定されるものである。

前述した通り、本実施形態において、最適なビュー角度は、透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度をパラメータとする各関数Ｆ_parameter（α，β）を総合的に考慮することにより特定される。即ち、上記した式（１）に示すように、透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度の各関数の値の和（argmin）が最小となる場合、αとβに基づく最適なビュー角度を特定できる。

以下では、図６～図１０を参照しながら本実施形態における各パラメータの意味を具体的に説明する。

図６は、パラメータの１つである血管の透視短縮率を示す概略図である。図７は、パラメータの１つである血管の重畳率を示す概略図である。図８は、パラメータの１つである血管の狭窄率を示す概略図である。図９は、パラメータの１つである血管の変位量を示す概略図である。図１０は、パラメータの１つである血管の分岐角度を示す概略図である。

図６に示すように、パラメータの１つである血管の透視短縮率は、特定のビュー角度から血管を観察する場合、異なる状態での血管が１つの画像平面に投影された時にその２次元投影が最長となる場合の２次元投影に対する短縮率を示すものである。最適なビュー角度を考慮する場合、折り畳みがない時の本当の長さの血管を観察するために、透視短縮率が小さいことが好ましい。

図７に示すように、パラメータの１つである血管の重畳率は血管の間の重畳率を示すためのものである。図７の左側と右側にはそれぞれαとβが異なる値である場合の重畳率が例示されており、図７の左側の図においてαとβはそれぞれ６９度、５５度であり、この場合の血管の間には重畳がなく、重畳率が０％である。一方、図７の右側の図においてαとβはそれぞれ３度、３８度であり、この場合の血管の間の重畳率が３５％である。最適なビュー角度を考慮する場合、観察する時に他の血管にもたらされる影響を小さくするために、重畳率が小さいことが好ましい。

図８に示すように、血管壁内にはプラークの堆積が存在するため、プラーク堆積が存在する部分の血管内径が狭くなる。最適なビュー角度を考慮する場合、望ましいのはプラーク堆積が多く、即ち血管内径が最も狭い部分を観察することである。従って、狭窄率が大きいことが好ましい。しかし、本実施形態においては、最適なビュー角度αとβを特定する時に計算するのは、各関数Ｆ_parameterの最小値であるので、数式１に代入するＦ_stenosis（α、β）は狭窄率の逆数である。

図９に示すように、心臓の拍動に伴って、血管（例えば、関心領域）の１つの心拍周期における位置は変化している。例えば、投影１においてＰＳで示す収縮期のプラークと投影２においてＰＤで示す拡張期のプラークとの位置の差が大きい。最適なビュー角度を考慮する場合、望ましいのは、モーションアーティファクトを回避できるように、血管（例えば、関心領域であってもよい）の変位量を小さくすることである。本実施形態では収縮期と拡張期との２枚の３Ｄ画像を用いて血管の変位量を測定しているが、心拍周期全体の３Ｄ画像を分析して、血管の変位量を平均化した後の最小値を取得してもよい。

図１０に示すように、図面には、（ａ）、（ｂ）で血管の２種の異なる分岐角度を示すものが示されている。（ａ）において血管の２つのサブブランチ１、２の距離が近く、（ｂ）において血管の２つのサブブランチ１、２の距離が遠い。（ａ）、（ｂ）を比較して自明であるように、（ｂ）において血管の分岐角度が大きい。最適なビュー角度を考慮する場合、分岐部位での血管分岐の間の関係をはっきりと検査することを可能とするために、且つインターベンション手術において、２つの血管にステントを挿入し易く、２つの血管が互いに影響しないようにするために、血管の分岐角度が大きいことが好ましい。しかし、本実施形態においては、最適なビュー角度αとβを特定する時に計算されるのは、各関数Ｆ_parameterの最小値であるので、数式１に代入するＦ_{adjacentspacing}（α、β）は分岐角度の逆数である。

本実施形態の医用画像処理方法において、血管の分岐部位に複数のプラークが存在する分岐に対して関心領域を設定し、関心領域に対してプラークの位置及び特性を認識し、特性に基づいてプラークのランク付けをし、異なる特性（ランク付け）のプラークに異なる重み付け値を付与し、複数のパラメータと複数の重み付け値に基づいて、最適なビュー角度を決める。これにより、血管の分岐部位に複数プラークが存在する場合についても、最適なビュー角度で観察することができる。

（変形例１）
第１の実施形態の変形例として、医用画像処理装置１には、計算した最適なビュー角度を表示する表示制御機能をさらに備えてもよい。なお、表示制御機能は、ビュー角度に基づいてＤＳＡ画像又はＤＡ画像を取得すると共に、取得したＤＳＡ画像又はＤＡ画像と３Ｄ画像を重畳表示することが好ましい。すなわち、図示しないメモリが表示制御機能に相当するプログラムを記憶し、処理回路１００が、メモリから表示制御機能に相当するプログラムを読み出して実行することにより、ディスプレイに対する種々の表示を制御する。なお、表示先のディスプレイは、医用画像処理装置１が備えるディスプレイ（不図示）でもよく、或いは、ネットワークを介して接続されるディスプレイでもよい。

ここで、３Ｄ画像は被検体の全体画像であってもよく、血管の全体又は一部の画像であってもよく、操作者が選択した関心領域の画像であってもよい。

図１１は、ビュー角度を最適なビュー角度に調整した場合の、血管のＤＳＡ画像、及び血管内超音波の方式で表示された、レジストレーションした後の血管の断面を示す概略図である。図１１において最左側に位置する図は、ビュー角度を最適なビュー角度に調整した場合の血管のＤＳＡ画像である。実際の操作において操作者は常にＤＳＡ画像を観察用図として用いるため、ビュー角度が最適なビュー角度である場合の血管のＤＳＡ画像を表示することが好ましい。また、画像において関心領域設定機能１０１により設定された３Ｄ画像の関心領域を重畳表示する。ＤＳＡ画像とＣＴイメージング又はＭＲイメージング等に基づいて得られた３Ｄ画像とを重畳表示することにより、ＤＳＡ画像において最適なビュー角度での血管の分岐部位の複数のプラークの位置及び特性を直観的且つ正確に観察することができる。

図１１の真中と右側に上下２段で示す図は最適なビュー角度での血管内超音波（ＩＶＵＳ）の方式で表示されたレジストレーションした後の血管の断面の概略図である。上段と下段の図は、分岐された各血管における断面をそれぞれ示す。図１１の左側に示すＤＳＡ画像に基づいて、ＤＳＡ画像とＩＶＵＳ画像との間にレジストレーションを行うことにより、ＩＶＵＳモーダルなどの他のモーダルであっても血管が最適なビュー角度である各プラークの位置及び特性を表示することができる。

また、本変形例ではビュー角度を最適なビュー角度に調整した場合の血管のＤＳＡ画像のみが例示されているが、これに限らず、ビュー角度を最適なビュー角度に調整した場合のＤＡ（Digital Angiography、ディジタルアンジオグラフィ）画像を用いてもよい。

なお、レジストレーションは、ＤＳＡ画像（又はＤＡ画像）とＩＶＵＳ画像を除いた他のモーダルで行われてもよい。

変形例１の医用画像処理装置１によれば、ＤＳＡ画像又はＤＡ（Digital Angiography、ディジタルアンジオグラフィ）画像においてプラークの３Ｄ画像を重畳表示することができ、操作者を支援してステント計画及びステントインターベンション手術において複数のプラークを有する分岐部位の形態及びプラークの特性を正確且つ全面的に把握することができるため、精確にステントを挿入するか、或いはプラーク部分を処理することも可能になる。

（変形例２）
上述した実施形態では、関心領域における全てのプラークを表示しているが、全てのプラークが何れも操作者が関連を持つものであるわけではないことがある。この場合に、該プラークの重み付け値を手動的に低く調整するか、或いは操作者が関心を持たないプラークの表示を直接にオフにすることができる。

また、表示制御機能は重み付け値設定機能１０３により設定された各プラークが有する重み付け値を表示してもよく、上述のように、各プラークに付与する重み付け値は各プラークの特性により決められる。しかし、全てのパラメータの重み付け値が同一値であることが望ましくないか、又は一部のパラメータの重みを増加或いは低減することが望ましいことがある。この場合に、プラークのランク（プラーク特性）によって各プラークの重み付け値を特定した後に、操作者が実際の必要（例えば、手術類型）及び経験などに応じて各プラークの重み付け値を微調整してもよい。なお、プラークのランク（プラーク特性）によって各プラークの重み付け値を特定した後に、操作者が実際の必要（例えば、手術類型）などに応じて各パラメータ（透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度）に対応する重み付け値の大きさを微調整してもよい。

図１２は、本実施形態の変形例２の医用画像処理装置１の処理フローの概略図である。図１２では、矢印を用いて医用画像処理装置の処理順次を示す。

図１２に示すように、まず、複数プラークを有する分岐領域にＲＯＩを設置し、ＲＯＩ領域における複数のプラークをターゲットプラークとする。

そして、認識した複数のターゲットプラークを強調表示する。ここで、例えば、複数のプラークに番号を付け、操作者が必要に応じて番号に従ってターゲットプラークを変更するように一部の強調表示されたプラークをオン又はオフにすることを可能にする。即ち、表示制御機能は、複数のプラークに対して、最適化されたビュー角度で表示を行ってもよく、複数のプラークにおける各プラークに対して、最適化されたビュー角度で表示を行ってもよく、当然、複数のプラークにおける一部のプラークに対して、最適化されたビュー角度で表示を行ってもよい。

続いて、重み付け値設定機能１０３が重み付け値を計算すると共に、表示制御機能によって重み付け値を操作者に表示する（図１２における表を参照）。操作者が必要に応じて、行を単位として複数のプラーク（本例ではプラーク１～４）におけるいずれか又は幾つかの重み付け値を手動的に調節することができ、また列を単位として複数のパラメータ（本例では透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度）におけるいずれか又は幾つかの重み付け値を手動的に調節することもでき、また行、列の方式に係らず表におけるいずれか又は幾つかの重み付け値を手動的に調節することもできる。

その後、最適なビュー角度を計算すると共に、最適なビュー角度を操作者に示す。

最後に、最適なビュー角度をＣアームＸ線診断装置に適用して、ライブＤＳＡ画像を得ると共にユーザに融合／レジストレーションした後のマルチモーダル画像（本例ではＤＳＡ画像とＩＶＵＳ画像）を示す。

変形例２の医用画像処理装置１によれば、操作者に、実際の必要に応じてターゲットプラークを調整させるか、又はターゲットプラーク或いは一部のパラメータの重み付け値を調整させることができる。これにより、操作者が実際の必要に応じて最適なビュー角度を調整できるように、表示の融通性を向上させることが可能である。

（変形例３）
上述した実施形態では、パラメータとして、透視短縮率と、重畳率と、狭窄率と、変位量と、分岐角度とを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、その他の指標をパラメータとして用いる場合でもよい。例えば、血管におけるポジティブリモデリングをターゲットとする場合には、ポジティブリモデリング率をパラメータとして用いる場合でもよい。

図１３は、パラメータの１つである血管のポジティブモデリング率を示す概略図である。図１３に示すように、血管のポジティブモデリングは、血管内腔の径は変化しないが、プラークの生成・伸展に伴って血管径が拡大する。最適なビュー角度を考慮する場合、望ましいのはプラークの堆積が多く、血管壁の厚みが最も厚い部分を観察することである。従って、図１３に示すポジティブリモデリング率が大きいことが好ましい。しかし、本実施形態においては、最適なビュー角度αとβを特定する時に計算するのは、各関数Ｆ_parameterの最小値であるので、ポジティブリモデリング率を上記した式（１）に用いる場合には、代入するＦ_remodeling（α、β）はポジティブリモデリング率の逆数である。

上述したように、本実施形態に用いられるパラメータは種々の指標を用いることができる。これらの指標は、ターゲットとするプラークの病理形態（ネガティブリモデリング、浮腫、水腫、腫瘍、ポリープなど）に応じて、適宜、取捨選択される場合でもよい。例えば、大腸の生じた複数のポリープを観察する場合の最適なビュー角度を計算する場合には、透視短縮率と重畳率のみが用いられる場合でもよい。

（変形例４）
上述した実施形態では、単一のＣアームによる最適なビュー角度を計算する場合について説明した。しかしながら、複数のアームによって複数の角度からＸ線画像が収集することが可能な場合、各アームにおける最適なビュー角度を計算する場合でもよい。例えば、医用画像処理装置１によって計算された角度でＸ線画像を収集するＸ線診断装置が、ステレオタイプ（バイプレーン）である場合、複数のプラークの最適なビュー角度を、２つのアームでそれぞれ計算する場合でもよい。

図１２に示す４つのプラークをターゲットする場合を一例に挙げて説明する。例えば、図１２に示す４つのプラークに対して、操作者が、プラーク１及びプラーク３を含む関心領域１と、プラーク２及びプラーク４を含む関心領域２とを指定する。関心領域設定機能１０１は、操作者によって指定された関心領域１及び関心領域２をそれぞれ設定する。認識機能１０２、重み付け値設定機能１０３、計算機能１０４は、関心領域設定機能１０１によって設定された関心領域１及び関心領域２に対して、上述した処理をそれぞれ実行する。

これにより、計算機能１０４は、関心領域１に含まれるプラーク１及びプラーク３を観察するのに最適なビュー角度と、関心領域２に含まれるプラーク２及びプラーク４を観察するのに最適なビュー角度とをそれぞれ計算することができる。表示制御機能は、関心領域１及び関心領域２のそれぞれについて、上述した種々の情報を表示させることができる。そして、ステレオタイプのＸ線診断装置は、医用画像処理装置１から受信した角度情報に基づいて、各アームの角度を制御する。

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態及び変形例１～変形例４では、各処理を医用画像処理装置１が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、上述した各処理がＸ線診断装置によって実行される場合でもよい。すなわち、Ｘ線診断装置が、収集部と、関心領域設定部と、認識部と、重み付け値設定部と、計算部とを有する。収集部は、被検体の３Ｄ画像を収集する。関心領域設定部は、前記被検体の３Ｄ画像において、管状構造における複数のプラークを含むように関心領域を設定する。認識部は、前記関心領域に対して、前記複数のプラークのそれぞれの位置及び特性を認識する。重み付け値設定部は、認識結果に基づいて、複数のパラメータに対応する複数の重み付け値を設定する。計算部は、前記複数のパラメータと前記複数の重み付け値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する。

図１４は、第２の実施形態に係るＸ線診断装置を示すブロック図である。図１４に示すように、Ｘ線診断装置１０は、Ｘ線高電圧装置１１と、Ｘ線管１２と、Ｘ線絞り器１３と、天板１４と、Ｃアーム１５と、Ｘ線検出器１６と、メモリ１７と、ディスプレイ１８と、入力インターフェース１９と、処理回路２０とを備える。

Ｘ線高電圧装置１１は、処理回路２０による制御の下、Ｘ線管１２に高電圧を供給する。例えば、Ｘ線高電圧装置１１は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１２に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、Ｘ線管１２が照射するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置とを有する。なお、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よい。

Ｘ線管１２は、熱電子を発生する陰極（フィラメント）と、熱電子の衝突を受けてＸ線を発生する陽極（ターゲット）とを有する真空管である。Ｘ線管１２は、Ｘ線高電圧装置１１から供給される高電圧を用いて、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することにより、Ｘ線を発生する。

Ｘ線絞り器１３は、Ｘ線管１２により発生されたＸ線の照射範囲を絞り込むＸ線絞りと、Ｘ線管１２から曝射されたＸ線を調節するフィルタとを有する。

Ｘ線絞り器１３におけるＸ線絞りは、例えば、スライド可能な４枚の絞り羽根を有する。Ｘ線絞りは、絞り羽根をスライドさせることで、Ｘ線管１２が発生したＸ線を絞り込んで被検体Ｐに照射させる。ここで、絞り羽根は、鉛などで構成された板状部材であり、Ｘ線の照射範囲を調整するためにＸ線管１２のＸ線照射口付近に設けられる。

Ｘ線絞り器１３におけるフィルタは、被検体Ｐに対する被曝線量の低減とＸ線画像データの画質向上を目的として、その材質や厚みによって透過するＸ線の線質を変化させ、被検体Ｐに吸収されやすい軟線成分を低減したり、Ｘ線画像データのコントラスト低下を招く高エネルギー成分を低減したりする。また、フィルタは、その材質や厚み、位置などによってＸ線の線量及び照射範囲を変化させ、Ｘ線管１２から被検体Ｐへ照射されるＸ線が予め定められた分布になるようにＸ線を減衰させる。

例えば、Ｘ線絞り器１３は、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路２０による制御の下、駆動機構を動作させることによりＸ線の照射を制御する。例えば、Ｘ線絞り器１３は、処理回路２０から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、Ｘ線絞りの絞り羽根の開度を調整して、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の照射範囲を制御する。また、例えば、Ｘ線絞り器１３は、処理回路２０から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、フィルタの位置を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の線量の分布を制御する。

天板１４は、被検体Ｐを載せるベッドであり、図示しない寝台の上に配置される。なお、被検体Ｐは、Ｘ線診断装置１０に含まれない。例えば、寝台は、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路２０による制御の下、駆動機構を動作させることにより、天板１４の移動・傾斜を制御する。例えば、寝台は、処理回路２０から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、天板１４を移動させたり、傾斜させたりする。

Ｃアーム１５は、Ｘ線管１２及びＸ線絞り器１３と、Ｘ線検出器１６とを、被検体Ｐを挟んで対向するように保持する。例えば、Ｃアーム１５は、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路２０による制御の下、駆動機構を動作させることにより、回転したり移動したりする。例えば、Ｃアーム１５は、処理回路２０から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、Ｘ線管１２及びＸ線絞り器１３と、Ｘ線検出器１６とを被検体Ｐに対して回転・移動させ、Ｘ線の照射位置や照射角度を制御する。なお、図１４では、Ｘ線診断装置１０がシングルプレーンの場合を例に挙げて説明しているが、実施形態はこれに限定されるものではなく、バイプレーンの場合であってもよい。

Ｘ線検出器１６は、例えば、マトリクス状に配列された検出素子を有するＸ線平面検出器（Flat Panel Detector：ＦＰＤ）である。Ｘ線検出器１６は、Ｘ線管１２から照射されて被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、検出したＸ線量に対応した検出信号を処理回路２０へと出力する。なお、Ｘ線検出器１６は、グリッド、シンチレータアレイ及び光センサアレイを有する間接変換型の検出器であってもよいし、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であっても構わない。

メモリ１７は、例えば、ＲＡＭ、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。例えば、メモリ１７は、処理回路２０によって収集されたＸ線画像データを受け付けて記憶する。また、メモリ１７は、処理回路２０によって読み出されて実行される各種機能に対応するプログラムを記憶する。なお、メモリ１７は、Ｘ線診断装置１０とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。

ディスプレイ１８は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１８は、処理回路２０による制御の下、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩや、各種のＸ線画像を表示する。例えば、ディスプレイ１８は、液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイである。なお、ディスプレイ１８はデスクトップ型でもよいし、処理回路２０と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。

入力インターフェース１９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２０に出力する。例えば、入力インターフェース１９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、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、音声入力回路等により実現される。例えば、入力インターフェース１９は、部分透視モードを実行するためのスイッチや、通常透視モードを実行するためのスイッチを含む。

ここで、入力インターフェース１９は、処理回路２０と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース１９は、マウスやキーボード等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、Ｘ線診断装置１０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２０へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース１９の例に含まれる。

処理回路２０は、収集機能２０ａ、出力機能２０ｂ、制御機能２０ｃ、関心領域設定機能２０ｄ、認識機能２０ｅ、重み付け値設定機能２０ｆ、計算機能２０ｇを実行することで、Ｘ線診断装置１０全体の動作を制御する。なお、収集機能２０ａは、収集部の一例である。

例えば、処理回路２０は、メモリ１７から収集機能２０ａに相当するプログラムを読み出して実行することにより、Ｘ線画像データを収集する。例えば、収集機能２０ａは、Ｘ線高電圧装置１１を制御し、Ｘ線管１２に供給する電圧を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量やオン／オフを制御する。

また、例えば、収集機能２０ａは、Ｘ線絞り器１３の動作を制御し、Ｘ線絞りが有する絞り羽根の開度を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の照射範囲を制御する。具体的には、収集機能２０ａは、Ｘ線絞りにおける複数の絞り羽根をスライドさせることにより、複数の絞り羽根で形成される開口部の形状、サイズ、位置を任意に変化させることができる。

また、収集機能２０ａは、Ｘ線絞り器１３の動作を制御し、フィルタの位置を調整することで、Ｘ線の線量の分布を制御する。例えば、収集機能２０ａは、入力インターフェース１９を介してユーザが設定した位置にフィルタを移動させて、Ｘ線の線量の分布を制御する。また、収集機能２０ａは、Ｃアーム１５の動作を制御することで、Ｃアーム１５を回転させたり、移動させたりする。また、例えば、収集機能２０ａは、寝台の動作を制御することで、天板１４を移動させたり、傾斜させたりする。

また、収集機能２０ａは、Ｘ線検出器１６から受信した検出信号に基づいて投影データを生成し、生成した投影データをメモリ１７に格納する。また、収集機能２０ａは、メモリ１７が記憶する投影データに対して各種画像処理を行なうことで、Ｘ線画像を生成する。また、収集機能２０ａは、Ｘ線画像に対して、例えば、画像処理フィルタによるノイズ低減処理や、散乱線補正を実行する。また、収集機能２０ａは、回転撮影によって収集した投影データを用いてボリュームデータを再構成し、再構成したボリュームデータからＸ線画像を生成する。

また、処理回路２０は、メモリ１７から出力機能２０ｂに相当するプログラムを読み出して実行することにより、処理回路２０による処理結果を外部へ出力する。例えば、出力機能２０ｂは、収集機能２０ａによって収集されたＸ線画像データを外部装置へ出力する。

また、処理回路２０は、メモリ１７から制御機能２０ｃに相当するプログラムを読み出して実行することにより、ディスプレイ１８にＧＵＩやＸ線画像を表示させる。例えば、制御機能２０ｃは、収集機能２０ａの制御によって収集されたＸ線画像などをディスプレイ１８に表示させる。また、制御機能２０ｃは、関心領域設定機能２０ｄ、認識機能２０ｅ、重み付け値設定機能２０ｆ、計算機能２０ｇによる処理結果をディスプレイ１８に表示させる。すなわち、制御機能２０ｃは、上述した表示制御機能と同様の処理を実行する。

また、処理回路２０は、関心領域設定機能２０ｄ、認識機能２０ｅ、重み付け値設定機能２０ｆ及び計算機能２０ｇに相当するプログラムを読み出して実行することにより、上述した種々の処理を実行する。すなわち、関心領域設定機能２０ｄは、上述した関心領域設定機能１０１と同様の処理を実行する。また、認識機能２０ｅは、上述した認識機能１０２と同様の処理を実行する。また、重み付け値設定機能２０ｆは、上述した重み付け値設定機能１０３と同様の処理を実行する。また、計算機能２０ｇは、上述した計算機能１０４と同様の処理を実行する。

図１４に示すＸ線診断装置１０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ１７へ記憶されている。処理回路２０は、メモリ１７からプログラムを読み出して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２０は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。なお、図１４においては、収集機能２０ａ、出力機能２０ｂ、制御機能２０ｃ、関心領域設定機能２０ｄ、認識機能２０ｅ、重み付け値設定機能２０ｆ及び計算機能２０ｇの各処理機能が単一の処理回路２０によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路２０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２０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。

上述した第１の実施形態及び第２の実施形態の説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、あるいは、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。プロセッサはメモリに保存さ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、上述した実施形態においては、単一のメモリが各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、複数のメモリを分散して配置し、処理回路は、個別のメモリから対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ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も構わない。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。

上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。

また、上述した実施形態で説明した医用画像処理方法は、予め用意された医用画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この医用画像処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、最適なビュー角度で複数のプラークを観察することができる。

また、以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を記す。

（付記１）複数プラークの視覚化表示のための医用画像処理方法であって、
被検体の３Ｄ画像において、管状構造における複数のプラークを含むように関心領域を設定し、
前記関心領域に対して、プラークの位置及び特性を認識し、
認識結果に基づいて、複数のパラメータに対応する複数の重み付け値を設定し、
前記複数のパラメータと前記複数の重み付け値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する、
ことを含む、医用画像処理方法。

（付記２）計算された前記ビュー角度を表示させることをさらに含む、付記１に記載の医用画像処理方法。

（付記３）計算された前記ビュー角度に基づいてＤＳＡ画像又はＤＡ画像を取得すると共に、取得したＤＳＡ画像又はＤＡ画像と前記３Ｄ画像を重畳表示させる、付記２に記載の医用画像処理方法。

（付記４）前記特性は、脂質成分、石灰化成分、線維性又は線維化脂肪性又は壊死性のコア成分の少なくともいずれかである、付記１～３のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。

（付記５）前記重み付け値は、前記特性に基づいて設定される、付記１～４のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。

（付記６）前記複数のパラメータは、管状構造の透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度から選ばれる少なくとも２つのパラメータである、付記１～５のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。

（付記７）前記複数のパラメータは、それぞれビュー角度を示す第１変量と第２変量の変更に応じて変更する、付記６に記載の医用画像処理方法。

（付記８）前記第１変量は、Ｃアームが被検体周りに回転するアーム角を示し、
前記第２変量は、Ｃアームが頭位置又は足位置にあるアーム角を示す、付記７に記載の医用画像処理方法。

（付記９）認識された前記プラークの位置を強調表示すると共に、ターゲットとする前記プラークを変更可能である、付記２に記載の医用画像処理方法。

（付記１０）設定された前記重み付け値を表示させる、付記２に記載の医用画像処理方法。

（付記１１）前記重み付け値は調整可能であり、
前記複数のパラメータと調整された重み付け値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する、付記１～１０のいずれか１つに記載の医用画像処理方法。

（付記１２）前記複数のプラークにおける各プラークに対して、最適化のビュー角度で表示を行う、付記２に記載の医用画像処理方法。

（付記１３）前記複数のプラークの全てのプラークに対して、最適化のビュー角度で表示を行う、付記２に記載の医用画像処理方法。

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。

１ 医用画像処理装置
１０ Ｘ線診断装置
２０ａ 収集機能
２０ｃ 制御機能
２０ｄ、１０１ 関心領域設定機能
２０ｅ、１０２ 認識機能
２０ｆ、１０３ 重み付け値設定機能
２０ｇ、１０４ 計算機能

Claims (14)

1. 複数プラークの視覚化表示のための医用画像処理装置であって、
   被検体の３Ｄ画像において、管状構造における複数のプラークを含むように関心領域を設定する関心領域設定部と、
   前記関心領域に対して、前記複数のプラークのそれぞれの位置及び特性を認識する認識部と、
   前記管状構造を投影した際の当該管状構造の状態を表す複数のパラメータに対して、プラークの特性に応じた重み付け値をそれぞれ設定する処理を、各位置のプラークごとに実行する重み付け値設定部と、
   前記管状構造の投影角度ごとの前記複数のパラメータに関する値と前記複数のパラメータごとの前記重み付け値とに基づいて、プラークごとに対応する管状構造の投影角度に関する値を算出し、算出したプラークごとの値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する計算部と、
   を備える、医用画像処理装置。
2. 前記計算部によって計算された前記ビュー角度を表示させる表示制御部をさらに備える、請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記表示制御部は、前記ビュー角度に基づいてＤＳＡ画像又はＤＡ画像を取得すると共に、取得したＤＳＡ画像又はＤＡ画像と前記３Ｄ画像を重畳表示させる、請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記特性は、脂質成分、石灰化成分、線維性又は線維化脂肪性又は壊死性のコア成分の少なくともいずれかである、請求項１～３のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
5. 前記複数のパラメータは、前記管状構造の透視短縮率、重畳率、狭窄率、変位量、分岐角度から選ばれる少なくとも２つのパラメータである、請求項１～４のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
6. 前記複数のパラメータは、それぞれビュー角度を示す第１変量と第２変量の変更に応じて変更する、請求項５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記第１変量は、Ｃアームが被検体周りに回転するアーム角を示し、
   前記第２変量は、Ｃアームが頭位置又は足位置にあるアーム角を示す、請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記表示制御部は、認識された前記プラークの位置を強調表示すると共に、ターゲットとするプラークを変更可能である、請求項２に記載の医用画像処理装置。
9. 前記表示制御部は、前記重み付け値設定部により設定された前記重み付け値を表示させる、請求項２に記載の医用画像処理装置。
10. 前記重み付け値は調整可能であり、
    前記計算部は、前記複数のパラメータと調整された重み付け値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する、請求項１～９のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。
11. 前記表示制御部は、前記複数のプラークにおける各プラークに対して、最適化のビュー角度で表示を行う、請求項２に記載の医用画像処理装置。
12. 前記表示制御部は、前記複数のプラークの全てのプラークに対して、最適化のビュー角度で表示を行う、請求項２に記載の医用画像処理装置。
13. 複数プラークの視覚化表示のための医用画像処理方法であって、
    被検体の３Ｄ画像において、管状構造における複数のプラークを含むように関心領域を設定し、
    前記関心領域に対して、複数のプラークの位置及び特性を認識し、
    前記管状構造を投影した際の当該管状構造の状態を表す複数のパラメータに対して、プラークの特性に応じた重み付け値をそれぞれ設定する処理を、各位置のプラークごとに実行し、
    前記管状構造の投影角度ごとの前記複数のパラメータに関する値と前記複数のパラメータごとの前記重み付け値とに基づいて、プラークごとに対応する管状構造の投影角度に関する値を算出し、算出したプラークごとの値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する、
    ことを含む、医用画像処理方法。
14. 被検体の３Ｄ画像を収集する収集部と、
    前記被検体の３Ｄ画像において、管状構造における複数のプラークを含むように関心領域を設定する関心領域設定部と、
    前記関心領域に対して、前記複数のプラークのそれぞれの位置及び特性を認識する認識部と、
    前記管状構造を投影した際の当該管状構造の状態を表す複数のパラメータに対して、プラークの特性に応じた重み付け値をそれぞれ設定する処理を、各位置のプラークごとに実行する重み付け値設定部と、
    前記管状構造の投影角度ごとの前記複数のパラメータに関する値と前記複数のパラメータごとの前記重み付け値とに基づいて、プラークごとに対応する管状構造の投影角度に関する値を算出し、算出したプラークごとの値に基づいて、前記複数のプラークに対するビュー角度を計算する計算部と、
    を備える、Ｘ線診断装置。

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