JP7365093B1 - 医用画像処理装置、医用画像処理プログラムおよび医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】演算負荷を低減し、血栓症リスクの高いプラークを簡単に推定することができる。【解決手段】本発明の医用画像処理装置１は、医用診断装置で取得された血管断面の像を含む医用画像を取得し、医用画像に含まれる血管断面の像から血管内壁の表面に対応する輪郭線１３１ａを抽出し、輪郭線１３１ａの周方向における半径変化率を検出し、輪郭線１３１ａの周方向における曲率を検出し、半径変化率または曲率から血管断面における血栓症のリスクに応じて定められる評価値を設定し、評価値を表示手段に表示する。【選択図】図６

Description

この発明は、たとえば、医用画像撮影装置で撮影された血管断面の像を含む医用画像を処理する、医用画像処理装置、医用画像処理プログラムおよび医用画像処理方法に関する。

脳梗塞や心筋梗塞などの血栓症の主な原因の１つとして、血管の内膜に付着したコレステロール脂肪などの物質（プラーク）の剥離（破綻）がある。プラークが何らかの要因により血管内膜から剥離すると、剥離した箇所に血栓ができ、血栓が血流に乗って流れ、血管（冠動脈など）を閉塞することにより血栓症が発生する。このような血栓症を予防ないし早期治療するためには、剥離する可能性の高いプラークを早期に発見することが重要である。

また、検査時の患者への身体的負担を軽減するために、患者のＣＴ画像（断面画像）に基づいてプラーク性状を推定する技術が提案されている（特許文献１）。特許文献１に記載された従来技術の医用画像診断装置では、ＣＴ画像に基づいて３次元及び２次元の形態画像を生成し、形態画像に基づいて血管内の複数のプラークの位置とプラークそれぞれの硬さとを推定し、さらに形態画像から血管壁構造と芯線構造とを抽出し、血管壁構造と芯線構造とから定まる、拍動による血管壁にかかる応力値と硬さとに基づいて、複数のプラークから剥離可能性の高いプラークを特定する。

しかしながら、従来技術の医用画像診断装置では、３次元及び２次元の形態画像を生成するため、データ量が膨大となり、演算負荷が大きくなり、処理時間が増大するという問題がある。また、ＣＴ画像に基づいて発見したプラークの剥離可能性（破綻可能性）および危険度を自動的に推定ないし判定すること、すなわち血栓症リスクの高いプラークを推定ないし判定することは依然として難易度が高く、最終的には医師が医用画像を確認して判断している。

特開２０１４－１０８１９９号公報

この発明は、上述の問題に鑑みて、演算負荷を低減し、血栓症リスクの高いプラークを簡単に推定することができる、医用画像処理装置、医用画像処理プログラムおよび医用画像処理方法を提供することを目的とする。

この発明は、医用画像撮影装置で撮影された血管断面の像を含む医用画像を取得する画像取得部と、前記医用画像に含まれる前記血管断面の像から血管内壁の表面に対応する輪郭線を抽出する輪郭線抽出部と、前記輪郭線の周方向における半径変化率を検出する半径変化率検出部と、前記輪郭線の周方向における曲率を検出する曲率検出部と、前記半径変化率または前記曲率から前記血管断面における血栓症のリスクに応じて定められる評価値を設定する評価値設定部と、前記評価値を表示手段に表示する評価値表示部を備えた医用画像処理装置、医用画像処理プログラムおよび医用画像処理方法であることを特徴とする。

この発明により、演算負荷を低減し、血栓症リスクの高いプラークを簡単に推定することができる、医用画像処理装置、医用画像処理プログラムおよび医用画像処理方法を提供することができる。

この発明の医用画像処理装置の構成の一例を示すブロック図。 医用画像処理装置の補助記憶部に記憶されているデータの一例を示す説明図。 基本状態の画像処理画面の画面構成の一例を示す説明図。 医用画像を表示した状態の画像処理画面の画面構成の一例を示す説明図。 輪郭線抽出処理前の医用画像の一例を示す説明図。 輪郭線抽出後のマスク画像の一例を示す説明図。 輪郭線から外接円等を設定する事前処理の一例を示す説明図。 輪郭線を構成する複数の測定点と中心位置との距離を示すグラフ。 粗さの検出方法の一例を示す説明図。 複合評価における評価値の設定方法の一例を示す説明図。 評価値を表示した状態の画像処理画面の画面構成の一例を示す説明図。 輪郭線を拡大表示した状態の画像処理画面の画面構成の一例を示す説明図。 輪郭線を拡大表示した状態の画像処理画面の画面構成の他の例を示す説明図。 記憶メニューを表示した状態の画像処理画面の画面構成の他の例を示す説明図。

以下、この発明の一実施形態を図面と共に説明する。

図１は、血管断面を含む医用画像を処理する医用画像処理装置１の構成の一例を示すブロック図である。医用画像処理装置１は、少なくとも画像処理機能を有している電子機器（コンピュータ）である。医用画像処理装置１は、据置型のコンピュータまたは可搬型のコンピュータであり、デスクトップＰＣ、ノート（ラップトップ）ＰＣ、タブレットＰＣ等の汎用のコンピュータ（端末）で構成されている。

また、医用画像は、医用画像撮影装置で撮影された被検体（患者）の断層画像であり、少なくとも血管断面の像を含む画像である。すなわち、医用画像とは、少なくとも人間の血管断面の像を含む画像のことである。たとえば、医用画像は、ＣＴ装置によって撮影された、患者の体軸方向の複数スライス位置における断面像、または血管芯線に直交する断面像（横断面像）を含む画像（ＣＴ画像）である。なお、医用画像は、ＣＴ画像に限定されるものではなく、ＭＲＩ装置等で撮影された画像であってもよい。

図１に示すように、医用画像処理装置１は、制御部１１、入力部１２、表示部１３、記憶媒体接続部１４、通信部１５、および補助記憶部１６を備える。入力部１２、表示部１３、記憶媒体接続部１４、通信部１５、および補助記憶部１６のそれぞれは、通信線等を介して制御部１１に電気的（コンピュータで処理可能な信号が相互に送受信可能）に接続されている。

制御部１１は、演算部１１ａおよび主記憶部１１ｂを含み、医用画像処理装置１における各種演算および制御動作を実行する。演算部１１ａは、ＣＰＵまたはＭＰＵなどを有している演算処理部である。主記憶部１１ｂは、ＲＡＭ（ＤＲＡＭ）およびＲＯＭなどを有している。ＲＡＭは、演算部１１ａのワーク領域およびバッファ領域として用いられる。ＲＡＭには、補助記憶部１６に記憶されているプログラムのデータやプログラムの実行に必要なデータ等が適宜展開される。ＲＯＭは、医用画像処理装置１の起動プログラムや各種情報についてのデフォルト値等を記憶する。

入力部１２は、医用画像処理装置１の利用者の操作入力を受け付ける入力部品と、入力部品と演算部１１ａとの間に介在する入力検出回路を含む。入力部品は、たとえばタッチパネル（タッチ入力手段）、ハードウェアの操作キー（ハードウェアキー）およびコンピュータマウス等である。タッチパネルとしては、静電容量方式、電磁誘導方式、抵抗膜方式、赤外線方式など、任意の方式のものを用いることができる。入力検出回路は、各入力部品の操作（操作入力）に応じた操作信号ないし操作データを演算部１１ａに出力する。

表示部１３は、ディスプレイ、およびディスプレイと演算部１１ａとの間に介在する表示制御回路を含む。ディスプレイとしては、たとえばＬＣＤ（液晶ディスプレイ）または有機ＥＬディスプレイなどを用いることができる。表示制御回路は、ＧＰＵおよびＶＲＡＭなどを含む。演算部１１ａの指示の下、ＧＰＵは、ＲＡＭに記憶された画像生成用のデータを用いてディスプレイに種々の画面（後述する画像処理画面１００等）を表示するための表示画像データをＶＲＡＭに生成し、ＶＲＡＭに生成し表示画像データに対応する表示画像をディスプレイに出力する。

入力部１２がタッチパネルを有する場合には、タッチパネルは、表示部１３のディスプレイの表示面上に重なるように設けられてもよい。この場合、タッチパネルは、表示部１３のディスプレイと協働して、タッチパネル付きディスプレイ（タッチパネルディスプレイ）を構成する。また、タッチパネルディスプレイが構成されている場合、表示部１３のディスプレイには、ソフトウェアキー（操作キーまたは操作ボタン）を含むＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：グラフィカルユーザインタフェース）が表示されることがある。この場合、ＧＵＩ（操作画面）を介して操作入力を受け付けることができる。なお、ソフトウェアキーとは、たとえば表示部１３のディスプレイの表示面にソフトウェア的に再現された操作キー（操作ボタン）のことをいう。以下、ＧＵＩに設けられる（表示される）ソフトウェアキーのことを単に「ボタン」という。

記憶媒体接続部１４は、ＵＳＢメモリなどの各種の記憶媒体（以下、「外部メモリ」という）からデータを読み出したり、外部メモリにデータを書き込んだりするためのインターフェイス（外部メモリ接続部）である。たとえば、外部メモリは、光ディスク（たとえばＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲおよびＢＤ－Ｒなど）およびフラッシュメモリ（たとえばＵＳＢメモリ、ＳＤメモリカードおよびメモリースティックなど）などである。記憶媒体接続部１４は、各種の外部メモリを装着するための装着部（たとえば光ディスクを装着可能な光学ドライブまたはフラッシュメモリを装着可能なメモリスロットなど）を有している。制御部１１は、記憶媒体接続部１４に接続された外部メモリからデータを読み取ることもできるし、記憶媒体接続部１４に接続された外部メモリにデータを書き込むこともできる。

通信部１５は、専用回線またはインターネットのような公衆回線（公衆ネットワーク）に接続するための通信回路を含む。通信回路は、有線通信回路または無線通信回路であり、演算部１１ａからの指示に従って、専用回線または公衆回線を介して、Ｘ線ＣＴ装置またはＭＲＩ装置等の医用画像撮影装置等の他の電子機器（外部コンピュータ）と相互に通信可能に接続されている。

補助記憶部１６は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭなどの他の不揮発性メモリで構成され、演算部１１ａが医用画像処理装置１の動作を制御するためのプログラムおよび各種データなどを記憶する。

医用画像処理装置１の補助記憶部１６には、医用画像処理を実行するためのデータなど、医用画像処理装置１で利用される各種データが記憶（登録）されている。また、補助記憶部１６には、医用画像処理装置１の利用者の操作入力に応じて医用画像処理装置１の各種動作を実行するためのユーザプログラム２０と、医用画像処理装置１の動作に必要なユーザデータ２１とが記憶されている。

ユーザプログラム２０およびユーザデータ２１は、必要に応じて補助記憶部３６から読み出され主記憶部１１ｂ（ＲＡＭ）に記憶される（展開される）。医用画像処理装置１の動作は、演算部１１ａが主記憶部１１ｂ（ＲＡＭ）に展開されたユーザプログラム２０を実行することによって実現される。

ユーザプログラム２０は、医用画像処理を実行するための複数のプログラムを含有している。たとえば、ユーザプログラム２０は、医用画像処理装置１が備える各種機能を選択および実行するためのメイン処理プログラム２０ａ、表示部１３のディスプレイに各種画面を表示するための画面表示プログラム２０ｂ、医用画像から血管内壁の表面に対応する輪郭線（閉断面）を抽出するための輪郭線抽出プログラム２０ｃ、輪郭線の周方向における半径変化率を検出するための半径変化率検出プログラム２０ｄ、輪郭線の周方向における曲率を検出するための曲率検出プログラム２０ｅ、輪郭線の外接円からの距離に対応する凹みの深さ（凹みの度合い：凹み度）を検出するための凹み度検出プログラム２０ｆ、および輪郭線（血管断面）における血栓症のリスクに応じて定められる評価値（医用画像における平均評価値設定部を含む）を設定するための評価値設定プログラム２０ｇ等を含有している。また、ユーザプログラム２０は、輪郭線の粗さを検出するための粗さ検出プログラムを含有していてもよい。

ユーザデータ２１は、医用画像のデータ（医用画像データ）２１ａ、医用画像から抽出された輪郭線のデータ（輪郭線データ）２１ｂ、輪郭線における半径変化率のデータ（半径変化率データ）２１ｃ、輪郭線における曲率のデータ（曲率データ）２１ｄ、輪郭線における凹み度のデータ（凹み度データ）２１ｅ、半径変化率、曲率、または凹み度から評価値を設定するための基準値等のデータ（評価用データ）２１ｆ、および輪郭線における評価値のデータ（評価値データ）２１ｇ等のデータを含有している。

なお、図１および図２に示す医用画像処理装置１の構成は、単なる一例であり、これに限定される必要はなく、医用画像処理装置１の仕様などの必要に応じて適宜変更可能である。
＜医用画像処理の動作例＞

本発明の医用画像処理装置１では、制御部１１の動作により、医用画像から血栓症のリスクに応じた評価値を設定する医用画像処理が実行される。すなわち、医用画像処理では、医用画像について設定された評価値から血栓症のリスクを推定することができる。

図３～図１３は、医用画像を用いた医用画像処理に関する各種画面または各種画像の一例を示す説明図である。医用画像処理に関する各種画面または各種画像は、制御部１１において画面表示プログラム２０ｂが実行されることによって表示部１３のディスプレイに表示される。図３～図１３を参照して、医用画像処理装置１で実行される医用画像処理の動作例を説明する。なお、各種動作は、制御部１１が医用画像処理装置１を構成するハードウェアを制御し、医用画像処理装置１に記憶された各種プログラムに従って動作することにより実現する。

図３に示すように、医用画像処理が実行されると、医用画像処理装置１の表示部１３には、画像処理画面１００が表示される。以下、図３～図１３に示す各種操作画面は、医用画像処理装置１の表示部１３のディスプレイに表示されているものとする。

画像処理画面１００は、医用画像処理における基本画面であり、画像処理対象（分析対象）となる医用画像（分析対象の医用画像）を取得し、分析対象の医用画像を分析し、血栓症のリスクに応じて設定された分析対象の医用画像における評価値を表示するための画面である。

図３の画像処理画面１００は、初期状態であり、分析対象の医用画像が表示される（取得される）前の状態を示している。画像処理画面１００には、動作実行部１０１、画像表示部１０２、機能選択部１０３、およびキャンセルボタン１０４等が設けられている。

動作実行部１０１は、分析対象の医用画像の読み出し、および、分析対象の医用画像に対する血栓症のリスクに応じた評価値の設定等の動作を医用画像処理装置１に実行させるために設けられる。動作実行部１０１は、医用画像取得ボタン１０１ａおよび分析実行ボタン１０１ｂを有している。

医用画像取得ボタン１０１ａは、分析対象の医用画像を取得する（読み出し可能な医用画像の中から分析対象の医用画像を指定する）機能が割り当てられたボタンである。医用画像取得ボタン１０１ａが選択（操作）されると、取得する医用画像を選択するためのウインドウ（画像選択ウインドウ）が表示され、任意の医用画像を分析対象として選択（指定）することができる。図示は省略するが、画像選択ウインドウでは、補助記憶部１６内のディレクトリ、または記憶媒体接続部１４に接続された外部メモリ内のディレクトリを選択し、任意のディレクトリに記憶されている医用画像のデータを選択することによって、任意の医用画像を取得することができる（医用画像のデータが読み出される）。

本発明の医用画像処理においては、１つ（単体）の医用画像を分析対象の医用画像として取得することができ、また、血管の軸方向の位置が異なる複数の医用画像をまとめて（複数の医用画像を含有する画像セットとして）分析対象の医用画像として取得することもできる。複数の医用画像が分析対象の医用画像として取得された場合、複数の医用画像のそれぞれに番号（ページ番号）が割り当てられ、画像処理画面１００に設けられた番号選択部１００ａで医用画像を切り替えることができる。

分析実行ボタン１０１ｂは、分析対象の医用画像における評価値を表示する機能が割り当てられたボタンである。ただし、図３に示すように、分析実行ボタン１０１ｂは、分析対象の医用画像が取得される前の状態（医用画像非表示状態）では、無効化されており、選択できないようになっている。なお、分析実行ボタン１０１ｂは、無効化された状態では、半透明、グレーアウト、あるいは低輝度の色で表示されている。

図４の画像処理画面１００は、分析対象の医用画像が取得された後の状態を示している。図４に示すように、分析実行ボタン１０１ｂは、分析対象の医用画像が取得された後の状態（医用画像表示状態）では、有効化され、選択可能となっている。

なお、医用画像取得ボタン１０１ａおよび分析実行ボタン１０１ｂ並びにその他の各種ボタンを選択する操作としては、タッチパネルにおけるタップ操作や、コンピュータマウス（マウスポインタ）によるクリック操作などがある。

また、キャンセルボタン１０４は、医用画像取得ボタン１０１ａまたは分析実行ボタン１０１ｂが選択され、各種処理（医用画像の読み出し処理または分析処理）が実行されているとき（医用画像の読み出し処理または分析処理の完了前）に、実行されている処理を停止する（取り消す）機能が割り当てられている。たとえば、データ量が大きい医用画像の読み出しに時間がかかっている場合や、分析処理に時間がかかっている場合等に、キャンセルボタン１０４を選択して実行されている処理を停止させることができる。

図３および図４に示すように、画像表示部１０２は、分析対象の医用画像の一部または全部、若しくは分析対象の医用画像に関連した各種画像が表示される領域である。本実施形態では、画像表示部１０２は、画像処理画面１００の中央上部に配置されている。

また、画像表示部１０２の表示領域は、画像処理画面１００の面積の内、４０％～６０％の面積を占めている。このように、画像表示部１０２の表示領域を大きくすることによって、分析対象の医用画像を大きく表示させることができ、分析対象の医用画像の視認性を向上させることができる。

また、図３に示すように、分析対象の医用画像の取得前は、画像表示部１０２には単色（たとえば無彩色）の背景画像が表示されているだけである。一方、分析対象の医用画像が取得されると、図４に示すように、画像表示部１０２に分析対象の医用画像が表示された状態となる。

画像表示部１０２に表示された医用画像は、拡大／縮小および移動可能である。たとえば、入力部１２がコンピュータマウスを有している場合、マウスホイールの操作により医用画像を拡大／縮小することができ、ドラッグ（医用画像の表示領域内へのタッチ後のスライド操作）により医用画像を移動（画像表示部１０２の表示領域に対して相対的に移動）させることができる。

また、画像表示部１０２の近傍には、医用画像に対する画像表示部１０２の表示領域を上下方向へ移動（スクロール）させるためのスクロールバー１０２ａが設けられている。スクロールバー１０２ａは棒状に延びるバーと、バーの上端部および下端部のそれぞれに配置された矢印ボタン（アロー）と、バー上に移動可能に設けられたノブとを有している。画像表示部１０２に表示された医用画像は、ノブの位置に応じて上下に移動する。本実施形態では、スクロールバー１０２ａは、画像表示部１０２の右端部に隣接するように縦長に配置されている。すなわち、スクロールバー１０２ａは、縦スクロールバーである。

医用画像表示状態で分析実行ボタン１０１ｂが選択（操作）されると、医用画像に含まれる血管断面の像（血管断面像）から血管内壁の表面に対応する輪郭線が抽出される。そして、抽出された輪郭線の形状（血管内壁の形状）から血栓症のリスクに応じた（プラークの性状に応じた）評価値が設定される。

以下、評価値の設定方法について説明する。まず、輪郭線抽出プログラム２０ｃに従って、医用画像から、血管内壁表面の輪郭形状に相当する輪郭線が抽出される（輪郭線抽出ステップ）。輪郭線抽出ステップについて簡単に説明する。たとえば、図５Ａに示すような、血管断面の像（血管断面像）１２１を含有する医用画像１２０が分析対象の医用画像として設定されているとする。図５Ａにおける血管断面像１２１は、医用画像１２０の中央下部に位置する略円形の像のことである。このような医用画像１２０から、図５Ｂに示すようなマスク画像１３０を生成する。マスク画像１３０は、医用画像１２０のうち、血管の内部領域（血管内壁の内側、すなわち血管内腔に相当する領域）と推定される領域（血管内腔領域）１３１と、血管内腔領域以外の領域（血管外領域）１３２のそれぞれを異なる色で塗りつぶした画像である。ここで、血管内腔領域の色の濃さと、血管外領域の色の濃さとは、コンピュータ処理において異なる領域であることが明確に区別できるような濃さとされている。たとえば、血管内腔領域の色および血管外領域の色は無彩色とすることができ、血管内腔領域を白色、血管外領域を黒色とすることが好ましい。

なお、血管領域の推定には、Ｕ－ｎｅｔなどの領域抽出に用いられる公知のＡＩアルゴリズムを用いることができる。Ｕ－ｎｅｔを例に挙げると、図５Ａに示すような医用画像１２０を元画像とし、図５Ｂに示すような血管内腔領域を含むマスク画像１３０とのペアを教師データとして学習させておくことによって、未知の医用画像から血管内腔領域および血管外領域を推定（血管内腔領域を抽出）できる。

血管内腔領域１３１が抽出されたマスク画像１３０が生成されると、マスク画像１３０に対し２値化処理が施される。本実施形態では、２値化処理により、血管内腔領域を白色、血管外領域を黒色とする。２値化処理後、血管内腔領域の外輪郭を血管内壁の輪郭形状に相当する輪郭線（閉断面の外輪郭）１３１ａとして抽出する（図６参照）。これにより、輪郭線抽出ステップが完了する。

続いて、輪郭線１３１ａから、評価値を設定するための事前処理が行われる（事前処理ステップ）。事前処理ステップでは、輪郭線１３１ａに対する最小外接円１３１ｂ、最小外接円１３１ｂの中心位置１３１ｃをそれぞれ設定する。これ以降、中心位置１３１ｃは、血管の中心位置（血管中心位置）として定義される（血管中心位置として取り扱われる）。

次に、輪郭線１３１ａを複数の点または領域（以下、「測定点」という。）に分解し、輪郭線１３１ａを構成する複数の測定点のそれぞれと、中心位置１３１ｃとの距離（半径）Ｒを測定する（半径測定ステップ）。

そして、半径Ｒが最も短い（中心位置１３１ｃに最も近い）測定点を開始点（基点）として、時計回りまたは反時計回り（本実施形態では時計回り）に周方向における複数の測定点のそれぞれの半径Ｒ（すなわち、中心位置１３１ｃを中心とした血管内壁の断面形状）に応じて評価値を設定する（評価値設定ステップ）。

本発明では、評価値は、複数種類の評価指標によって設定可能である。評価指標の種類によって評価値が異なることがある。評価指標としては、「凹み度」、「半径変化率」、「曲率」、「粗さ」と、これらの評価指標のうち２つ以上を組み合わせた「複合評価」とがある。以下、各評価指標の内容について説明する。

「凹み度」は、輪郭線１３１ａを構成する測定点と、最小外接円１３１ｂからの距離（離間距離）Ｌの大きさに応じて定まる（図７参照）。すなわち、最小外接円１３１ｂに対する輪郭線１３１ａの凹み深さに対応する離間距離Ｌに応じて、測定点毎に凹み度が設定される。また、「凹み度」は、凹み度検出プログラム２０ｆに従って設定される。評価用データ２１ｆには、離間距離Ｌから凹み度を設定（たとえば離間距離Ｌを凹み度に換算）するための凹み度設定用のデータが含有されており、凹み度検出プログラム２０ｆが実行されると、凹み度設定用のデータに従って凹み度が設定される。評価指標が「凹み度」である場合、凹み度に比例して評価値（血栓症リスク）が設定される。

「半径変化率」は、輪郭線１３１ａの周方向における半径Ｒの変化率（半径変化率）のことである。半径変化率は、輪郭線１３１ａに基づいて設定されるものであるが、半径変化率検出プログラム２０ｄに従って測定点毎に設定される。半径変化率は、周方向において連続する半径Ｒの値を微分して得ることができる。図７は、或る実験例において得られた輪郭線１３１ａを構成する複数の測定点と中心位置１３１ｃとの距離（半径Ｒ）を示すグラフである。たとえば、図７に示す折れ線グラフにおいてある領域Ｑに着目した場合の半径変化率は、その領域Ｑの部分の折れ線グラフの傾きθに相当する。仮に輪郭線１３１ａが略真円であるとすると、周方向において半径が変化しないため、半径変化率は０（ゼロ）となる。一方、血管内壁に凹凸が存在する場合、半径が変化し、なだらかな凹凸よりも急峻な凹凸ほど半径変化率が大きくなる。評価指標が「半径変化率」である場合、半径変化率（最大変化率または累積変化率）に比例して評価値が設定される。

「曲率」は、輪郭線１３１ａの周方向における曲率のことである。曲率は、半径変化率の値を微分して得ることができる。曲率は、輪郭線１３１ａに基づいて設定されるものであるが、曲率検出プログラム２０ｅに従って測定点毎に設定される。半径変化率の変化率（周方向の長さに対する半径変化率の変化の割合）が大きいほど（半径変化率が急激に変化するほど）、曲率が大きくなる。評価指標が「曲率」である場合、曲率（最大曲率または累積曲率）に比例して評価値が設定される。

「粗さ」は、周方向において連続する半径Ｒの値をグラフ化（連続曲線化）し、元の連続曲線（輪郭線）と、元の連続曲線を平滑化した曲線（平滑化曲線）との差分Ｄの大きさに応じて定まる（図８参照）。比較的細かい半径Ｒの変化は、平滑化することにより変化が小さくなり、元の連続曲線との差分Ｄが大きくなる。すなわち、「粗さ」は、比較的細かい変化を補足するのに有効である。評価指標が「粗さ」である場合、粗さ（最大差分Ｄの大きさまたは差分Ｄを累積した値）に比例して評価値が設定される。

「複合評価」は、「凹み度」、「半径変化率」、「曲率」、「粗さ」のうち２つ以上の指標を組み合わせたものである。ただし、本発明では、「複合評価」においては、「半径変化率」および「曲率」の少なくとも１つが採用される。「凹み度」、「半径変化率」、「曲率」、「粗さ」のそれぞれの単一の評価指標毎に評価値を算出し、評価指標毎の評価値のうち、最大値を採用することによって「複合評価」とすることができる。また、「凹み度」、「半径変化率」、「曲率」、「粗さ」の全てを組み合わせた場合「総合評価」ということもできる。

図９は、複合評価の一例を示す説明図である。図９に示す例では、「凹み度」、「半径変化率」、「曲率」、「粗さ」の全てにおいて評価値を算出し、これらの最大値を採用しているため、「総合評価」ということができる。

以上のような手順で、各評価指標に基づいて、分析対象の医用画像に含まれる血管断面（輪郭線１３１ａ）における血栓症のリスクに応じて定められる評価値を自動的に設定することができる。評価値は、評価値設定プログラム２０ｇに従って設定される。複数の医用画像が分析対象の医用画像として選択（取得）された場合には、複数の医用画像のそれぞれにおける評価値が自動的に設定される。

評価値が設定されると、図１０および図１１に示すように、画像処理画面１００には、評価値が様々な形態で表示される。たとえば、評価値に応じた態様で表示された環状の画像（環状画像）１０５ａを医用画像の血管内壁の位置に重畳して表示した環状画像表示部１０５、および、評価値を輪郭線（血管内壁の断面形状）の周方向の位置に対応させて折れ線グラフ１０６ａとして表示（グラフ表示）する第１グラフ表示部１０６などによって、視覚的に評価値が認識できるように表示される。

環状画像１０５ａは、環状画像１０５ａを構成する測定点のそれぞれが評価値に応じた色に着色されている。たとえば、評価値が最も低い測定点（評価値最低点）は青色、評価値が最も高い測定点（評価値最高点）は赤色に着色されており、評価値最低点および評価値最高点以外の測定点については、評価値に応じて、色相環における青色と赤色の間の色に着色されている。具体的には、環状画像１０５ａでは、評価値が低い部分から順に、青緑、緑、黄緑、黄、橙などの色が着色されている。このため、環状画像１０５ａのうち赤色または赤色に近い色のついている部分は評価値が高いこと、すなわち血栓症リスクが高いことが視覚的に認できる。

第１グラフ表示部１０６で表示されている折れ線グラフ１０６ａは、医用画像に含まれる血管内壁の表面の最下点で切り開いて水平に展開した形態となっている。折れ線グラフ１０６ａは、縦軸が評価値を示し、横軸が周方向における位置を示している。また、折れ線グラフ１０６ａを構成する測定点のそれぞれについても、環状画像１０５ａと同様に、評価値に応じた色に着色されている。

また、複数の医用画像が分析対象の医用画像として選択（取得）されている場合には、複数の医用画像のそれぞれの血管断面（輪郭線１３１ａ）における評価値の平均である平均評価値が算出されている。たとえば、平均評価値は、輪郭線１３１ａを構成する全ての測定点の評価値の合計値を、輪郭線１３１ａを構成する測定点の数で割ることによって求めることができる。

複数の医用画像が分析対象の医用画像として選択されている場合、図１０ないし図１２に示すように、複数の医用画像のそれぞれの平均評価値を血管の軸方向の位置に対応させた折れ線グラフ１０７ａとして表示（グラフ表示）する第２グラフ表示部１０７が表示される。折れ線グラフ１０７ａは、横軸が評価値を示し、縦軸が血管の軸方向の位置を示している。したがって、１つの断面における評価値だけでなく、血管の軸方向においてどのように評価値が推移しているかを視認することができ、本来円形である血管の内側形状が一部凹み形状になっている部位、すなわち血管内に付着しているプラークを容易に発見することができる。

また、図１２に示すように、第２グラフ表示部１０７に折れ線グラフ１０７ａが表示されている場合、現在画像表示部１０２に表示されている医用画像の血管軸方向の位置（現在の断面位置）を示す指標画像１０７ｂが表示されていてもよい。指標画像１０７ｂをドラッグするか、あるいは、第２グラフ表示部１０７の表示領域内の任意の位置を選択（マウスクリックまたはタッチ操作など）することによって現在の（画像処理画面１００に表示される）断面位置を変更することができる。また、複数の医用画像が分析対象の医用画像として選択されている場合、血管の軸方向において平均評価値が高い位置（断面位置）から順に、画像処理画面１００に表示される断面位置を選択できるようにしてもよい。すなわち、複数の医用画像（断面位置）における平均評価値を高い順に並べ、平均評価値を高い順に、断面位置の表示順序を設定する。さらに、複数の医用画像が分析対象の医用画像として選択されている場合、平均評価値が所定の閾値を超えた断面位置のみを選択できるように（平均評価値が所定の閾値を超えない断面位置を非表示に）してもよい。

機能選択部１０３は、画像処理画面１００における各種機能を選択（設定）するために設けられる。画像処理画面１００における機能は、表示に関する機能（表示機能）とデータの記憶に関する機能（記憶機能）とに大別されており、機能選択部１０３には、表示機能を選択するためのタブ（表示機能タブ）１０３ａと、記憶機能を選択するためのタブ（記憶機能タブ）１０３ｂとが切り替え可能に設けられている。

図１０ないし図１２では、表示機能タブ１０３ａが有効化された（選択された）状態を示している。図１０ないし図１２に示すように、表示機能タブ１０３ａには、評価指標を選択するための評価指標選択部１０３ｃ、および表示する事項（表示事項）を選択するための表示事項選択部１０３ｄが設けられている。

評価指標選択部１０３ｃでは、評価値の設定に係る評価指標（評価値の算出の方法）を選択することができる。たとえば、評価指標としては、「凹み度」、「半径変化率」、「曲率」、「粗さ」、「複合評価（総合評価）」等を選択することができる。本実施形態では、各評価指標を選択するためのラジオボタンが縦並びに配置されている。これらのラジオボタンを操作して、選択可能な「凹み度」、「半径変化率」、「曲率」、「粗さ」のいずれか１つの評価指標が選択されると、選択された評価指標のみから設定された評価値に応じた表示内容となる。「複合評価」が選択されると、２以上の評価指標の組み合わせから設定された評価値に応じた表示内容となる。初期状態（デフォルト）では「複合評価」が選択されている。このようにすれば、医用画像処理装置１のユーザが評価指標を自由に選択することができる。特に、医用画像処理装置１のユーザが医療関係者である場合、様々な観点から血管断面における評価値を確認する（参考にする）ことによって、血栓症リスクをより適切に診断することができる。

表示事項選択部１０３ｄでは、画像表示部１０２に表示される表示事項の表示／非表示を選択することができる。たとえば、表示事項としては、「医用画像の検査情報」、「血管内壁の輪郭線」、「血管内壁の最小外接円」、「最小外接円の中心位置」等を選択することができる。本実施形態では、各表示事項の表示／非表示を選択するためのチェックボックスが縦並びに配置されている。これらのチェックボックスを操作してそれぞれの表示事項を表示するか、あるいは非表示とするかを選択することができる。ここで、「血管内壁の輪郭線」は輪郭線１３１ａに対応し、「血管内壁の最小外接円」は最小外接円１３１ｂに対応し、「最小外接円の中心位置」は中心位置１３１ｃに対応する。このようにすれば、医用画像処理装置１のユーザが視認し易いように表示事項の表示／非表示を自由にカスタマイズでき、医用画像処理装置１の使い勝手を向上させることができる。

図１３では、記憶機能タブ１０３ｂが有効化された（選択された）状態を示している。記憶機能タブ１０３ｂには、各種データを記憶するための記憶メニューが表示されており、医用画像を医用画像処理装置１に記憶させるための画像記憶選択部１０３ｅ、および医用画像における評価値のデータ（評価値データ）を医用画像処理装置１に記憶させるための評価値記憶ボタン１０３ｆが設けられている。

画像記憶選択部１０３ｅでは、複数種類の形態（記憶モード）での医用画像の記憶方法（保存方法）を選択することができる。たとえば、画像全体をそのまま記憶する「ＲＡＷ ＩＭＡＧＥ」、画像表示部１０２に表示されている領域を切り取って記憶する「ＤＩＳＰＬＡＹＥＤ ＩＭＡＧＥ」、血管の中心位置（中心位置１３１ｃ）を画像中心とし、血管内腔領域が画像に収まるように拡大した画像を記憶する「ＺＯＯＭ ＶＥＳＳＥＬ」等を選択することができる。本実施形態では、各評価指標を選択するためのラジオボタンが縦並びに配置されている。これらのラジオボタンを操作して、選択可能な「ＲＡＷ ＩＭＡＧＥ」、「ＤＩＳＰＬＡＹＥＤ ＩＭＡＧＥ」、「ＺＯＯＭ ＶＥＳＳＥＬ」のいずれか１つの記憶モードが選択された状態で記憶実行ボタン１０３ｇが操作されると、選択された記憶モードに従って画像が記憶される。

評価値記憶ボタン１０３ｆには、医用画像に対して設定された評価値データを医用画像処理装置１に記憶させる機能が割り当てられている。なお、医用画像処理装置１に記憶された評価値データは、対応する医用画像に紐づけられて記憶されている。

本発明によれば、医用画像撮影装置で撮影された医用画像に含まれる血管断面の像から血管内壁の表面に対応する輪郭線１３１ａを抽出し、少なくとも輪郭線１３１ａの周方向における半径変化率または輪郭線１３１ａの周方向における曲率から血栓症のリスクに応じて定められる評価値を設定し、評価値を表示部１３のディスプレイに表示する。したがって、医用画像処理装置１を利用する医療関係者（特に医師）は、血管断面における評価値を確認する（参考にする）ことができる。すなわち、医用画像処理装置１によって血栓症リスクの診断を適切に支援することができる。また、本発明では、２次元の断面画像のみから評価値を設定できるため、簡単な処理で血栓症リスクの高いプラークを推定することができる。

また、本発明によれば、半径変化率および曲率を組み合わせて評価値を設定することが可能であるから、より正確に評価値を設定することができ、血栓症リスクの診断をより適切に支援することができる。

さらに、本発明によれば、輪郭線１３１ａの外接円からの距離に対応する凹み度を検出することができ、半径変化率、曲率および凹み度のうち少なくとも２つ以上の組み合わせから評価値を設定することが可能であるから、より正確に評価値を設定することができ、血栓症リスクの診断をより適切に支援することができる。

さらにまた、本発明によれば、評価値を輪郭線１３１ａの周方向の位置に対応させてグラフ表示するから、評価値の視認性を向上させ、血栓症リスクの診断をより適切に支援することができる。

また、本発明によれば、血管の軸方向の位置が異なる複数の医用画像のそれぞれにおける輪郭線を抽出し、複数の医用画像のそれぞれにおける輪郭線から、複数の医用画像のそれぞれの評価値の平均である平均評価値を算出し、平均評価値を表示する。これにより、医用画像処理装置１を利用する医療関係者（特に医師）は、血管の軸方向の位置に応じた評価値を確認する（参考にする）ことができる。すなわち、医用画像処理装置１によって血栓症リスクの診断を適切に支援することができる。また、本発明によれば、評価値を確認でき、またその評価値の評価がなされた部位の血管断面の像を確認できるため、例えば医師が評価値の高い部位の血管断面から順番に血栓症リスクを診断していくことができる。このため、医師が医用画像処理装置１を操作して血管断面を血管の長さに沿ってずっと見ていくような作業時間をかけることなく、物理的に血管内に凹みが生じている部位（評価値が高い部位）のみを詳細に確認して適切に診断するといったことが短時間で可能になる。

この発明における生体音取得支援装置は、医用画像処理装置１に対応し、以下同様に、画像取得部は医用画像取得ボタン１０１ａに対応し、輪郭線抽出部は輪郭線抽出プログラム２０ｃおよびこれに従って動作する制御部１１に対応し、半径変化率検出部は、半径変化率検出プログラム２０ｄおよびこれに従って動作する制御部１１に対応し、曲率検出部は、曲率検出プログラム２０ｅおよびこれに従って動作する制御部１１に対応し、評価値設定部は、評価値設定プログラム２０ｇおよびこれに従って動作する制御部１１に対応し、評価値表示部は、環状画像表示部１０５および第１グラフ表示部１０６などに対応し、凹み度検出部は、凹み度検出プログラム２０ｆおよびこれに従って動作する制御部１１に対応し、グラフ表示部は、第１グラフ表示部１０６に対応し、平均評価値設定部は、評価値設定プログラム２０ｇおよびこれに従って動作する制御部１１に対応するが、この発明は本実施形態に限られず他の様々な実施形態とすることができる。また、上述の実施形態で挙げた画面および具体的な構成等は一例であり、実際の製品に応じて適宜変更することが可能である。

たとえば、上述の実施形態では、医用画像処理装置１が汎用のコンピュータである場合を例にあげて説明したが、これに限定される必要は無い。たとえば、医用画像処理装置１は、Ｘ線ＣＴ装置またはＭＲＩ装置等の医用画像撮影装置の一部に組み込まれていてもよい。また、医用画像処理装置１は、医用画像撮影装置と連携して医療画像処理システムを構成してもよい。

また、本発明は、医用画像処理装置として提供するだけでなく、医用画像処理装置を用いて、医用画像処理の方法、プログラム、およびプログラムを記憶した非一時的な（非一過性の）有形の記憶媒体としても提供することができる。

この発明は、医用画像撮影装置で撮影された血管断面の像を含む医用画像を処理するような産業に利用することができる。

１…医用画像処理装置
１１…制御部
１２…入力部
１３…表示部
１４…記憶媒体接続部
１５…通信部
１６…補助記憶部

Claims (7)

1. 医用画像撮影装置で撮影された血管断面の像を含む医用画像を取得する画像取得部と、
   前記医用画像に含まれる前記血管断面の像から血管内壁の表面に対応する輪郭線を抽出する輪郭線抽出部と、
   前記輪郭線の周方向における半径変化率を検出する半径変化率検出部と、
   前記輪郭線の周方向における前記半径変化率の値を微分して得ることができる曲率を検出する曲率検出部と、
   前記半径変化率または前記曲率から前記血管断面における血栓症のリスクに応じて定められる評価値を設定する評価値設定部と、
   前記評価値を表示手段に表示する評価値表示部を備えた
   医用画像処理装置。
2. 前記評価値設定部は、前記半径変化率および前記曲率の組み合わせから前記評価値を設定する
   請求項１記載の医用画像処理装置。
3. 前記輪郭線の外接円からの距離に対応する凹み度を検出する凹み度検出部をさらに備え、
   前記評価値設定部は、前記半径変化率、前記曲率および前記凹み度のうち少なくとも２つ以上の組み合わせから前記評価値を設定する
   請求項２記載の医用画像処理装置。
4. 前記評価値表示部は、前記評価値を前記輪郭線の周方向の位置に対応させてグラフ表示するグラフ表示部をさらに備えた
   請求項３記載の医用画像処理装置。
5. 前記画像取得部は、血管の軸方向の位置が異なる複数の医用画像を取得し、
   前記輪郭線抽出部は、前記複数の医用画像のそれぞれの輪郭線を抽出し、
   前記評価値設定部は、前記複数の医用画像のそれぞれの前記輪郭線から、前記複数の医用画像のそれぞれにおける評価値の平均である平均評価値を算出する平均評価値設定部を有しており、
   前記評価値表示部は、前記平均評価値を表示する平均評価値表示部を有している
   請求項４記載の医用画像処理装置。
6. 表示手段を備えた医用画像処理装置のコンピュータを、
   医用画像撮影装置で撮影された血管断面の像を含む医用画像を取得する画像取得部と、
   前記医用画像に含まれる前記血管断面の像から血管内壁の表面に対応する輪郭線を抽出する輪郭線抽出部と、
   前記輪郭線の周方向における半径変化率を検出する半径変化率検出部と、
   前記輪郭線の周方向における前記半径変化率の値を微分して得ることができる曲率を検出する曲率検出部と、
   前記半径変化率または前記曲率から前記血管断面における血栓症のリスクに応じて定められる評価値を設定する評価値設定部と、
   前記評価値を前記表示手段に表示する評価値表示部として機能させる
   医用画像処理プログラム。
7. 表示手段を備えた医用画像処理装置を用いた医用画像処理方法であって、
   医用画像撮影装置で撮影された血管断面の像を含む医用画像を取得し、
   前記医用画像に含まれる前記血管断面の像から血管内壁の表面に対応する輪郭線を抽出し、
   前記輪郭線の周方向における半径変化率を検出し、
   前記輪郭線の周方向における前記半径変化率の値を微分して得ることができる曲率を検出し、
   前記半径変化率または前記曲率から前記血管断面における血栓症のリスクに応じて定められる評価値を設定し、
   前記評価値を前記表示手段に表示する
   医用画像処理方法。

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