JP7271362B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理システム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法 - Google Patents

医用画像処理装置、医用画像処理システム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法 Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理システム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法に関する。
従来、３次元の医用画像データを解析することで、関節を形成する各骨を観察することが行われている。例えば、解析対象となる関節の解剖学的な特徴情報を用いて、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）画像データから関節を形成する複数の骨の領域が抽出され、抽出された各骨のレンダリング画像が生成・表示される。このような技術では、膝関節用、或いは股関節用など、関節ごとに専用のプログラムが開発されている。
特開２０１３－２４０５３４号公報 特開２０１０－１４８５９０号公報
本発明が解決しようとする課題は、関節の閲覧性を向上させることができる医用画像処理装置、医用画像処理システム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法を提供することである。
実施形態に係る医用画像処理装置は、設定部と、変形部と、生成部とを備える。設定部は、第１骨領域と第２骨領域を少なくとも含む関節が撮像された３次元医用画像データにおいて、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域との間に曲面を設定する。変形部は、前記曲面の伸展に沿って、前記第１骨領域及び前記第２骨領域のうち少なくとも一方を変形させた変形骨領域を求める。生成部は、前記変形部によって変形された前記変形骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する。
図１は、実施形態に係る医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。 図２は、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。 図３は、実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図４は、実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図５は、実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図６は、実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図７は、実施形態に係る設定機能の処理を説明するための図である。 図８は、実施形態に係る変形機能の処理を説明するための図である。 図９は、実施形態に係る生成機能の処理を説明するための図である。 図１０は、変形例１に係る医用画像処理装置の処理を説明するための図である。 図１１は、変形例１に係る医用画像処理装置の処理を説明するための図である。 図１２は、変形例２に係る医用画像処理装置の処理を説明するための図である。 図１３は、変形例２に係る医用画像処理装置の処理を説明するための図である。 図１４は、変形例２に係る医用画像処理装置の処理を説明するための図である。 図１５は、変形例３に係る医用画像処理装置の処理を説明するための図である。 図１６は、変形例４に係る医用画像処理装置の処理を説明するための図である。 図１７は、その他の実施形態に係る医用画像診断装置の構成例を示すブロック図である。 図１８は、その他の実施形態に係る医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
以下、図面を参照して、実施形態に係る医用画像処理装置、医用画像処理システム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法を説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、原則として他の実施形態にも同様に適用可能である。
（実施形態）
図１は、実施形態に係る医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すように、例えば、実施形態に係る医用画像処理システム１０は、医用画像診断装置１１と、画像保管装置１２と、医用画像処理装置１００とを備える。医用画像診断装置１１、画像保管装置１２、及び医用画像処理装置１００は、ネットワークを介して互いに通信可能に接続される。なお、ネットワークを介して接続可能であれば、医用画像診断装置１０、画像保管装置２０、及び医用画像処理装置１００が設置される場所は任意に変更可能である。例えば、医用画像処理装置１００は、医用画像診断装置１０と異なる施設（病院）に設置されてもよい。
医用画像診断装置１０は、医用画像データを撮像する装置である。医用画像診断装置１０は、被検体Ｐの体内が描出された医用画像データを撮像し、撮像した医用画像データを画像保管装置２０又は医用画像処理装置１００に送信する。
以下の実施形態では、医用画像診断装置１０としてＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置が適用される場合を説明するが、実施形態はこれに限定されるものではない。医用画像診断装置１０としては、例えば、Ｘ線診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ（Positron Emission computed Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ－ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ－ＣＴ装置、又はこれらの装置群等が適用可能である。
画像保管装置２０は、医用画像診断装置１０によって撮像された医用画像データを保管する装置である。画像保管装置２０は、ネットワークを介して医用画像診断装置１０から医用画像データを取得し、取得した医用画像データを、装置内又は装置外に設けられたメモリに記憶させる。例えば、画像保管装置２０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。
医用画像処理装置１００は、ネットワークを介して医用画像データを取得し、取得した医用画像データを用いた種々の処理を実行する。例えば、医用画像処理装置１００は、ネットワークを介して、医用画像診断装置１０又は画像保管装置２０から医用画像データを取得する。また、医用画像処理装置１００は、取得した医用画像データを用いて、関節の閲覧性を向上させるための処理機能を実行する。医用画像処理装置１００は、例えば、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。
図１に示すように、医用画像処理装置１００は、入力インターフェース１０１と、ディスプレイ１０２と、記憶回路１０３と、処理回路１１０とを有する。入力インターフェース１０１、ディスプレイ１０２、記憶回路１０３、及び処理回路１１０は、互いに接続される。
入力インターフェース１０１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１１０に出力する。例えば、入力インターフェース１０１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。なお、入力インターフェース１０１は、医用画像処理装置１００本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることとしても構わない。また、入力インターフェース１０１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、医用画像処理装置１００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１１０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１０１の例に含まれる。
ディスプレイ１０２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１０２は、処理回路１１０による制御の下、処理回路１１０により特定された変形領域や、処理回路１１０により算出された流体指標を表示する。また、ディスプレイ１０２は、入力インターフェース１０１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。例えば、ディスプレイ１０２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。ディスプレイ１０２は、デスクトップ型でもよいし、医用画像処理装置１００本体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。
記憶回路１０３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。例えば、記憶回路１０３は、医用画像診断装置１０又は画像保管装置２０から取得した医用画像データを記憶する。また、例えば、記憶回路１０３は、医用画像処理装置１００に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。
処理回路１１０は、医用画像処理装置１００の処理全体を制御する。例えば、図１に示すように、処理回路１１０は、設定機能１１１、変形機能１１２、及び生成機能１１３を実行する。ここで、設定機能１１１は、設定部の一例である。また、変形機能１１２は、変形部の一例である。また、生成機能１１３は、生成部の一例である。
ここで、例えば、図１に示す処理回路１１０の構成要素である設定機能１１１、変形機能１１２、及び生成機能１１３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１１０に記録されている。処理回路１１０は、各プログラムを記憶回路１１０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１１０は、図１の処理回路１１０内に示された各機能を有することとなる。
なお、本実施形態においては、単一の処理回路１１０にて、以下に説明する各処理機能が実現されるものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、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。
上記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）、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、記憶回路１１０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。なお、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。更に、各図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。
図２は、実施形態に係る医用画像処理装置１００による処理手順を示すフローチャートである。図２に示す処理手順は、関節の解析を開始する旨の指示が操作者によって入力されることにより開始される。
図２に示すように、処理回路１１０は、Ｘ線ＣＴ画像データを読み出す（ステップＳ１０１）。例えば、処理回路１１０は、解析対象となる被検体の識別情報に対応づけて記憶されたＸ線ＣＴ画像データを記憶回路１０３から読み出す。
ここで、本実施形態に係るＸ線ＣＴ画像データは、解析対象となる被検体の関節を含む領域（部位）が撮像された３次元の医用画像データである。Ｘ線ＣＴ画像データは、基本的には記憶回路１０３に予め記憶されているが、記憶されていない場合には、処理回路１１０は、医用画像診断装置１０又は画像保管装置２０からＸ線ＣＴ画像データを取得可能である。
なお、以下の説明では、解析対象となる画像データが、ある一時点におけるＸ線ＣＴ画像データである場合を例として説明するが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、解析対象となる画像データは、関節の屈曲や伸展などの動作がダイナミックスキャンによって撮像された時系列のＸ線ＣＴ画像データ（「４次元Ｘ線ＣＴ画像データ」又は「４ＤＣＴ画像データ」とも呼ばれる）であっても良い。また、他の例としては、解析対象となる画像データは、治療の前後など、異なる２以上の時相（時間）において同一部位（同一関節）が撮像された２以上のＸ線ＣＴ画像データであっても良い。このような場合には、各時相において撮像されたそれぞれのＸ線ＣＴ画像データに対して、本実施形態に係る処理が実行される。
また、解析対象となる画像データは、Ｘ線ＣＴ画像データに限定されるものではなく、例えば、ＭＲ（Magnetic Resonance）画像データなど、他の医用画像診断装置によって撮像された画像データであってもよい。
続いて、設定機能１１１は、関節に含まれる各骨領域の表面から、距離判定処理を実行する（ステップＳ１０２）。ここで、距離判定処理とは、例えば、ある骨領域に対向する骨領域が所定の距離以内に存在するか否かを判定する処理（Ｈｉｔ－ｔｅｓｔ）である。
図３及び図４は、実施形態に係る設定機能１１１の処理を説明するための図である。図３及び図４では、膝関節が描出されたＸ線ＣＴ画像データの断面図を用いて説明する。この断面図は、被検体の正面から膝関節を見た図に対応する。また、骨Ａは大腿骨に対応し、骨Ｂは、頸骨に対応する。また、図３には、領域Ｒ１の拡大図を示す。
図３に示すように、設定機能１１１は、距離判定処理を行って、骨Ａの領域の表面（輪郭）上の各点（ボクセル）から、骨Ｂの領域が所定の距離以内に存在する点を特定する。一例として、設定機能１１１は、骨Ａの領域の表面（輪郭）上の各点から、表面に対する垂線を引く。そして、設定機能１１１は、引いた垂線を骨Ｂの領域へ向かって伸長させ、所定の距離以内で骨Ｂの領域と交わった点を特定する。なお、この「所定の距離」は、対向する骨同士が衝突する可能性がある距離の値として設定される。
具体的には、設定機能１１１は、図３の拡大図に示すように、点Ｐ０及び点Ｐ１のそれぞれから骨Ｂの方へ垂線を引く。ここで、点Ｐ０から引いた垂線は骨Ｂの領域と交わらないが、点Ｐ１から引いた垂線は、所定の距離以内で骨Ｂの領域と交わる。この場合、設定機能１１１は、点Ｐ１を特定する。
骨Ａの領域の表面上の他の点についても同様に、設定機能１１１は、距離判定処理を行う。この結果、設定機能１１１は、図３に示すように、点Ｐ１及び点Ｐ２を結ぶ曲線Ｌ１と、点Ｐ３及び点Ｐ４を結ぶ曲線Ｌ２とを特定する。
また、骨Ｂの領域の表面上の各点についても同様に、設定機能１１１は、距離判定処理を行う。この結果、設定機能１１１は、図４に示すように、点Ｐ５及び点Ｐ６を結ぶ曲線Ｌ３と、点Ｐ７及び点Ｐ８を結ぶ曲線Ｌ４とを特定する。
なお、図３及び図４では、断面図を用いて図示した都合上、曲線Ｌ１、曲線Ｌ２、曲線Ｌ３、及び曲線Ｌ４がそれぞれ特定される場合を説明したが、それぞれの「曲線」は、３次元の医用画像データ上では「曲面」として特定される。
また、図３及び図４では、垂線が対向する骨領域に交わる場合を図示したが、垂線が元の骨領域に交わる場合も考えられる。具体例を挙げると、骨Ａの表面から引いた垂線が、骨Ａの領域と交わる場合がある。これは、「対向する骨」ではなく、骨Ａの表面の凹部やひび割れなどと推定されるため、設定機能１１１は、元の骨領域と交わる点については特定しないこととする。
図３及び図４にて説明した内容はあくまで一例であり、上記の説明内容に限定されるものではない。例えば、上記の説明では、各骨の表面上の各点から表面に垂直な線（垂線）を引き、対向する骨の領域に交わるまでの距離（つまり、垂線方向における距離）を計測する場合を説明したが、この説明に限定されるものではない。他の例としては、設定機能１１１は、骨Ａの領域全体の芯線（大腿骨の延在方向）を基準方向とし、この方向に沿って線を引き、骨Ｂの領域に交わるまでの距離（つまり、芯線方向における距離）を計測することとしても良い。
図２の説明に戻り、設定機能１１１は、対向する骨同士が互いに所定の距離以内に存在する近接領域を特定する（ステップＳ１０３）。例えば、設定機能１１１は、曲線Ｌ１及び曲線Ｌ３が相互に所定の距離以内に存在する領域を特定する。
図５及び図６は、実施形態に係る設定機能１１１の処理を説明するための図である。図５及び図６では、図３及び図４と同様の断面図を用いて説明する。また、図５には、領域Ｒ２の拡大図を示す。
図５に示すように、例えば、設定機能１１１は、曲線Ｌ１上の各点のうち、各点から引いた垂線が曲線Ｌ３に交わる点を含む領域を、近接領域として特定する。図５の拡大図に示すように、設定機能１１１は、点Ｐ２及び点Ｐ２’のそれぞれから骨Ｂの方へ垂線を引く。ここで、点Ｐ２から引いた垂線は、骨Ｂの領域と交わるが、曲線Ｌ３とは交わらない。一方、点Ｐ２’から引いた垂線は、曲線Ｌ３と交わる。このため、曲線Ｌ１のうち、点Ｐ２から点Ｐ２’までの間の各点は、実際には対向する骨に衝突しない可能性がある。そこで、設定機能１１１は、曲線Ｌ１のうち曲線Ｌ３と交わる点Ｐ２’を特定し、点Ｐ２から点Ｐ２’までの間の各点を除外する。
曲線Ｌ１上の他の点についても同様に、設定機能１１１は、曲線Ｌ３と交わる点を特定する。この結果、図６に示すように、設定機能１１１は、曲線Ｌ１のうち、曲線Ｌ３と交わる曲線Ｌ１’を特定する。この曲線Ｌ１’（点Ｐ１’及び点Ｐ２’を結ぶ曲線）は、近接領域に対応する。
また、曲線Ｌ２、曲線Ｌ３、及び曲線Ｌ４についても同様に、設定機能１１１は、対向する曲線と交わる曲線を特定する。具体的には、設定機能１１１は、曲線Ｌ２のうち、曲線Ｌ４と交わる曲線Ｌ２’（点Ｐ３’及び点Ｐ４’を結ぶ曲線）を特定する。また、設定機能１１１は、曲線Ｌ３のうち、曲線Ｌ１と交わる曲線Ｌ３’（点Ｐ５’及び点Ｐ６’を結ぶ曲線）を特定する。また、設定機能１１１は、曲線Ｌ４のうち、曲線Ｌ２と交わる曲線Ｌ４’（点Ｐ７’及び点Ｐ８’を結ぶ曲線）を特定する。曲線Ｌ２’、曲線Ｌ３’、及び曲線Ｌ４’は、近接領域に対応する。なお、曲線Ｌ１’、曲線Ｌ２’、曲線Ｌ３’、及び曲線Ｌ４’は、３次元の医用画像データ上では「曲面」として特定される。
このように、設定機能１１１は、関節に含まれる各骨領域のうち、互いに所定の距離以内に存在する近接領域を特定する。
図２の説明に戻り、設定機能１１１は、対向する近接領域の間に、関節間面を設定する（ステップＳ１０４）。例えば、設定機能１１１は、各骨領域の近接領域の中間に、関節間面を設定する。なお、関節間面は、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域の間の「曲面」の一例である。
図７は、実施形態に係る設定機能１１１の処理を説明するための図である。図７では、図３～図６と同様の断面図を用いて説明する。
図７に示すように、設定機能１１１は、曲線Ｌ１’上の各点について、対向する曲線Ｌ３’との最短距離となる線分を特定する。そして、設定機能１１１は、特定した線分の中点を結ぶことで、曲線Ｌ５を設定する。曲線Ｌ５は、点Ｐ１’及び点Ｐ５’を結ぶ線分の中点と、点Ｐ２’及び点Ｐ６’を結ぶ線分の中点とを通る。つまり、曲線Ｌ５は、曲線Ｌ１’及び曲線Ｌ３’の間の「関節間面」に対応する。
また、設定機能１１１は、曲線Ｌ２’及び曲線Ｌ４’についても同様に、両曲線の関節間面として曲線Ｌ６を設定する。なお、曲線Ｌ５及び曲線Ｌ６は、３次元の医用画像データ上では「曲面」として設定される。
このように、設定機能１１１は、第１骨領域と第２骨領域を少なくとも含む関節が撮像された３次元医用画像データにおいて、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域との間に曲面を設定する。なお、図７にて説明した内容はあくまで一例であり、上記の説明内容に限定されるものではない。例えば、関節間面は、対向する近接領域間の最短距離となる線分の中点を通る面に限定されるものではない。例えば、設定機能１１１は、対向する２つの骨領域の一方から他方へ垂線を引き、垂線の中点を通る面を関節間面として設定しても良い。また、必ずしも「中点」に限定されるものではなく、処理内容に影響しない範囲で中点からずれていても良い。
図２の説明に戻り、変形機能１１２は、関節間面の伸展に沿って、各骨領域を変形させる（ステップＳ１０５）。例えば、変形機能１１２は、近接領域を曲面（関節間面）の伸展に沿って変形させ、近接領域とは異なる領域を変形させない。
図８は、実施形態に係る変形機能１１２の処理を説明するための図である。図７では、図３～図７と同様の断面図を用いて説明する。なお、図８の上図は、図７と同様であり、変形機能１１２による変形処理前の断面図を例示する。また、図８の下図は、変形機能１１２による変形処理後の断面図を例示する。
図８に示すように、変形機能１１２は、曲線Ｌ５及び曲線Ｌ６を、同一の平面上に伸展させる。この結果、変形機能１１２は、図８の下図に示すように、直線Ｌ５’及び直線Ｌ６’を生成する。なお、曲線Ｌ５及び曲線Ｌ６の伸展処理としては、例えば、曲線を直線に変形（伸縮）させる技術や、曲線を平面に投影して直線に変形させる技術など、公知の技術を任意に適用可能である。
そして、変形機能１１２は、曲線Ｌ５から直線Ｌ５’への伸展に沿って、曲線Ｌ１’及び曲線Ｌ３’をそれぞれ変形させる。例えば、変形機能１１２は、曲線Ｌ５から直線Ｌ５’への変化の割合を定義し、定義した割合に基づいて曲線Ｌ１’及び曲線Ｌ３’をそれぞれ変形させる。この結果、変形機能１１２は、図８の下図に示すように、曲線Ｌ５の伸展に沿って、曲線Ｌ１’及び曲線Ｌ３’をそれぞれ変形させる。
また、変形機能１１２は、曲線Ｌ６から直線Ｌ６’への伸展に沿って、曲線Ｌ２’及び曲線Ｌ４’をそれぞれ変形させる。例えば、変形機能１１２は、曲線Ｌ６から直線Ｌ６’への変化の割合を定義し、定義した割合に基づいて曲線Ｌ２’及び曲線Ｌ４’をそれぞれ変形させる。この結果、変形機能１１２は、図８の下図に示すように、曲線Ｌ６の伸展に沿って、曲線Ｌ２’及び曲線Ｌ４’をそれぞれ変形させる。
また、変形機能１１２は、骨Ａ及び骨Ｂの領域のうち、近接領域とは異なる領域については変形させない。このため、例えば、変形機能１１２は、曲線Ｌ１’と曲線Ｌ２’との間の形状や、曲線Ｌ３’と曲線Ｌ４’との間の形状を維持する。この結果、変形機能１１２は、骨Ａ及び骨Ｂのうち、近接領域以外の部分については元の構造を残した状態で、近接領域を変形させる。これにより、近接領域については平面的に変形させる一方で、近接領域以外の部分（例えば凹部など）については元の構造が残るので、操作者は、元の構造との対応関係が把握しやすくなる。
このように、変形機能１１２は、関節間面の伸展に沿って、第１骨領域及び第２骨領域を変形させた変形骨領域を求める。例えば、変形機能１１２は、図８の下図に示したように、変形後の曲線Ｌ１’及び曲線Ｌ２’を含む骨Ａの領域と、変形後の曲線Ｌ３’及び曲線Ｌ４’を含む骨Ｂの領域との２つの骨領域を、変形骨領域として求める。
なお、図８にて説明した内容はあくまで一例であり、上記の説明内容に限定されるものではない。例えば、図８では、変形させない領域（近接領域以外の領域）を自動的に判定する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、変形機能１１２は、操作者によって指定された領域を変形させないこととしても良い。つまり、変形機能１１２は、第１骨領域及び第２骨領域のうち任意の領域を指定するための入力操作を操作者から受け付け、指定された領域を変形させずに、指定された領域とは異なる領域を変形させる。
また、変形機能１１２は、必ずしも関節に含まれる全ての骨を変形させなくても良い。例えば、変形機能１１２は、関節に含まれる複数の骨のうち、解析対象となる骨のみを変形させても良い。つまり、変形機能１１２は、関節間面の伸展に沿って、第１骨領域及び第２骨領域の少なくとも一方を変形させる。
なお、図８に示した例では、関節間面の伸展に沿って骨領域を変形させる場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、変形機能１１２は、医用画像データ（ボリュームデータ）に含まれる骨領域だけを変形させるのではなく、曲面の曲がり（伸展）に基づいて医用画像データ全体を変形させても良い。
また、例えば、変形機能１１２は、解析対象として入力された医用画像データそのものを変形させるのではなく、曲面マッピングの演算用に医用画像データの複製（コピー）を作成し、その作成した複製版の医用画像データを変形させても良い。
また、例えば、変形機能１１２は、医用画像データを変形させるのではなく、医用画像データにおけるボクセル位置を示す座標軸を変形させても良い。つまり、変形機能１１２は、曲面上にパラメータをマッピングする際に、元のボリュームデータのどの座標の値を参照すればよいか、を定義した参照座標の一覧を事前に計算しておく。そして、変形機能１１２は、参照座標の一覧に従って、変形していないボリュームデータの値を参照することで曲面へマッピングする値を決定することができる。
図２の説明に戻り、生成機能１１３は、変形後の各骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する（ステップＳ１０６）。
図９は、実施形態に係る生成機能１１３の処理を説明するための図である。図９の上図には、骨Ｂ’側（頸骨側）から見た骨Ａ’（大腿骨）の骨頭表面のレンダリング画像を例示する。また、図９の下図には、骨Ａ’側（大腿骨側）から見た骨Ｂ’（頸骨）の骨頭表面のレンダリング画像を例示する。なお、図９の上図及び下図は、図示の配置で一纏めに表示されるのが好適である。
図９に示すように、生成機能１１３は、例えば、図８に示した変形後の骨Ａ’の画像データに対してサーフェスレンダリング処理を実行することで、骨Ａ’の骨頭表面のレンダリング画像である画像Ｉ１０を生成する。画像Ｉ１０には、曲線Ｌ１’を含む近接領域に対応する領域Ｒ１１、曲線Ｌ２’を含む近接領域に対応する領域Ｒ１２、骨Ａ’の凹部などが描出される。骨Ａ’の凹部は、変形機能１１２によって変形されていないため、変形前の骨Ａの元の構造との対応関係の把握に有用である。
また、生成機能１１３は、領域Ｒ１１及び領域Ｒ１２に、骨間の程度を示す指標値をマッピングする。この指標値は、例えば、対向する骨の表面までの距離（例えば、垂線方向における距離）を示す。つまり、領域Ｒ１１及び領域Ｒ１２の各点には、各点に対向する骨Ｂ’上の点との距離に応じた画素値が割り当てられる。このように、生成機能１１３は、表示用画像データとして、変形後の骨領域の表面上に、第１骨領域及び第２骨領域の間隔の程度を示す指標値をマッピングした画像データを生成する。なお、骨間の程度を示す指標値は、第１指標値の一例である。
骨Ｂ’についても骨Ａ’と同様に、生成機能１１３は、図８に示した変形後の骨Ｂ’の画像データに対してサーフェスレンダリング処理を実行することで、骨Ｂ’の骨頭表面のレンダリング画像である画像Ｉ２０を生成する。画像Ｉ２０には、曲線Ｌ３’を含む近接領域に対応する領域Ｒ２１、曲線Ｌ４’を含む近接領域に対応する領域Ｒ２２、骨Ｂ’の凹部などが描出される。骨Ｂ’の凹部は、変形機能１１２によって変形されていないため、変形前の骨Ｂの元の構造との対応関係の把握に有用である。
また、生成機能１１３は、領域Ｒ２１及び領域Ｒ２２に、骨間の程度を示す指標値をマッピングする。この指標値は、領域Ｒ１１及び領域Ｒ１２にマッピングされる指標値と同様であるので説明を省略する。
また、生成機能１１３は、関心領域ＲＯＩ１０を表示させる。例えば、操作者は、画像Ｉ１０上で関心領域ＲＯＩ１０の位置及び範囲（大きさ）を指定する。生成機能１１３は、操作者によって指定された位置及び範囲に、関心領域ＲＯＩ１０を表示させる。ここで、領域Ｒ１１上の各点の位置と、領域Ｒ１１に対向する領域Ｒ２１上の各点の位置との対応関係は、予め定義可能である。例えば、関節間面に対する垂線を両方向に伸ばし、当該垂線と交わる領域Ｒ１１上の点と領域Ｒ２１上の点とが予め対応づけられることで、対応関係が定義される。そこで、生成機能１１３は、この対応関係に基づいて、画像Ｉ１０上の関心領域ＲＯＩ１０に対応する画像Ｉ２０上の位置を特定する。そして、生成機能１１３は、特定した画像Ｉ２０上の位置にも関心領域ＲＯＩ１０を配置することができる。つまり、生成機能１１３は、画像Ｉ１０及び画像Ｉ２０のいずれか一方の画像において関心領域ＲＯＩ１０を設定・変更すると、他方の画像にも設定・変更を反映させることができる。
このように、生成機能１１３は、変形機能１１２によって変形された変形骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する。なお、図８にて説明した内容はあくまで一例であり、上記の説明内容に限定されるものではない。例えば、図９において、指標値は、「垂線方向における距離」ではなく、「芯線方向における距離」に基づいて算出されても良い。
また、解析対象となる画像データが複数時相の画像データを含む場合には、時間の概念を考慮して指標値を算出することも可能である。例えば、解析対象が、関節の動作が撮像された４ＤＣＴ画像データである場合には、生成機能１１３は、複数時相のそれぞれについて、各骨領域の間の距離を算出する。そして、生成機能１１３は、算出した距離のうち、最大距離、最小距離、平均距離などを、指標値として算出する。また、生成機能１１３は、その動作において各骨領域の間の距離が閾値以下となる時間の長さを指標値として算出しても良い。また、解析対象が、治療の前後に対応する２つのＸ線ＣＴ画像データである場合には、生成機能１１３は、各骨領域の間の距離の差を指標値として算出しても良い。すなわち、生成機能１１３は、指標値として、対向する骨領域の表面までの距離、複数時相における各骨領域の間の最大距離、複数時相における各骨領域の間の最小距離、複数時相における各骨領域の間の平均距離、複数時相における各骨領域の間の距離が閾値以下となる時間の長さ、及び、異なる時相における各骨領域の間の距離の差のうち少なくとも一つを算出可能である。
また、領域Ｒ１１、領域Ｒ１２、領域Ｒ２１、及び領域Ｒ２２には、必ずしも指標値がマッピングされなくても良い。つまり、生成機能１１３は、近接領域についても、変形された骨領域の表面をＣＴ値に基づいて描出した表示用画像データを生成可能である。また、生成機能１１３は、変形された骨領域の表面をＣＴ値に基づいて描出した表示用画像データを生成しておき、指標値がマッピングされた近接領域の表示／非表示を操作者からの指示に応じて切り換えても良い。
また、図９では、骨頭表面のレンダリング画像に対して指標値をマッピングする場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、生成機能１１３は、関節間面が伸展された平面の画像データを生成し、その平面の画像データに対して指標値をマッピングしても良い。つまり、生成機能１１３は、表示用画像データとして、関節間面が伸展された平面上に、指標値をマッピングした画像データを生成しても良い。
図２の説明に戻り、処理回路１１０は、表示用画像データを出力する（ステップＳ１０７）。例えば、処理回路１１０は、生成機能１１３によって生成された表示用画像データを、ディスプレイ１０２に表示させる。そして、処理回路１１０は、図２の処理手順を終了する。
なお、表示用画像データの出力先は、ディスプレイ１０２に限定されるものではない。例えば、処理回路１１０は、表示用画像データを、記憶回路１０３や任意の記憶媒体に記憶させても良い。また、処理回路１１０は、表示用画像データを、画像保管装置１２やネットワーク上の外部装置に送信しても良い。
なお、図２に示した処理手順はあくまで一例であり、図示の内容に限定されるものではない。例えば、図２に示した処理手順は、必ずしも上述した順序で実行されなくても良く、また、処理内容に矛盾の生じない範囲で適宜変更可能である。
上述してきたように、実施形態に係る医用画像処理装置１００は、３次元医用画像データにおいて、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域の間に曲面を設定する。また、医用画像処理装置１００は、設定した曲面の伸展に沿って、第１骨領域及び第２骨領域のうち少なくとも一方を変形させる。また、医用画像処理装置１００は、変形された骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する。これによれば、医用画像処理装置１００は、関節の閲覧性を向上させることができる。
複数の骨によって形成される関節は複雑な形状を有しており、例えば骨頭表面は先端から側面へ回り込んだ構造であるので、全体を観察することが難しい。また、関節を形成する骨のうち、どの骨同士が当たってしまうのか、或いは近接しているのかを特定することも容易ではない。そこで、実施形態に係る医用画像処理装置１００は、関節を形成する各骨の間に関節間面を設定し、関節間面の伸展に沿って骨の表面を平面的に展開して表示させる。このため、医用画像処理装置１００は、複雑な形状を有する関節の骨であっても、骨同士が近接している領域を全体的に画面上に表示させることができる。
（変形例１）
上記の実施形態では、関節に２つの骨が含まれる場合を説明したが、本実施形態は３つ以上の骨が含まれる場合にも同様に適用可能である。
図１０及び図１１は、変形例１に係る医用画像処理装置１００の処理を説明するための図である。図１０には、肘関節が描出されたＸ線ＣＴ画像データの断面図を例示する。図１１には、図１０に示したＸ線ＣＴ画像データに基づいて生成される表示用画像データを例示する。図１０及び図１１において、骨Ａは上腕骨に対応し、骨Ｂは、橈骨に対応し、骨Ｃは、尺骨に対応する。
図１０に示すように、設定機能１１１は、骨Ａと骨Ｂとの間の関節間面として曲線Ｌ１１を設定する。また、設定機能１１１は、骨Ａと骨Ｃとの間の関節間面として曲線Ｌ１２を設定する。また、設定機能１１１は、骨Ｂと骨Ｃとの間の関節間面として曲線Ｌ１３を設定する。なお、曲線Ｌ１１、曲線Ｌ１２、及び曲線Ｌ１３を設定する処理は、曲線Ｌ５及び曲線Ｌ６を設定する処理と同様であるので、説明を省略する。
そして、変形機能１１２は、曲線Ｌ１１及び曲線Ｌ１２を同一の平面上に伸展させる。そして、変形機能１１２は、曲線Ｌ１１及び曲線Ｌ１２の伸展に沿って、骨Ａの領域を変形させる。この変形後の骨Ａの領域に基づいて、生成機能１１３は、表示用画像データとして画像Ｉ３０を生成する（図１１）。画像Ｉ３０のうち、左側のハッチング領域は骨Ｂと対向する近接領域であり、右側のハッチング領域は骨Ｃと対向する近接領域である。この場合、生成機能１１３は、表示用画像データにおいて、描出される骨Ａに対向する骨Ｂ及び骨Ｃをそれぞれ識別するための識別情報（「骨Ｂ」及び「骨Ｃ」のラベル）を表示させる。
また、変形機能１１２は、曲線Ｌ１１及び曲線Ｌ１３を同一の平面上に伸展させる。そして、変形機能１１２は、曲線Ｌ１１及び曲線Ｌ１３の伸展に沿って、骨Ｂの領域を変形させる。この変形後の骨Ｂの領域に基づいて、生成機能１１３は、表示用画像データとして画像Ｉ３１を生成する（図１１）。画像Ｉ３１には、骨Ｂのうち、骨Ａと対向する近接領域「骨Ａ」と、骨Ｃと対向する近接領域「骨Ｃ」とがそれぞれ描出される。
また、変形機能１１２は、曲線Ｌ１２及び曲線Ｌ１３を同一の平面上に伸展させる。そして、変形機能１１２は、曲線Ｌ１２及び曲線Ｌ１３の伸展に沿って、骨Ｃの領域を変形させる。この変形後の骨Ｃの領域に基づいて、生成機能１１３は、表示用画像データとして画像Ｉ３２を生成する（図１１）。画像Ｉ３１には、骨Ｃのうち、骨Ａと対向する近接領域「骨Ａ」と、骨Ｂと対向する近接領域「骨Ｂ」とがそれぞれ描出される。
このように、医用画像処理装置１００は、３つ以上の骨が含まれる場合にも、関節の閲覧性を向上させることができる。
（変形例２）
また、ある骨を囲む複数の骨を同時に表示させることも可能である。
図１２、図１３、及び図１４は、変形例２に係る医用画像処理装置１００の処理を説明するための図である。図１２には、手根骨のように複数の骨を含む領域が解析対象となる場合のＸ線ＣＴ画像データの断面図を例示する。図１３及び図１４には、図１２に示したＸ線ＣＴ画像データに基づいて生成される表示用画像データを例示する。
図１２に示すように、設定機能１１１は、骨Ａと骨Ｃとの間の関節間面として曲線Ｌ２１を設定する。また、設定機能１１１は、骨Ｂと骨Ｃとの間の関節間面として曲線Ｌ２２を設定する。また、設定機能１１１は、骨Ｃと骨Ｅとの間の関節間面として曲線Ｌ２３を設定する。また、設定機能１１１は、骨Ｃと骨Ｄとの間の関節間面として曲線Ｌ２４を設定する。なお、曲線Ｌ２１、曲線Ｌ２２、曲線Ｌ２３、及び曲線Ｌ２４を設定する処理は、曲線Ｌ５及び曲線Ｌ６を設定する処理と同様であるので、説明を省略する。
そして、変形機能１１２は、曲線Ｌ２１、曲線Ｌ２２、曲線Ｌ２３、及び曲線Ｌ２４を同一の平面に伸展させる。具体的には、変形機能１１２は、例えば、曲線Ｌ２１、曲線Ｌ２２、曲線Ｌ２３、及び曲線Ｌ２４を通る球面（歪んだ球体）を設定する。そして、変形機能１１２は、設定した球面を、正角円筒図法によって平面に伸展させる。この結果、図１３の上図に示す画像Ｉ４０が生成機能１１３によって生成される。画像Ｉ４０は、曲線Ｌ２１、曲線Ｌ２２、曲線Ｌ２３、及び曲線Ｌ２４を通る球面を円筒に投影した後に、骨Ｂと骨Ｃとの間の領域を切り開くことによって展開された画像である。
ここで、生成機能１１３は、操作者のスクロール操作に応じて表示用画像データを再生成する。例えば、画像Ｉ４０において下方向へのスクロール操作が行われた場合には、生成機能１１３は、画像Ｉ４０を下方向にずらして画像Ｉ４１を生成する（図１３の下図）。なお、生成機能１１３は、上下方向及び左右方向など、任意の方向に対するスクロール操作に対して表示用画像データを再生成することができる。
なお、変形機能１１２は、正角円筒図法に限らず、例えば正積図法によって伸展させることも可能である。これにより、生成機能１１３は、表示用画像データとして、図１４に示す画像Ｉ４２を生成する。この画像Ｉ４２についても、スクロール操作を受け付け可能である。
このように、医用画像処理装置１００は、ある骨を囲む複数の骨を同時に表示させる。これによれば、操作者は、例えば、骨Ｃを中心として、骨Ｃを囲む周囲の各骨の状況を容易に閲覧することができる。
（変形例３）
また、解析対象となる画像データが複数時相の画像データを含む場合には、医用画像処理装置１００は、複数時相の表示用画像データをそれぞれ生成するとともに、各表示用画像データを統合した画像データを生成することができる。
図１５は、変形例３に係る医用画像処理装置１００の処理を説明するための図である。図１５には、解析対象として、膝関節を屈曲させる動作が撮像された４ＤＣＴ画像データが適用される場合を説明する。図１５の上図には、時相Ｔ１、時相Ｔ２、及び時相Ｔ３の順に、骨Ａ（大腿骨）及び骨Ｂ（頸骨）が屈曲される様子が例示される。
図１５において、生成機能１１３は、時相Ｔ１の表示用画像データである画像Ｉ４１と、時相Ｔ２の表示用画像データである画像Ｉ４２と、時相Ｔ３の表示用画像データである画像Ｉ４３とを生成する。なお、画像Ｉ４１、画像Ｉ４２、及び画像Ｉ４３を生成する処理は、画像Ｉ１０を生成する処理と同様であるので説明を省略する。
そして、生成機能１１３は、画像Ｉ４１、画像Ｉ４２、及び画像Ｉ４３を総和値投影法で投影処理することで、レイサム（Ray Summation）画像Ｉ４４を生成する。なお、レイサム画像Ｉ４４に限らず、生成機能１１３は、画像Ｉ４１、画像Ｉ４２、及び画像Ｉ４３を最大値投影法で投影処理することで、ＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）画像を生成しても良い。また、生成機能１１３は、画像Ｉ４１、画像Ｉ４２、及び画像Ｉ４３を最小値投影法で投影処理することで、ＭｉｎＩＰ（Minimum Intensity Projection）画像を生成してもよい。
（変形例４）
また、指標値としては、骨間の程度を示す値のみならず、例えば、骨領域の性質を示す値をマッピングすることも可能である。なお、骨領域の性質を示す指標値は、第２指標値の一例である。
図１６は、変形例４に係る医用画像処理装置１００の処理を説明するための図である。図１６では、膝関節が描出されたＸ線ＣＴ画像データの断面図を用いて説明する。図１６において、骨Ａの内部のハッチング領域は、骨密度が低い部分を表す。なお、骨密度が高いほどＣＴ値は高く、骨密度が低いほどＣＴ値は低い。
図１６に示すように、生成機能１１３は、例えば、点Ｐ１０及び点Ｐ１１それぞれについて、骨密度を示す指標値を算出する。具体的には、生成機能１１３は、各点から骨領域の内部へ所定の長さの垂線を引き、垂線上のＣＴ値の合計値に基づいて、骨密度を示す指標値を算出する。そして、生成機能１１３は、算出した指標値を、関節間面が伸展された平面上又は変形された骨領域の表面上にマッピングする。
なお、図１６にて説明した指標値はあくまで一例であり、骨領域の性質を示す指標値は、骨密度に限定されるものではない。例えば、生成機能１１３は、骨領域の性質を示す指標値として、骨皮質の厚みを算出してもよい。なお、骨皮質は、骨領域の輪郭に存在する極めて硬い部分である。このため、生成機能１１３は、骨領域の輪郭付近の位置情報と、当該位置におけるＣＴ値とに基づく特徴情報によって骨皮質の領域を特定し、特定した領域の垂線方向の距離を「骨皮質の厚み」として計測することができる。
（その他の実施形態）
上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。
（医用画像診断装置）
上記の実施形態では、実施形態に係る各処理機能が医用画像処理装置１００に備えられる場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、実施形態に係る各処理機能は、医用画像診断装置に備えられても良い。
図１７は、その他の実施形態に係る医用画像診断装置の構成例を示すブロック図である。図１７に示すように、医用画像診断装置２００は、撮像系機器２０１と、入力インターフェース２０２と、ディスプレイ２０３と、記憶回路２０４と、処理回路２１０とを有する。撮像系機器２０１、入力インターフェース２０２、ディスプレイ２０３、記憶回路２０４、及び処理回路２１０は、互いに接続される。なお、図１７において、入力インターフェース２０２、ディスプレイ２０３、及び記憶回路２０４は、図１に示した入力インターフェース１０１、ディスプレイ１０２、及び記憶回路１０３と同様であるので説明を省略する。
撮像系機器２０１は、被検体の体内を撮像するための機器類である。例えば、医用画像診断装置がＸ線ＣＴ装置である場合には、撮像系機器２０１は、Ｘ線管やＸ線検出器を含む架台装置、及び、被検体を撮像空間に配置するための寝台装置を含む。
処理回路２１０は、撮像機能２１１、設定機能２１２、変形機能２１３、及び生成機能２１４を実行する。なお、設定機能２１２、変形機能２１３、及び生成機能２１４は、図１に示した設定機能１１１、変形機能１１２、及び生成機能１１３と同様であるので説明を省略する。
撮像機能２１１は、撮像系機器２０１を制御して、被検体の医用画像データを撮像する。例えば、撮像機能２１１は、架台装置に備えられる各種の機器を制御することで、被検体を透過したＸ線が検出された投影データを収集する。そして、撮像機能２１１は、収集した投影データに対し、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、Ｘ線ＣＴ画像データを生成する。このＸ線ＣＴ画像データは、記憶回路２０４にて保存され、設定機能２１２、変形機能２１３、及び生成機能２１４の各処理機能において利用される。
このように、医用画像診断装置２００は、被検体の体内を撮像する機能を備えると共に、撮像したＸ線ＣＴ画像データを用いて、設定機能２１２、変形機能２１３、及び生成機能２１４の各処理機能を実行する。これによれば、医用画像診断装置２００は、関節の閲覧性を向上させることができる。
（クラウドサービスとしての提供）
また、上記の実施形態に係る各処理機能は、ネットワークを介した情報処理サービス（クラウドサービス）として提供可能である。
図１８は、その他の実施形態に係る医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。医用画像処理システム２０は、操作端末２１、ネットワーク２２、複数のクライアント端末２３－１，２３－２，・・・，２３－Ｎ、及びサーバ装置３００を含む。なお、医用画像処理システム２０の構成はこれに限定されるものではないが、医用画像処理システム２０は、少なくともクライアント端末２３－１，２３－２，・・・，２３－Ｎ、及びサーバ装置３００を含む。
図１８に示すように、例えば、情報処理サービスを提供するサービスセンタには、サーバ装置３００が設置される。サーバ装置３００は、操作端末２１に接続される。また、サーバ装置３００は、ネットワーク２２を介して複数のクライアント端末２３－１，２３－２，・・・，２３－Ｎに接続される。なお、サーバ装置３００及び操作端末２１は、ネットワーク２２を介して接続されてもよい。また、複数のクライアント端末２３－１，２３－２，・・・，２３－Ｎを区別無く総称する場合、「クライアント端末２３」と記載する。
操作端末２１は、サーバ装置３００を操作する者（操作者）が利用する情報処理端末である。例えば、操作端末２１は、マウス、キーボード、タッチパネル等、操作者からの各種の指示や設定要求を受け付けるための入力装置を備える。また、操作端末２１は、画像を表示したり、操作者が入力装置を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩを表示したりする表示装置を備える。操作者は、操作端末２１を操作することで、各種の指示や設定要求をサーバ装置３００に送信したり、サーバ装置３００内部の情報を閲覧したりすることができる。また、ネットワーク２２は、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等、任意の通信網である。
クライアント端末２３は、情報処理サービスを利用する利用者が操作する情報処理端末である。ここで、利用者は、例えば、医療機関に従事する医師や技師などの医療従事者である。例えば、クライアント端末２３は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の情報処理装置、又は、ＭＲＩ装置に含まれるコンソール装置等の医用画像診断装置の操作端末に対応する。クライアント端末２３は、サーバ装置３００により提供される情報処理サービスを利用可能なクライアント機能を有する。なお、このクライアント機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でクライアント端末２３に予め記録されている。
サーバ装置３００は、通信インターフェース３０１、記憶回路３０２、及び処理回路３１０を備える。通信インターフェース３０１、記憶回路３０２、及び処理回路３１０は、相互に通信可能に接続される。
通信インターフェース３０１は、例えば、ネットワークカードやネットワークアダプタである。通信インターフェース３０１は、ネットワーク２２に接続することで、サーバ装置３００と外部装置との間での情報通信を行う。
記憶回路３０２は、例えば、ＮＡＮＤ（Not AND）型フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、医用画像データやＧＵＩを表示するための各種のプログラムや、当該プログラムによって用いられる情報を記憶する。
処理回路３１０は、サーバ装置３００における処理全体を制御する電子機器（プロセッサ）である。処理回路３１０は、送受信機能３１１、設定機能３１２、変形機能３１３、及び生成機能３１４を実行する。なお、設定機能３１２、変形機能３１３、及び生成機能３１４は、図１に示した設定機能１１１、変形機能１１２、及び生成機能１１３と同様であるので説明を省略する。
例えば、利用者は、クライアント端末２３を操作して、サービスセンタにあるサーバ装置３００へ医用画像データを送信する（アップロードする）旨の指示を入力する。医用画像データを送信する指示が入力されると、クライアント端末２３は、サーバ装置３００へ医用画像データを送信する。
そして、サーバ装置３００において、送受信機能３１１は、クライアント端末２３から送信された医用画像データを受信する。そして、設定機能３１２、変形機能３１３、及び生成機能３１４の各処理機能は、受信された医用画像データを用いて上記の実施形態に係る処理を実行する。そして、送受信機能３１１は、生成機能３１４によって生成された表示用画像データをクライアント端末２３に送信する（ダウンロードさせる）。これにより、サーバ装置３００は、関節の閲覧性を向上させることができる。
なお、図１８にて説明した内容はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、サーバ装置３００が備える設定機能３１２、変形機能３１３、及び生成機能３１４のうち任意の処理機能がクライアント端末２３に備えられていても良い。
すなわち、医用画像処理システム２０は、操作者によって操作される端末（クライアント端末２３）と、端末と通信可能なサーバ装置３００とを含む。医用画像処理システム２０において、設定機能３１２は、３次元医用画像データにおいて、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域の間に曲面を設定する。変形機能３１３は、関節間面の伸展に沿って、第１骨領域及び第２骨領域のうち少なくとも一方を変形させる。生成機能３１４は、変形された骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する。これによれば、医用画像処理システム２０は、クライアント端末２３に負荷をかけずに、関節の閲覧性を向上させることができる。
また、図示した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等に応じて、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、各装置にて行な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、或いは、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得る。
また、上記の実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
また、上記の実施形態及び変形例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、この医用画像処理プログラムは、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ひとつの実施形態によれば、関節の閲覧性を向上させることができる。
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。
１０ 医用画像処理システム
１００ 医用画像処理装置
１１０ 処理回路
１１１ 設定機能
１１２ 変形機能
１１３ 生成機能

Claims (12)

  1. 第１骨領域と第２骨領域を少なくとも含む関節が撮像された３次元医用画像データにおいて、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域との間に曲面を設定する設定部と、
    前記曲面の伸展に沿って、前記第１骨領域及び前記第２骨領域のうち少なくとも一方を変形させた変形骨領域を求める変形部と、
    前記変形部によって変形された前記変形骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する生成部と、
    を備える、医用画像処理装置。
  2. 前記生成部は、前記表示用画像データとして、前記曲面が伸展された平面上又は前記変形骨領域の表面上に、前記第１骨領域及び前記第２骨領域の間隔の程度を示す第１指標値をマッピングした画像データを生成する、
    請求項１に記載の医用画像処理装置。
  3. 前記生成部は、前記第１指標値として、対向する骨領域の表面までの距離、複数時相における各骨領域の間の最大距離、複数時相における各骨領域の間の最小距離、複数時相における各骨領域の間の平均距離、複数時相における各骨領域の間の距離が閾値以下となる時間の長さ、及び、異なる時相における各骨領域の間の距離の差のうち少なくとも一つを算出する、
    請求項２に記載の医用画像処理装置。
  4. 前記生成部は、前記表示用画像データとして、前記曲面が伸展された平面上又は前記変形された骨領域の表面上に、当該骨領域の性質を示す第２指標値をマッピングした画像データを生成する、
    請求項１に記載の医用画像処理装置。
  5. 前記生成部は、前記表示用画像データにおいて、描出される骨に対向する骨を識別するための識別情報を表示させる、
    請求項１～４のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
  6. 前記設定部は、前記第１骨領域及び前記第２骨領域のうち、互いに所定の距離以内に存在する近接領域を特定し、前記第１骨領域の近接領域と前記第２骨領域の近接領域との中間に、前記曲面を設定する、
    請求項１～５のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
  7. 前記変形部は、前記近接領域を前記曲面の伸展に沿って変形させ、前記近接領域とは異なる領域を変形させない、
    請求項６に記載の医用画像処理装置。
  8. 前記変形部は、前記第１骨領域及び前記第２骨領域のうち任意の領域を指定するための入力操作を操作者から受け付け、指定された領域を変形させずに、前記指定された領域とは異なる領域を変形させる、
    請求項１～５のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
  9. 医用画像診断装置である、
    請求項１～８のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
  10. 操作者によって操作される端末と、前記端末と通信可能なサーバ装置とを含む医用画像処理システムであって、
    第１骨領域と第２骨領域を少なくとも含む関節が撮像された３次元医用画像データにおいて、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域との間に曲面を設定する設定部と、
    前記曲面の伸展に沿って、前記第１骨領域及び前記第２骨領域のうち少なくとも一方を変形させた変形骨領域を求める変形部と、
    前記変形部によって変形された前記変形骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する生成部と、
    を備える、医用画像処理システム。
  11. 第１骨領域と第２骨領域を少なくとも含む関節が撮像された３次元医用画像データにおいて、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域との間に曲面を設定し、
    前記曲面の伸展に沿って、前記第１骨領域及び前記第２骨領域のうち少なくとも一方を変形させた変形骨領域を求め、
    変形された前記変形骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する、
    各処理をコンピュータに実行させる、医用画像処理プログラム。
  12. 第１骨領域と第２骨領域を少なくとも含む関節が撮像された３次元医用画像データにおいて、関節に含まれる第１骨領域及び第２骨領域との間に曲面を設定し、
    前記曲面の伸展に沿って、前記第１骨領域及び前記第２骨領域のうち少なくとも一方を変形させた変形骨領域を求め、
    変形された前記変形骨領域に基づいて、表示用画像データを生成する、
    ことを含む、医用画像処理方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230023899A (ko) * 2021-08-11 2023-02-20 주식회사 크레스콤 관절 상태를 정량화하기 위한 의료 영상 분석 방법, 의료 영상 분석 장치, 및 의료 영상 분석 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010148590A (ja) 2008-12-24 2010-07-08 Imagunooshisu Kk 医用三次元画像における切断面画像の表示方法、医用三次元画像の表示装置および医用画像表示プログラム
WO2012118109A1 (ja) 2011-03-03 2012-09-07 株式会社 日立メディコ 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
US20150105698A1 (en) 2013-10-16 2015-04-16 Somersault Orthopedics Inc. Method for knee resection alignment approximation in knee replacement procedures
US20160180520A1 (en) 2014-12-17 2016-06-23 Carestream Health, Inc. Quantitative method for 3-d joint characterization
JP2018023773A (ja) 2016-08-05 2018-02-15 キャノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及びｘ線ｃｔ装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8556983B2 (en) * 2001-05-25 2013-10-15 Conformis, Inc. Patient-adapted and improved orthopedic implants, designs and related tools
US8801720B2 (en) * 2002-05-15 2014-08-12 Otismed Corporation Total joint arthroplasty system
US7949386B2 (en) * 2006-03-21 2011-05-24 A2 Surgical Computer-aided osteoplasty surgery system
AU2012217654B2 (en) * 2011-02-15 2016-09-22 Conformis, Inc. Patient-adapted and improved articular implants, procedures and tools to address, assess, correct, modify and/or accommodate anatomical variation and/or asymmetry
JP5975731B2 (ja) 2012-05-22 2016-08-23 和田精密歯研株式会社 歯冠設計方法、歯冠設計用プログラム、歯冠設計装置、歯冠作製方法、および歯冠作製装置
WO2017160651A1 (en) * 2016-03-12 2017-09-21 Lang Philipp K Devices and methods for surgery
EP3878391A1 (en) * 2016-03-14 2021-09-15 Mohamed R. Mahfouz A surgical navigation system
WO2020047051A1 (en) * 2018-08-28 2020-03-05 Smith & Nephew, Inc. Robotic assisted ligament graft placement and tensioning
US20220148739A1 (en) * 2019-02-05 2022-05-12 Smith & Nephew, Inc. Use of robotic surgical data for long term episode of care

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010148590A (ja) 2008-12-24 2010-07-08 Imagunooshisu Kk 医用三次元画像における切断面画像の表示方法、医用三次元画像の表示装置および医用画像表示プログラム
WO2012118109A1 (ja) 2011-03-03 2012-09-07 株式会社 日立メディコ 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
US20150105698A1 (en) 2013-10-16 2015-04-16 Somersault Orthopedics Inc. Method for knee resection alignment approximation in knee replacement procedures
US20160180520A1 (en) 2014-12-17 2016-06-23 Carestream Health, Inc. Quantitative method for 3-d joint characterization
JP2018023773A (ja) 2016-08-05 2018-02-15 キャノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及びｘ線ｃｔ装置

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