JPWO2019044081A1 - 医用画像表示装置、方法及びプログラム - Google Patents

医用画像表示装置、方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

脳の画像を用いて患者の診断を行う場合に、脳の機能にそれぞれ対応する脳区域の画像及び脳区域に関する解析値に基づく診断の実施を支援するための医用画像表示装置、方法及びプログラムを提供する。医用画像表示装置は、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得部と、前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割部と、前記被検者の３次元の脳画像から前記脳区域ごとの解析値を算出する画像解析部と、前記脳区域の脳の機能との対応関係を示す情報を取得するデータ取得部と、表示部と、前記被検者の脳画像を前記脳区域に分割して示す画像と、前記脳区域に対応する前記脳の機能と、前記解析値とを対応づけて前記表示部に表示させる表示制御部とを備える。

Description

本発明は医用画像表示装置、方法及びプログラムに係り、被検者（患者）の脳の画像を観察することを容易にする医用画像表示装置、方法及びプログラムに関する。
高齢化社会の到来により、認知症疾患の患者が年々増加している。認知症は、脳にアミロイドβと呼ばれるタンパク質が蓄積することによって脳の萎縮が進行し、認知能力が低下することにより発症すると考えられている。現在のところ、認知症に対する有効な治療法は存在しない。このため、脳の萎縮を早期に発見し、認知症の進行を遅らせるための治療を早期に開始することが生活の質を維持する上で重要である。
このような要望に応えるべく、近年、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）及びＰＥＴ（Positron Emission Tomography）等の核医学検査、並びにＣＴ（Computerized Tomography）装置により取得されるＣＴ画像及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置により取得されるＭＲＩ画像等によって脳の状態に関する情報が取得可能になってきている。例えば、脳の局所的な部位の血流及び代謝の低下は、ＳＰＥＣＴ及びＰＥＴの画像を用いて、脳の局所的な部位の経時的な変化を求めることにより発見することができる。
一方、脳の萎縮については、ＭＲＩ画像によって脳の特定部位の容積を求め、容積の経時的な変化を比較することにより発見することができる。例えば、特許文献１には、撮影日時が異なる２つの脳画像の位置合わせを行い、その後、２つの脳画像のそれぞれを組織領域（灰白質及び白質）に領域分割し、組織領域毎に変化量を取得する手法が提案されている。
一方、例えば、ブロードマンの脳地図にしたがって領域分割された標準脳画像と、患者の脳画像とを位置合わせして、患者の脳画像を領域分割する手法が提案されている（特許文献２参照）。ここで、ブロードマンの脳地図においては、標準脳の大脳皮質の３次元領域内において、どの領域がどの脳機能（運動、言語、知覚、記憶、視覚、聴覚等）を司っているかが示されている。このように患者の脳画像を領域分割した上で、領域毎の容積の変化量を取得する手法が提案されている（非特許文献１及び２）。非特許文献１及び２に記載された手法においては、まず、患者の第１の脳画像と標準脳画像とを位置合わせして第１の脳画像を領域分割し、第１の脳画像よりも撮影日時が新しい患者の第２の脳画像と標準脳画像とを位置合わせして第２の脳画像を領域分割する。そして、第１の脳画像及び第２の脳画像において対応する領域間で容積の変化量を取得している。
特開２０１４−０４２６８４号公報 特開２０１１−０１０８２８号公報
Dominic Holland，外４名，Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative，"Subregional neuroanatomical change as a biomarker for Alzheimer's disease"，Proceedings of the National Academy of Sciences，National Academy of Sciences，２００９年１２月８日，vol. 106，no. 49，pp. 20954-20959 Yakang Dai，外５名，Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative，"aBEAT: A Toolbox for Consistent Analysis of Longitudinal Adult Brain MRI"，PLoS ONE，Public Library of Science，２０１３年４月３日，vol. 8，issue 4
特許文献１には、経年による脳内の組織の変化を把握することができると記載されており、特許文献２には、脳梗塞診断等において病変部が診断対象部位のどの領域に存在するかを把握することが可能になると記載されている。
しかしながら、特許文献１及び２に記載の技術では、脳の画像を用いて患者の診断を行う場合に、脳の機能にそれぞれ対応する脳区域の画像及び脳区域に関する解析値を取得して診断を行うことは困難であった。
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、脳の画像を用いて患者の診断を行う場合に、脳の機能にそれぞれ対応する脳区域の画像及び脳区域に関する解析値に基づく診断の実施を支援するための医用画像表示装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明の第１の態様に係る医用画像表示装置は、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得部と、被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割部と、被検者の３次元の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出する画像解析部と、脳区域と脳の機能との対応関係を示す情報を取得するデータ取得部と、表示部と、被検者の脳画像を脳区域に分割して示す画像と、脳区域に対応する脳の機能と、解析値とを対応づけて表示部に表示させる表示制御部とを備える。
本発明の第２の態様に係る医用画像表示装置は、第１の態様において、表示制御部が、被検者の脳を脳区域に分割して示す画像上に、解析値を視認可能に表示させるように構成したものである。
本発明の第３の態様に係る医用画像表示装置は、第１又は第２の態様において、表示制御部が、被検者の脳を脳区域に分割して示す画像において、脳区域の解析値に応じて、脳区域の画像における色、輝度及び透明度のうちの少なくとも１つを変化させるように構成したものである。
本発明の第４の態様に係る医用画像表示装置は、第１から第３の態様のいずれかにおいて、表示制御部が、被検者の脳を脳区域に分割して示す画像を、３次元画像及び直交３断面画像のうちの少なくとも１つの表示形態で表示部に表示させるように構成したものである。
本発明の第５の態様に係る医用画像表示装置は、第４の態様において、表示制御部が、各脳区域の解析値をボクセル値として３次元画像を作成して表示させるように構成したものである。
本発明の第６の態様に係る医用画像表示装置は、第４の態様において、表示制御部が、直交３断面画像において、脳区域の解析値に応じて、脳区域の画像における色、輝度及び透明度のうちの少なくとも１つを変化させるように構成したものである。
本発明の第７の態様に係る医用画像表示装置は、第１から第６の態様のいずれかにおいて、脳区域の選択入力を受け付ける操作部を更に備え、表示制御部が、操作部により選択された脳区域の画像、機能及び解析値を表示部に表示させるように構成したものである。
本発明の第８の態様に係る医用画像表示装置は、第１から第６の態様のいずれかにおいて、脳の機能の選択入力を受け付ける操作部を更に備え、表示制御部が、操作部により選択された脳の機能に対応する脳区域の画像、機能及び解析値を表示部に表示させるように構成したものである。
本発明の第９の態様に係る医用画像表示装置は、第７又は第８の態様において、表示制御部が、操作部により選択された脳区域の画像と、脳区域の周囲の脳区域の一部の画像を表示部に表示させるように構成したものである。
本発明の第１０の態様に係る医用画像表示装置は、第９の態様において、表示制御部が、脳区域の周囲の脳区域の一部の画像において、入力された脳区域からの距離に応じて、脳区域の画像における色、輝度及び透明度のうちの少なくとも１つを変化させるように構成したものである。
本発明の第１１の態様に係る医用画像表示装置は、第１から第１０の態様のいずれかにおいて、画像解析部が、被検者の過去の３次元の脳画像及び健常者の３次元の脳画像モデルのうち少なくとも一方と被検者の３次元の脳画像とを比較することにより求められた体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量及び梗塞又は出血の評価値のうちの少なくとも１つを、解析値として算出するように構成したものである。
本発明の第１２の態様に係る医用画像表示装置は、第１から第１１の態様のいずれかにおいて、脳区域分割部が、ブロードマンの脳地図又は脳賦活試験の統計データに基づいて被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割するように構成したものである。
本発明の第１３の態様に係る医用画像表示方法は、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得ステップと、被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割ステップと、被検者の３次元の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出する画像解析ステップと、脳区域と脳の機能との対応関係を示す情報を取得するデータ取得ステップと、被検者の脳画像を脳区域に分割して示す画像と、脳区域に対応する脳の機能と、解析値とを対応づけて表示部に表示させる表示制御ステップとを備える。
本発明の第１４の態様に係る医用画像表示プログラムは、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得機能と、被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割機能と、被検者の３次元の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出する画像解析機能と、脳区域と脳の機能との対応関係を示す情報を取得するデータ取得機能と、被検者の脳画像を脳区域に分割して示す画像と、脳区域に対応する脳の機能と、解析値とを対応づけて表示部に表示させる表示制御機能とをコンピュータに実現させる。また、本発明の他の態様に係る医用画像表示装置は、コンピュータに処理を実行させるための命令を記憶するメモリと、記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、被検者の３次元の脳画像の入力を受け付け、被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割し、被検者の３次元の脳画像から脳区域ごとの解析値を算出し、脳区域と脳の機能との対応関係を示す情報を取得し、被検者の脳画像を脳区域に分割して示す画像と、脳区域に対応する脳の機能と、解析値とを対応づけて表示部に表示させる。
本発明によれば、脳の画像を用いて患者の診断を行う場合に、各脳区域の解析結果を人間の脳の機能と関連付けて表示することができるので、診断に当たる医師に対して、脳区域ごとの解析結果をわかりやすく表示することができる。
本発明に係る医用画像表示装置を含むシステムの概要を示すハードウェア構成図 図１に示した医用画像表示装置のＣＰＵの機能を示す機能ブロック図 分割情報を含む標準脳画像の例を示す図 第１の脳画像を示す図 複数の脳区域に分割された第１の脳画像を示す図 脳区域を示す番号と各脳区域の名称とからなるテーブルＴ３を示す図表 外側表面の脳画像に脳区域を示す番号を付した図 内側表面の脳画像に脳区域を示す番号を付した図 ＡＤＡＳのテスト結果を示す診断データを示す図表 脳画像を構成する全てのボクセルの三次元情報と脳区域ラベルとの関連付けを説明するための図 脳区域分割部の処理と画像解析部の処理の流れを示す図 第１のテーブルの作成を説明するために用いた図 テスト項目の得点と萎縮率との相関関係を示す相関図 テスト項目の得点と萎縮率との相関関係を示す他の相関図 テスト項目の得点と萎縮率との相関関係を示す更に他の相関図 第１のテーブルを模式的に示した図 モニタに表示される医用画像及び医用情報の一例を示す図 本発明の一実施形態に係る医用画像表示装置における脳画像の表示制御に関するフローチャート 解析結果テーブルの例を示す図 解析結果の表示に関するフローチャート 脳画像の表示の例（３次元表示）を示す図 脳画像の表示の別の例（並列表示）を示す図 脳画像の表示の別の例（並列表示）における脳区域の強調表示の例を示す図 並列表示における表示制御に関するフローチャート
以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像表示装置、方法及びプログラムの実施の形態について説明する。
＜装置構成＞
図１は、本発明に係る医用画像表示装置を含むシステムの概要を示すハードウェア構成図である。
図１に示すシステムは、医用画像表示装置１、ＰＡＣＳ（画像保存通信システム：Picture Archiving and Communication Systems)２、電子カルテ３、及びＭＲＩ（magnetic resonance imaging）装置４から構成されている。
ＭＲＩ装置４は、連続的に被検体中の水素又は燐等からの核磁気共鳴信号を測定し、核の密度分布や緩和時間分布等を映像化するものであり、被検体である患者の診断対象となる部位を表す３次元画像を取得する装置である。尚、被検体の３次元画像を取得する装置としては、ＭＲＩ装置４の他に、積み上げ断層像（ＣＴ（Computed Tomography）画像）
の取得が可能なＣＴ装置などがある。
尚、本発明においては、被検体である患者の診断対象部位は脳であり、ＭＲＩ装置４は、被検体の脳を含む頭部のＭＲＩ画像を３次元の脳画像として出力する。
３次元の脳画像は、所定のスライス間隔やスライス厚による軸位断画像（スライス画像）の集合体（例えば、数１００枚の画像群）として構成される。各スライス画像におけるボクセルは、スライス厚をもった２次元画像の画素に相当し、各ボクセルは３次元情報を有する。
ＰＡＣＳ２は、複数の検査装置（モダリティ）から得られたデジタルの医療画像情報を電子データとして一元的に管理する部分である。モダリティの１つであるＭＲＩ装置４により撮影された３次元の脳画像は、ＰＡＣＳ２によって保存管理され、電子カルテ３又は医用画像表示装置１により検索、閲覧等に使用される。
また、ＰＡＣＳ２では、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）の画像フォーマット及び通信プロトコルにて画像の保管、及び通信が行われる。ＤＩＣＯＭ規格の画像フォーマットでは、ファイルのヘッダ部に撮影時のパラメータや診断情報等を保存することができる。尚、本実施形態においては、同一の被検体について、撮影日時が異なる複数の３次元の脳画像が、ＰＡＣＳ２にて保存管理されているものとする。
医用画像表示装置１は、１台のコンピュータ１０に、本発明に係る情報出力プログラムがインストールされたものであり、コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。
情報出力プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の光学ディスク（記録媒体）に記録されて配布され、その光学ディスクから光学ディスクドライブ１８を介してコンピュータ１０にインストールされる。
また、コンピュータ１０には、操作部として機能するマウス、キーボード等の操作部２２及びモニタ２４が接続されている。ここで、図１のモニタ２４は、液晶モニタであってもよいし、液晶モニタに代えて、又は液晶モニタに加えて、ヘッドマウントディスプレイを設けてもよい。
コンピュータ１０は、主として各構成要素の動作を統括制御する中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）１２と、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となる主メモリ１４と、ハードディスク装置等のストレージ１６と、光学ディスクに記録された各種のデータ、プログラムの読み書きを行う光学ディスクドライブ１８と、ＰＡＣＳ２、電子カルテ３等との間で必要な情報のやり取りを行う通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ：interface)２０とから構成されている。
ストレージ１６には、本発明に係る医用画像表示プログラムを含む各種のアプリケーションソフト、基準脳画像、本発明に使用される後述の各種のテーブルの他、通信Ｉ／Ｆ２０を経由してＰＡＣＳ２から取得した被検体の脳画像、及び電子カルテ３から取得した診断情報等を含む各種の情報が記憶されている。診断情報としては、ＡＤＡＳ(alzheimers'disease assessment scale:アルツハイマー病評価スケール）、あるいはＡＤＡＳ−Ｊｃｏｇ（アルツハイマー病評価スケール日本語版）でのテスト結果を示すデータを含む。
図２は、図１に示した医用画像表示装置１のＣＰＵ１２の機能を示す機能ブロック図である。
ＣＰＵ１２は、ストレージ１６に格納された医用画像表示プログラムを実行することより各種の処理部として機能し、この実施形態では、画像取得部１２Ａ、データ取得部１２Ｂ、脳区域分割部１２Ｃ、画像解析部１２Ｄ、情報処理部１２Ｅ及び表示制御部１２Ｆとしての機能を有する。
画像取得部１２Ａは、３次元の標準脳画像Ｂｓ、同一被検体についての脳を含む撮影日時が異なる３次元の第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２を取得する。
標準脳画像Ｂｓとは、標準的な形状及び大きさ、並びに標準的な濃度（画素値）を有する脳、即ち標準脳を表す３次元の脳画像である。標準脳画像Ｂｓは、複数の健常者の頭部を３次元画像撮影装置により取得した複数の脳画像から脳を抽出し、抽出した複数の脳を平均することにより生成することができる。
また、標準脳画像Ｂｓは、脳全体を複数の脳区域に分割する分割情報を含む。分割の手法としては、例えば、ブロードマンの脳地図に基づいて、大脳皮質の３次元領域内において、大脳皮質を運動、言語、知覚、記憶、視覚及び聴覚等の各機能を司る脳区域に分割する手法を用いることができる。また、大脳、間脳、中脳、後脳、小脳および延髄の６種類の脳区域に分割する手法、あるいは大脳を前頭葉、頭頂葉、側頭葉および後頭葉に分類する手法等、公知の任意の手法を用いることができる。
図３は、分割情報を含む標準脳画像Ｂｓの例を示す図であり、脳全体が複数の脳区域に分割されている。尚、本例では、標準脳画像Ｂｓは、複数の脳区域に分割されており、例えばブロードマンの脳地図にしたがって複数の脳区域に分割されている。また、脳区域には、脳室、脳室以外の空洞（髄液で満たされている空洞）も脳区域としてもよい。
画像取得部１２Ａは、標準脳画像Ｂｓをストレージ１６、又はＰＡＣＳ２から取得することができる。また、画像取得部１２Ａは、同一被検体の撮影日時が異なる第１の脳画像Ｂ１（図４）及び第２の脳画像Ｂ２（図示せず）を、ＰＡＣＳ２又は電子カルテ３から取得することできる。尚、本例では、第１の脳画像Ｂ１は、第２の脳画像Ｂ２よりも撮影日時が古いものであり、例えば、半年前又は１年前の画像である。
データ取得部１２Ｂは、図６に示すテーブルＴ３、図９に示す診断情報（本例では、ＡＤＡＳでのテスト結果を示す診断データ）Ｄ１等を取得する。これらのテーブルＴ３及び診断データＤ１は、医用画像表示装置１がビューワとして機能する際に医用画像及び医用情報の表示制御に使用される。
図６に示すテーブルＴ３には、脳区域を示す番号（ブロードマン領野：１〜５２）と、各脳区域の名称・機能の説明とが関連付けられて格納されている。このテーブルＴ３のデータは、既知のデータを使用することができる。また、テーブルＴ３は、予めストレージ１６に記憶させておき、適宜読み出して使用することができる。
図７は、外側表面の脳画像に脳区域を示す番号を付した図であり、図８は、内側表面の脳画像に脳区域を示す番号を付した図である。
ＡＤＡＳとは、種々の認知機能評価の１つである。ＡＤＡＳは、認知症の検査のために、記憶を中心とする認知機能の評価を行うもので、図９に示すように単語再現性、口語言語能力、言語の聴覚理解、自発話における喚語困難、口頭の命令に従う、手指および物品呼称、構成行為、観念運動、見当識、単語再認、テスト教示の再生能力の、１１のテスト項目、０〜７０点のＡＤＡＳスコアで評価する。各テスト項目の満点から正答数を引いて得点とし、全問正解の場合には、０点となる。図９に示す例では、３５問の間違いがあり、例えば、テスト項目４の「自発話における喚語困難」は、５問中、４問間違えている。
データ取得部１２Ｂは、このＡＤＡＳのテスト結果を示す診断データＤ１（図９）を、例えば、電子カルテ３、又はＤＩＣＯＭ規格の画像ファイルのヘッダ部から取得することができる。尚、認知機能評価は、ＡＤＡＳ、ＡＤＡＳ−Ｊｃｏｇに限らず、ＭＭＳＥ（Mini Mental State Examination）、ＷＡＩＳ−III（Wechsler Adult Intelligence Scale−III：ウエクスラー成人用知能検査第三版）、改訂長谷川式簡易知能評価スケール、ＭＭＳＥ（Mini Mental State Examination）等を使用することができる。
図２に戻って、脳区域分割部１２Ｃは、３次元の第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２をそれぞれ複数の脳区域に分割する部分である。
脳区域分割部１２Ｃは、まず、図３に示した標準脳画像Ｂｓと、図４に示した第１の脳画像Ｂ１との位置合わせを行う。尚、脳の大きさ及び形状は人により異なる。例えば、標準脳と比較した場合、最大で±１５％程度大きさ及び形状が異なる。
標準脳画像Ｂｓと第１の脳画像Ｂ１とは、大きさ及び形が異なるため、第１の脳画像Ｂ１を複数の脳区域に分割するために、脳区域分割部１２Ｃは、標準脳画像Ｂｓと第１の脳画像Ｂ１との間で共通するランドマークを用いて第１の位置合わせを行う。
尚、ランドマークは、具体的には脳に含まれる多数の脳溝（上前頭溝、下前頭溝、外側溝、大脳縦裂等）及び脳室（大脳半球の左右の側脳室、第三脳室、第四脳室）等の特徴的な領域の特徴点を用いることができる。また、本例では、標準脳画像Ｂｓを第１の脳画像Ｂ１に位置合わせするものする。第１の脳画像Ｂ１の変形を伴わないようにすることが、後述の画像解析部１２Ｄによる解析値（脳区域の萎縮率等）の算出精度をよくするためである。
脳区域分割部１２Ｃは、位置合わせのために、標準脳画像Ｂｓ及び第１の脳画像Ｂ１からランドマークを抽出する。ランドマークの抽出は、例えばランドマークを表すテンプレートを用いたテンプレートマッチングにより行ってもよく、画像に含まれるランドマークを判別するように学習がなされた判別器を用いることにより行ってもよい。
脳区域分割部１２Ｃは、標準脳画像Ｂｓと第１の脳画像Ｂ１との間において、対応するランドマーク（特徴点）を一致させるように第１の位置合わせを行う。本実施形態において、第１の位置合わせは相似変換による位置合わせである。具体的には、標準脳画像Ｂｓを平行移動、回転および相似に拡大縮小することによる位置合わせである。脳区域分割部１２Ｃは、標準脳画像Ｂｓに含まれるランドマークと、第１の脳画像Ｂ１に含まれる対応するランドマークとの相関が最大となるように、標準脳画像Ｂｓを相似変換して第１の位置合わせを行う。
脳区域分割部１２Ｃは、第１の位置合わせを行った後、それぞれ対応するランドマークを使用して、標準脳画像Ｂｓを第１の脳画像Ｂ１に一致させる第２の位置合わせを行う。第２の位置合わせは、非線形変換による位置合わせである。非線形変換による位置合わせとしては、例えばＢスプライン及びシンプレートスプライン(Thin Plate Spline)等の関数を用いて画素位置を非線形に変換することによる位置合わせが挙げられる。
脳区域分割部１２Ｃは、第１の位置合わせ後の標準脳画像Ｂｓの各画素位置を、第１の脳画像Ｂ１に含まれる対応する画素位置に非線形変換することにより、第２の位置合わせを行う。
脳区域分割部１２Ｃは、このようにして標準脳画像Ｂｓを第１の脳画像Ｂ１に位置合わせした後の、標準脳画像Ｂｓにおける分割された脳区域の境界の３次元情報（位置合わせ後の分割情報）を、第１の脳画像Ｂ１に適用することにより、図５の破線で示すように、第１の脳画像Ｂ１を複数の脳区域に分割することができる。
また、脳区域分割部１２Ｃは、第２の脳画像Ｂ２を脳区域に分割する。具体的には、第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２間でのランドマークを用いた第３の位置合わせを行う。第３の位置合わせは、画像の拡大縮小を行わず、第１の脳画像Ｂ１を平行移動及び回転して、第２の脳画像Ｂ２に位置合わせを行う。尚、第２の脳画像Ｂ２を第１の脳画像Ｂ１に位置合わせを行ってもよい。
第１の脳画像Ｂ１と第２の脳画像Ｂ２とは、同一被検体の撮影日時の異なる脳画像であるため、第３の位置合わせ後の両脳画像は、一致度が非常に高い。即ち、３次元の第１の脳画像Ｂ１のある画素（ボクセル）の三次元位置と、このボクセルに対応する第２の脳画像Ｂ２のボクセルとは、同じ三次元位置又はその近傍に存在する。
したがって、脳区域分割部１２Ｃは、第１の脳画像Ｂ１の各ボクセルと第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルとの対応づけを、例えば、対応づけるボクセルを中心とする画像局所特徴による対応点マッチングにより行うことができる。
脳区域分割部１２Ｃは、第１の脳画像Ｂ１の各ボクセルと第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルとの全てのボクセル間の対応づけを行うことで、第２の脳画像Ｂ２を複数の脳区域に分割することができる。即ち、第１の脳画像Ｂ１の複数の脳区域の境界の各ボクセル（即ち、分割情報に基づくボクセル）に対応する、第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルの３次元情報をそれぞれ取得することにより、取得した第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルの３次元情報が、第２の脳画像Ｂ２を複数の脳区域に分割する分割情報となる。
尚、脳区域分割部１２Ｃによる第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の複数の脳区域の分割方法は、上記の実施形態に限らず、公知の種々の方法を適用することができ、例えば、特開２０１１-０１０８２８号公報に記載の方法を適用することができる。
脳区域分割部１２Ｃは、第１の脳画像Ｂ１を複数の脳区域に分割することで、図１０に示すように３次元の第１の脳画像Ｂ１を構成する全てのボクセルについて、三次元情報（座標x,y,z）と、脳区域ラベル（脳区域を示す番号）及び／又は名称とを関連付けて、主メモリ１４に一時的に記憶させ、又はストレージ１６に記憶させる。同様にして、第２の脳画像Ｂ２についても、全てのボクセルについて、三次元情報と脳区域ラベル等とを関連付けて主メモリ１４又はストレージ１６に記憶させる。更に、第１の脳画像Ｂ１の各ボクセルと、第２の脳画像Ｂ２の各ボクセルとの対応関係も記憶させることが好ましい。対応するボクセル間の三次元情報に基づいてボクセルの移動ベクトルを算出することができるからである。
尚、脳画像の三次元情報（座標x,y,z）の各座標軸は、各体軸(Ｘ軸：左−右，Ｙ軸：背−腹，Ｚ軸：頭−尾)に対応しており、原点(0,0,0)は、例えば、脳外又は脳内の特定の位置に設定することができる。
画像解析部１２Ｄは、第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２を、分割された脳区域毎に画像解析し、解析結果（解析値）を出力する部分であり、例えば、脳区域毎の萎縮率、体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量等の解析結果を出力する。
図１１は、脳区域分割部１２Ｃの処理と画像解析部１２Ｄの処理の流れを示す図である。
図１１において、標準脳画像Ｂｓは、脳全体を複数の脳区域に分割する分割情報を含む。Ｂｓ１は、標準脳画像Ｂｓの複数の脳区域（分割情報）を示している。標準脳画像Ｂｓを第１の脳画像Ｂ１に位置合わせすることで、位置合わせ後の標準脳画像Ｂｓの複数の脳区域を示す分割情報は、第１の脳画像Ｂ１の複数の脳区域を示す分割情報（Ｂ１１）とすることができる。
複数の脳区域の分割情報を有する第１の脳画像Ｂ１を第２の脳画像Ｂ２に適用し、各ボクセル間の対応づけを行うことで、実質的に第２の脳画像Ｂ２を複数の脳区域に分割することができる。Ｂ２１は、第２の脳画像Ｂ２の複数の脳区域を示す図である。尚、Ｂ１１は、アキシャル断面での第１の脳画像Ｂ１の複数の脳区域を示しており、Ｂ２１は、サジタル断面での第２の脳画像Ｂ２の複数の脳区域を示している。
画像解析部１２Ｄは、第１の脳画像Ｂ１の複数の脳区域と、第２の脳画像Ｂ２の複数の脳区域とを、同じ脳区域毎にそれぞれ容積を算出する。容積の算出後、第１の脳画像Ｂ１の脳区域の容積から第２の脳画像Ｂ２の対応する脳区域の容積を減算し、その減算値を、第１の脳画像Ｂ１の対応する脳区域の容積で除算することで、脳区域毎に脳の萎縮率を解析値として算出する。
尚、萎縮率が正の値の場合は、脳区域は萎縮していることになり、負の値の場合は、膨張していることになる。また、脳区域の容積は、脳区域内のボクセル（１ボクセル当りの容積は既知）の個数をカウントすることにより求めることができる。
本例では、画像解析部１２Ｄは、複数の脳区域毎に萎縮率を解析値として算出するが、脳区域毎の体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量を解析値として算出してもよい。
脳区域毎の体積変化量は、第２の脳画像Ｂ２の脳区域の容積から第１の脳画像Ｂ１の対応する脳区域の容積を減算することで算出することができる。
形状変化量は、例えば、第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の対応する脳区域の球形度の変化量から求めることができる。球形度は、脳区域の表面積に対する、脳区域と同じ容積を有する球の表面積の比により求めることができる。また、第１の脳画像Ｂ１の脳区域と第２の脳画像Ｂ２の対応する脳区域との変化領域の絶対値を算出することにより求めることができる。
また、Ｚスコアは、次式に基づいて第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の脳区域毎に算出することができる。
［数１］
Ｚ＝（ｘａｖｅ−ｘ）／σ
ただし、ｘ：ボクセル値
ｘａｖｅ:健常者のボクセル値の平均値
σ：健常者のボクセル値の標準偏差
また、画像解析部１２Ｄは、第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２を、造影剤を用いずに脳の血流動態を評価するＡＳＬ(Arterial Spin Labeling)脳パフュージョン検査により血流量を算出することができる。
情報処理部１２Ｅは、脳画像の分割された複数の脳区域と認知症の診断テストの複数のテスト項目との関連性を求め、複数の脳区域（本例では1〜52の脳区域）と複数のテスト項目（本例では1〜11のテスト項目）との関連性を記憶するテーブル（第１のテーブルＴ１（図１６））を作成する部分であり、図１２に示すように患者の脳画像の脳区域毎の解析値（本例では脳区域毎の萎縮率）と、認知症の診断テストのテスト結果（本例ではＡＤＡＳスコア）とを収集し、萎縮率とテスト項目との関連性を求める。
具体的には、情報処理部１２Ｅは、第１のテーブルＴ１の作成に当り、画像解析部１２Ｄ及びデータ取得部１２Ｂから多数の患者の脳画像の脳区域毎の萎縮率と、ＡＤＡＳの１１個のテスト項目毎の得点を取得する。
図１３から図１５は、それぞれテスト項目の得点と萎縮率との相関関係を示す相関図である。
図１３から図１５に示す相関図の横軸は、ＡＤＡＳの１１個のテスト項目のうちの１つのテスト項目であり、相関図の縦軸は、複数の脳区域のうちの１つの脳区域の萎縮率を示している。尚、ＡＤＡＳでは、テスト項目の満点から正答数を引いて得点とするため、得点が高い程、不正解が多くなり、認知機能の評価は悪くなる。
図１３は、テスト項目の得点と萎縮率との相関が殆どない場合を示し、図１４は、正の弱い相関を示し、図１５は、正の強い相関を示している。
情報処理部１２Ｅは、脳画像の脳区域毎の萎縮率とテスト項目毎の得点との関連性を算出し、図１６に示すように、これらの関連性を示す第１のテーブルＴ１を作成する。
図１６において、Ａi,j（1≦ｉ≦52、1≦ｊ≦11）は関連性を示し、-1≦Ａi,j≦1の相関値とすることができる。尚、脳区域は、時間の経過とともに萎縮が進行するが、例えば、脳室、その他の空洞が脳区域として分割されている場合には、膨張するため、この場合には、負の相関値をとる。また、図１６には、ＡＤＡＳのテスト項目（項目１）と、番号20,22で表されている脳区域（下側頭回、上側頭回）との関連性（Ａ20,1=0.45、Ａ22,1=0.30）が示されているが、これらの関連性の数値は、実際に算出した値でない。
情報処理部１２Ｅにより作成された第１のテーブルＴ１は、例えば、ストレージ１６に保存され、表示制御部１２Ｆ等にて必要に応じて適宜使用される。また、第１のテーブルＴ１は、情報処理部１２Ｅにより定期的に更新されることが好ましい。より多く患者の脳区域毎の解析値及び診断テストを使用して第１のテーブルＴ１を作成することで、信頼性の高いテーブルにすることができるからである。更に、第１のテーブルＴ１は、医用画像表示装置１の外部の装置やシステムで作成されたものを使用してもよく、この場合には、情報処理部１２Ｅは不要になる。
表示制御部１２Ｆは、例えば、医用画像（第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の少なくとも一方の脳画像）、又は医用情報（第１の脳画像Ｂ１及び第２の脳画像Ｂ２の脳区域毎に解析した解析値、テーブルＴ３、診断データＤ１）等を、モニタ２４に表示させるための表示用画像を生成し、生成した表示用画像をモニタ２４に出力するものであり、出力部としての機能を含む。
図１７は、モニタ２４に表示される医用画像及び医用情報の一例を示す図である。
図１７に示す例では、萎縮率が大きい脳区域Ａ１０，Ａ１１（萎縮率が閾値を超えた脳区域）が、斜線で示したように他の脳区域と識別可能に表示されている。例えば、脳区域Ａ１０，Ａ１１に赤色を付与し、脳区域Ａ１０，Ａ１１を、色分けにより他の脳区域と識別可能に表示することができる。また、脳区域Ａ１０，Ａ１１には、ラベルＬ１０，Ｌ１１を付与することができる。ラベルＬ１０，Ｌ１１として、解析値（図１７に示す例では、百分率で表された萎縮率）が付加されているが、更に脳区域Ａ１０，Ａ１１を示す番号（ブロードマン領野：１〜５２）や脳区域の名称等を表示させてもよい。
更に、表示制御部１２Ｆは、医師による操作部２２の操作にしたがって、必要な医用画像及び医用情報をモニタ２４に表示させることができる。
＜脳画像の表示制御＞
以下、医用画像表示装置１における脳画像の表示制御について説明する。図１８は、医用画像表示装置１における脳画像の表示制御に関するフローチャートである。
図１８に示すように、まず、データ取得部１２Ｂにより、患者の３次元の脳画像の入力を受け付ける（ステップＳ１０）。データ取得部１２Ｂは、脳画像として、各種の撮像条件により撮像されたＭＲＩ画像を取得することができる。ＭＲＩ画像の種類としては、例えば、Ｔ１強調画像（Ｔ１ＷＩ）、Ｔ２強調画像（Ｔ２ＷＩ）、ＦＬＡＩＲ画像（Fluid Attenuated Inversion Recovery：水抑制画像）、Ｔ２＊強調画像（Ｔ２＊ＷＩ）、拡散強調画像（ＤＷＩ）等がある。
Ｔ１ＷＩでは、水の信号強度が大脳皮質等と比較して低くなり、黒く描出される。このため、Ｔ１ＷＩでは、脳室（脳脊髄液が産生される脳内の腔）は黒色となる。Ｔ１ＷＩには、大脳皮質（灰白質）と白質等の解剖学的な構造が捉えやすいという特徴がある。
Ｔ２ＷＩでは、水の信号強度が大脳皮質等と比較して高くなり、白く描出される。このため、Ｔ２ＷＩでは、脳室は白色となる。Ｔ２ＷＩは、多くの病巣が高信号で描出されるため、病変の抽出に有用とされている。
ＦＬＡＩＲ画像は、水の信号を抑制したＴ２強調画像であり、脳室が黒く描出され、脳室と隣接した病巣が明瞭に描出される。
Ｔ２＊ＷＩは、出血性病変が黒色に描出される画像であり、微小な出血性病変の検出に適した画像である。
ＤＷＩは、水分子の拡散運動（自由運動度）を画像化した画像であり、水分子の拡散が低下した領域の信号強度が比較的高く白色で描出される。急性期の脳梗塞では、水分子の拡散が低下してくるため、超急性期の脳梗塞の部位判定に有用である。
本実施形態の医用画像表示装置１は、操作部２２により、操作者（医師等）から診断の目的の指定入力を受け付ける。情報処理部１２Ｅは、操作部２２により指定された診断の目的に応じて診断に必要なＭＲＩ画像の種類を特定し、特定された種類の画像をＭＲＩ装置４から取得することが可能となっている。
なお、本実施形態では、操作部２２により、診断の目的の代わりに、データ取得部１２Ｂにより取得すべき画像の種類を直接指定できるようにしてもよい。また、診断の目的が指定された場合に、診断の目的に適した画像の種類を列挙して、列挙された画像の種類の中から、データ取得部１２Ｂにより取得すべき画像の選択可能にしてもよい。また、診断の目的の指定は、患者の画像の撮像前に行い、診断の目的の指定に応じて、ＭＲＩ装置４の操作者（診療放射線技師等）に撮像すべき画像の種類を指示することができるようにしてもよい。
次に、脳区域分割部１２Ｃは、患者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する（ステップＳ１２）。ここで、脳区域分割部１２Ｃは、ブロードマンの脳地図に基づく標準脳モデルと患者の３次元の脳画像とをアラインメントすることにより、患者の脳画像を、人間の脳の機能に対応した脳区域に分割することができる。なお、脳区域の分割は、脳賦活試験の結果、例えば、脳の活動時にＰＥＴ（positron emission tomography）スキャナーにより血流量を計測することにより求めた脳の機能と血流量との関係を示す統計データに基づいて行ってもよい。
次に、画像解析部１２Ｄは、脳区域の画像解析を行い、脳区域ごとの解析値を取得する（ステップＳ１４）。解析値としては、例えば、同一患者の過去の３次元の脳画像及び健常者の３次元の脳画像モデルのうち少なくとも一方と患者の３次元の脳画像とを比較することにより求められた体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量、及び梗塞又は出血の評価値を求めることができる。これらのうち、梗塞の評価値は、例えば、ＤＷＩにおいて白色の領域として検出される梗塞の発生領域の大きさ及び形状の変化量として求めることができる。また、出血の評価値は、例えば、Ｔ２＊ＷＩにおいて黒色の領域として検出された出血性病変の領域の大きさ及び形状の変化量として求めることができる。なお、本実施形態における解析値の種類は、上記に列挙されたものに限定されない。
次に、各脳区域を特定するための脳区域特定情報、機能及び位置の情報と、画像解析部１２Ｄの画像解析により得られた解析値とが相互に関連づけられて主メモリ１４に保存される（ステップＳ１６）。そして、表示制御部１２Ｆは、画像解析の結果をモニタ２４に表示させる（ステップＳ１８）。
図１９は、ステップＳ１６において解析結果が格納される解析結果テーブルの例を示す図である。
図１９に示す解析結果テーブルＴ１０には、脳区域特定情報として、脳区域を指定する番号及び名称が格納されており、脳区域特定情報と、各脳区域の機能、位置及び解析値とそれぞれ関連づけられて格納されている。
図２０は、解析結果の表示に関するフローチャートである。
図２０に示すように、まず、表示制御部１２Ｆは、画像解析により得られた解析値を脳区域ごとに取得する（ステップＳ３０）。次に、表示制御部１２Ｆは、解析値に応じて脳区域に色を割り当てて（ステップＳ３２）、脳区域に解析値に応じた色が付された画像をモニタ２４に表示させる（ステップＳ３４）。
表示制御部１２Ｆは、体積変化量、体積減少量又は形状変化量が最大の脳区域を赤色とし、これらの値が小さくなるにしたがって橙、黄、黄緑、緑、青、濃青に順次変化するカラースケールにより脳区域の色を指定する。また、表示制御部１２Ｆは、梗塞又は出血の評価値（大きさ）が比較的大きい脳区域を赤色とし、これらの値が小さくなるにしたがって橙、黄、黄緑、緑、青、濃青に順次変化するカラースケールにより脳区域の色を指定する。これにより、形状の変化の大きい脳区域又は病変の評価値が高く、脳診断において重要度が比較的高い脳区域を強調表示することが可能になる。
なお、本実施形態では、脳区域に解析値に応じた色を付したが、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば、画像の輝度又は透明度を変化させることで、解析値を表示するようにしてもよい。
また、解析値の種類を選択するためのメニューを設けることにより、色等により表示させる解析値の種類を切り換えられるようにしてもよい。
図２１は、脳画像の表示の例（３次元表示）を示す図である。
図２１に示す脳の脳画像Ｂ１は、脳を脳区域に分けて立体的に表示するボリュームレンダリング（ＶＲ）画像である。図２１では、脳区域の境界が破線により示されている。操作者は、操作部２２により、脳の表示の拡大及び縮小、回転並びに向きの変更の操作を行うことが可能となっている。
図２１に示すように、操作部２２のマウスによりカーソルを移動させて、脳画像Ｂ１中の位置が指定（クリック）されると、指定されたボクセルの座標が特定される。情報処理部１２Ｅは、特定されたボクセルの位置に存在する脳区域を特定し、その位置及び範囲を解析結果テーブルＴ１０から取得する。そして、表示制御部１２Ｆは、特定された脳区域以外の脳区域の透過度を上げるか、又は最大にすることにより、特定された脳区域を強調表示する。なお、特定された脳区域の名称、機能及び解析値を、解析結果テーブルＴ１０から取得し、ポップアップ表示Ｐ１０により表示させるようにしてもよい。
図２２は、脳画像の表示の別の例（並列表示）を示す図である。
図２２に示す例では、３次元の脳画像Ｂ１と直交３断面画像Ｓ１とが並列表示されている。
脳画像Ｂ１においては、解析値に応じて脳区域の色、輝度及び透明度を変化させて表示させるようにしてもよい。また、脳画像Ｂ１においては、解析値に応じて脳区域の輪郭線の色又は太さを変化させるようにしてもよい。また、脳画像Ｂ１においては、解析値に応じた表示と、Ｔ１ＷＩ等のＭＲＩ画像の表示とを切り換えられるようにしてもよい。
直交３断面画像Ｓ１の表示領域には、脳のｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙが並べて表示されている。ｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙにおいては、解析値に応じて脳区域の色、輝度及び透明度を変化させて表示させるようにしてもよい。また、ｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙにおいては、解析値に応じて脳区域の輪郭線の色又は太さを変化させるようにしてもよい。また、ｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙにおいては、解析値に応じた表示と、Ｔ１ＷＩ等のＭＲＩ画像の表示とを切り換えられるようにしてもよい。
操作者は、ｚｘ断面画像Ｓ１ｚｘ、ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙのそれぞれにおける基準点Ｐｚｘ、Ｐｙｚ及びＰｚｙのいずれかをマウスにより移動させて直交３断面画像の基準点を移動させることにより、脳の所望の断面をモニタ２４に表示させることが可能となっている。なお、図中の十字線Ｃｚｘ、Ｃｙｚ及びＣｚｙは、Ｐｚｘ、Ｐｙｚ及びＰｚｙの移動にそれぞれ連動して移動するようになっており、表示中の断面画像の位置を示すものである。
脳画像Ｂ１又は直交３断面画像Ｓ１において、脳画像Ｂ１又は直交３断面画像Ｓ１中の位置が指定（クリック）されると、指定されたボクセルの座標が特定される。情報処理部１２Ｅは、特定されたボクセルの位置に存在する脳区域を特定し、その位置及び範囲を解析結果テーブルＴ１０から取得する。そして、表示制御部１２Ｆは、脳画像Ｂ１において特定された脳区域以外の脳区域の透過度を上げるか、又は最大にし、かつ、直交３断面画像Ｓ１において特定された脳区域以外の脳区域の輝度を下げるか、又は最小にする（背景色と同じ色にする又は黒く塗りつぶす）ことにより、特定された脳区域を強調表示する。
図２２に示す例では、直交３断面画像Ｓ１の隣にメニューＭ１０が表示されている。メニューＭ１０には、脳の機能を示す脳機能ボタンが含まれている。操作者が、操作部２２により、メニューＭ１０の中から脳機能ボタンを選択すると、図２３に示すように、表示制御部１２Ｆは、選択した脳機能ボタンに対応する脳区域Ａ１０を強調表示させる。ｙｚ断面画像Ｓ１ｙｚ及びｘｙ断面画像Ｓ１ｘｙでは、脳区域Ａ１０がそれぞれ脳区域の断面画像Ａ１０ｙｚ及びＡ１０ｘｙとして表示されている。なお、図２３に示す例では、選択された機能に対応する脳区域が１つだけ示されているが、選択された機能に対応する脳区域が複数ある場合には、すべての脳区域について強調表示をしてもよい。
本実施形態では、脳区域の選択時には、選択された脳区域と同じ機能に対応するほかの脳区域は表示しないようにしてもよい。この場合、選択された脳区域の診断及び確認の終了の指示を受け付けた後に、選択された脳区域と同じ機能に対応するほかの脳区域の画像を表示してもよい。また、選択された脳区域と同じ機能に対応するほかの脳区域の画像を表示する場合には、機能と脳区域との関連性（相関値）に応じて、脳区域を選択して表示してもよい。
また、メニューＭ１０により選択された機能と脳区域との関連性（相関値）に応じて、脳区域を選択して表示してもよい。例えば、メニューＭ１０により選択された機能と脳区域との関連性が最大の脳区域だけを表示するようにしてもよいし、関連性が閾値以上、又は関連性の順位が上位ｎ番目までの脳区域を選択して表示するようにしてもよい。
メニューＭ１０においては、解析値に応じて、脳機能ボタンの色、輝度又は透明度を変化させるようにしてもよい。例えば、言語機能に関する脳区域の一部又は全部が過去の患者の画像と比較して萎縮していた場合には、言語機能に関するボタンを赤色にするようにしてもよい。
本実施形態では、表示制御部１２Ｆは、脳区域ごとに算出された解析値をボクセル値とする３次元データを作成し、この３次元データを用いて脳画像Ｂ１を作成するようにしてもよい。
また、表示制御部１２Ｆは、脳の機能ごとに、同一の機能に対応する脳区域のボクセルについては、解析値をボクセル値として格納し、同一の機能に対応する脳区域以外のボクセル値を、所定値、例えば、−９９９９とした３次元データを作成するようにしてもよい。そして、表示制御部１２Ｆは、各脳区域について、ボクセル値として格納した解析値に応じてカラースケールにより色分けをし、ボクセル値が−９９９９のボクセルについては、例えば、色を薄くする、輝度を下げる又は透明にするようにしてもよい。これにより、表示制御部１２Ｆは、各機能に対応する脳区域を選択的に表示するための脳画像Ｂ１及び直交３断面画像Ｓ１を作成することが可能になる。この場合、例えば、「記憶」、「言語」、「聴覚」等の各機能に対応した脳区域について、解析値を反映した表示を行うことが可能になる。
また、機能ごとに脳区域を選択して表示する場合には、表示対象として選択した脳区域以外の脳区域を全く表示しないようにしてもよいし、表示対象として選択した脳区域の周囲の一定の領域を表示させるようにしてもよい。この場合、例えば、脳画像Ｂ１及び直交３断面画像Ｓ１において、表示対象として選択した脳区域の最大寸法１０％程度の大きさの周囲の領域について表示を行うようにしてもよい。また、この周囲の領域については、表示対象として選択した脳区域から離れるにしたがって、色を薄くする、輝度を下げる又は透明にするようにしてもよい。これにより、表示対象として選択した脳区域の周囲の状況についても確認することが可能になる。
なお、脳画像Ｂ１又は直交３断面画像Ｓ１において、操作部２２のマウスによりカーソルを移動させて、画像中の脳区域を選択することにより、当該脳区域の名称、機能及び解析値をポップアップ表示Ｐ１０により表示させるようにしてもよい。
図２４は、並列表示における表示制御に関するフローチャートである。
図２４に示す例では、まず、ＶＲ画像Ｂ１又は直交３断面画像Ｓ１において、情報処理部１２Ｅによって、操作部２２のマウス操作により所定の位置が指定（クリック）されたかどうかが判断される（ステップＳ５０）。そして、位置指定入力が検出されると（ステップＳ５０のＹｅｓ）、情報処理部１２Ｅによって、指定された位置のモニタ２４における座標が特定される（ステップＳ５２）。次に、情報処理部１２Ｅによって、指定された位置の座標に対応する脳区域が特定され（ステップＳ５４）、表示制御部１２Ｆによって、脳区域の名称、機能及び解析値がモニタ２４に表示される（ステップＳ５６）。
一方、機能に関するメニューＭ１０において、操作部２２により、脳の機能が選択されると（ステップＳ５０のＮｏ、ステップＳ５８のＹｅｓ）、情報処理部１２Ｅによって、選択された機能に対応する脳区域が特定されて（ステップＳ６０）、表示制御部１２Ｆによって、脳区域の名称、機能及び解析値がモニタ２４に表示される（ステップＳ６２）。
なお、ステップＳ５６及びＳ６２における脳区域の名称、機能及び解析値の表示は、脳区域ごとにポップアップ表示してもよいし、脳区域特定情報とともに、テーブル上に表示するようにしてもよい。脳区域特定情報等をテーブル表示する場合には、テーブルの脳区域特定情報等を選択すると、脳画像Ｂ１及び直交３断面画像Ｓ１において対応する脳区域が強調表示されるようにしてもよい。
そして、操作部２２により、表示の終了指示が入力されると（ステップＳ６４のＹｅｓ）、脳画像の表示が終了する。
本実施形態によれば、診断対象として注目している脳区域と同じ機能を持つ別の脳区域の情報を同時にモニタ２４に表示させることができる。これにより、同じ機能を司る脳区域の解析値を一目で確認することができる。例えば、注目している脳区域と同じ機能に対応する脳区域の萎縮率等を解析値として表示させることができるので、脳画像を用いた認知症の診断が容易になる。
本実施形態は、医用画像表示装置１に限定されるものではなく、本実施形態に係る表示制御の各工程を医用画像表示装置１に行わせる医用画像表示方法、本実施形態に係る表示制御の各機能をコンピュータに実行させる医用画像表示プログラム及び医用画像表示プログラムを格納した非一時的有形記録媒体として実現することが可能である。
上記実施形態において、（例えば、画像取得部１２Ａ、データ取得部１２Ｂ、脳区域分割部１２Ｃ、画像解析部１２Ｄ、情報処理部１２Ｅ及び表示制御部１２Ｆ）といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、あるいはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。
１ 医用画像表示装置
２ ＰＡＣＳ
３ 電子カルテ
４ ＭＲＩ装置
１０ コンピュータ
１２ ＣＰＵ
１４ 主メモリ
１６ ストレージ
１８ 光ディスクドライブ
２０ 通信インターフェース
２２ 操作部（マウス及びキーボード）
２４ モニタ
１２Ａ 画像取得部
１２Ｂ データ取得部
１２Ｃ 脳区域分割部
１２Ｄ 画像解析部
１２Ｅ 情報処理部
１２Ｆ 表示制御部
Ｓ１０〜Ｓ１８、Ｓ３０〜Ｓ３４、Ｓ５０〜Ｓ６４ 表示制御の各工程

Claims (14)

  1. 被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得部と、
    前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割部と、
    前記被検者の３次元の脳画像から前記脳区域ごとの解析値を算出する画像解析部と、
    前記脳区域と脳の機能との対応関係を示す情報を取得するデータ取得部と、
    表示部と、
    前記被検者の脳画像を前記脳区域に分割して示す画像と、前記脳区域に対応する前記脳の機能と、前記解析値とを対応づけて前記表示部に表示させる表示制御部と、
    を備える医用画像表示装置。
  2. 前記表示制御部が、前記被検者の脳を前記脳区域に分割して示す画像上に、前記解析値を視認可能に表示させる、請求項１記載の医用画像表示装置。
  3. 前記表示制御部が、前記被検者の脳を前記脳区域に分割して示す画像において、前記脳区域の前記解析値に応じて、前記脳区域の画像における色、輝度及び透明度のうちの少なくとも１つを変化させる、請求項１又は２記載の医用画像表示装置。
  4. 前記表示制御部が、前記被検者の脳を前記脳区域に分割して示す画像を、３次元画像及び直交３断面画像のうちの少なくとも１つの表示形態で前記表示部に表示させる、請求項１から３のいずれか１項記載の医用画像表示装置。
  5. 前記表示制御部が、各脳区域の解析値をボクセル値として前記３次元画像を作成して表示させる、請求項４記載の医用画像表示装置。
  6. 前記表示制御部が、前記直交３断面画像において、前記脳区域の解析値に応じて、前記脳区域の画像における色、輝度及び透明度のうちの少なくとも１つを変化させる、請求項４記載の医用画像表示装置。
  7. 前記脳区域の選択入力を受け付ける操作部を更に備え、
    前記表示制御部が、前記操作部により選択された前記脳区域の画像、機能及び解析値を前記表示部に表示させる、請求項１から６のいずれか１項記載の医用画像表示装置。
  8. 前記脳の機能の選択入力を受け付ける操作部を更に備え、
    前記表示制御部が、前記操作部により選択された前記脳の機能に対応する脳区域の画像、機能及び解析値を前記表示部に表示させる、請求項１から６のいずれか１項記載の医用画像表示装置。
  9. 前記表示制御部が、前記操作部により選択された前記脳区域の画像と、前記脳区域の周囲の脳区域の一部の画像を前記表示部に表示させる、請求項７又は８記載の医用画像表示装置。
  10. 前記表示制御部が、前記脳区域の周囲の脳区域の一部の画像において、前記入力された前記脳区域からの距離に応じて、前記脳区域の画像における色、輝度及び透明度のうちの少なくとも１つを変化させる、請求項９記載の医用画像表示装置。
  11. 前記画像解析部が、前記被検者の過去の３次元の脳画像及び健常者の３次元の脳画像モデルのうち少なくとも一方と前記被検者の３次元の脳画像とを比較することにより求められた体積変化量、形状変化量、Ｚスコア、血流量及び梗塞又は出血の評価値のうちの少なくとも１つを、前記解析値として算出する、請求項１から１０のいずれか１項記載の医用画像表示装置。
  12. 前記脳区域分割部が、ブロードマンの脳地図又は脳賦活試験の統計データに基づいて前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する、請求項１から１１のいずれか１項記載の医用画像表示装置。
  13. 被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得ステップと、
    前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割ステップと、
    前記被検者の３次元の脳画像から前記脳区域ごとの解析値を算出する画像解析ステップと、
    前記脳区域と脳の機能との対応関係を示す情報を取得するデータ取得ステップと、
    前記被検者の脳画像を前記脳区域に分割して示す画像と、前記脳区域に対応する前記脳の機能と、前記解析値とを対応づけて表示部に表示させる表示制御ステップと、
    を備える医用画像表示方法。
  14. 被検者の３次元の脳画像の入力を受け付ける画像取得機能と、
    前記被検者の３次元の脳画像を複数の脳区域に分割する脳区域分割機能と、
    前記被検者の３次元の脳画像から前記脳区域ごとの解析値を算出する画像解析機能と、
    前記脳区域と脳の機能との対応関係を示す情報を取得するデータ取得機能と、
    前記被検者の脳画像を前記脳区域に分割して示す画像と、前記脳区域に対応する前記脳の機能と、前記解析値とを対応づけて表示部に表示させる表示制御機能と、
    をコンピュータに実現させる医用画像表示プログラム。
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