WO2022209298A1

WO2022209298A1 - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム

Info

Publication number: WO2022209298A1
Application number: PCT/JP2022/004602
Authority: WO
Inventors: 壌藤田
Original assignee: 富士フイルム株式会社
Priority date: 2021-03-29
Filing date: 2022-02-07
Publication date: 2022-10-06
Also published as: JPWO2022209298A1; US20230410270A1

Abstract

複数の部位の拡散強調画像を合成して得た画像から導出したＡＤＣ値に基づく合成画像に比べ、高精度な合成画像を得ることができる画像処理装置。画像処理方法、及びプログラムを提供する。画像処理装置は、プロセッサを備え、プロセッサは、複数の部位の拡散強調画像を取得し、複数の部位の拡散強調画像から各部位のＡＤＣ値を導出し、複数の部位の拡散強調画像を合成することで合成拡散強調画像を生成し、各部位のＡＤＣ値を合成することでＡＤＣ画像を生成し、合成拡散強調画像とＡＤＣ画像とを合成させた合成画像を生成する。

Description

画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム

　本開示の技術は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

　特許文献１には、画像処理装置が開示されている。画像処理装置は、受付部と、パラメータ取得部と、診断画像構成部と、出力部とを備える。受付部は、拡散強調画像を受け付ける。パラメータ取得部は、拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得する。診断画像構成部は、２種類以上のパラメータに対するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、診断画像を構成する。診断画像とは、スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像である。出力部は、診断画像を出力する。

　特許文献２には、磁気共鳴イメージング装置が開示されている。磁気共鳴イメージング装置は、被写体から放射される磁気共鳴信号に基づいて拡散強調画像を生成する手段と、読影用画像を生成する読影用画像生成手段とを備える。読影用画像は、拡散強調画像のうちで拡散係数が閾値未満である領域を他の領域に対して際立たせて表した画像である。

　特許文献３には、磁気共鳴診断装置が開示されている。磁気共鳴診断装置は、撮像手段と、導出手段と、推定手段とを具備する。撮像手段は、少なくとも２つのｂ値をそれぞれ用いて、少なくとも２つの元画像をそれぞれ撮像する。ｂ値は、ＭＲＩ装置による撮像時の傾斜磁場の強度を示す値であり、撮像領域に含まれる被写体の部位に関連付けて定められる。導出手段は、少なくとも２つの元画像の着目領域内に含まれる画素位置のそれぞれについて、少なくとも２つの元画像におけるそれぞれの画素値に基づいて画素位置に関する見かけの拡散係数を導出する。推定手段は、見かけの拡散係数に基づいて、少なくとも２つのｂ値は異なるｂ値を用いて得られる画素値を推定する。かつ、少なくとも２つのｂ値は、画素値の推定のために複数の部位に応じて予め定める。

　特許文献４には、投影画像演算処理装置が開示されている。投影画像演算処理装置は、メモリ手段と、投影演算処理手段と、モニタ手段とを備える。メモリ手段は、被検体を撮影した少なくとも２種類の医用画像データを格納する。投影演算処理手段は、メモリ手段に格納された少なくとも２種類の医用画像データを読み出し、医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施す。モニタ手段は、投影演算処理手段において投影演算処理が施された医用画像データにより医用画像を投影表示する。また、投影演算処理手段は、領域特定部と、座標特定部と、投影演算処理部とを含む。領域特定部は、少なくとも２種類の医用画像データのうち、第１の医用画像を構成する第１の医用画像データからレンダリング領域を特定する。座標特定部は、少なくとも２種類の医用画像データのうち、第１の医用画像とは異なる第２の医用画像を構成する第２の医用画像データにおいて、第１の医用画像データで特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定する。投影演算処理部は、モニタ手段上に投影表示される第１の医用画像において、レンダリング領域の各画素について、第２の医用画像の画素の信号値に基づいて投影表示する。また、特許文献４に記載の投影画像演算処理装置は、第１の医用画像が拡散強調画像であり、第２の医用画像がＡＤＣ（Apparent Diffusion Coefficient）画像であることを特徴とする。

　特許文献５には、画像処理装置が開示されている。画像処理装置は、画像取得部と、設定部と、画像導出部と、表示部と、を備える。画像取得部は、第１のｂ値を用いて撮像された第１の拡散強調画像を取得する。設定部は、第２のｂ値、及び０以上の値を有する第１のカットオフ拡散係数を設定する。画像導出部は、第１の拡散強調画像の画素に対応した拡散係数が第１のカットオフ拡散係数より大きい画素において、拡散係数及び第１の拡散強調画像に基づいて、第２のｂ値での仮想拡散強調画像を導出する。表示部は、仮想拡散強調画像を表示する。

特開２０１５－１６７６１０号公報特開２００８－０１２１７２号公報特開２０１３－２５５８５４号公報特開２０２０－１３７８８９号公報特開２０１６－０００１０２号公報

　本開示の技術に係る一つの実施形態は、複数の部位の拡散強調画像を合成して得た画像から導出したＡＤＣ値に基づく合成画像に比べ、高精度な合成画像を得ることができる画像処理装置。画像処理方法、及びプログラムを提供する。

　本開示の第１の態様に係る画像処理装置は、プロセッサを備える。プロセッサは、複数の部位のそれぞれについて、部位拡散強調画像を取得し、複数の部位拡散強調画像から各部位のＡＤＣ値を導出し、複数の部位拡散強調画像を合成することで合成拡散強調画像を生成し、各部位のＡＤＣ値を合成することでＡＤＣ画像を生成し、合成拡散強調画像とＡＤＣ画像とを合成させて合成画像を生成する。

　本開示の第２の態様に係る画像処理方法は、複数の部位のそれぞれについて、部位拡散強調画像を取得すること、複数の部位拡散強調画像から各部位のＡＤＣ値を導出すること、各部位のＡＤＣ値を合成することでＡＤＣ画像を生成すること、複数の部位拡散強調画像を合成することで合成拡散強調画像を生成すること、及び、合成拡散強調画像とＡＤＣ画像とを合成させて合成画像を生成することを含む。

　本開示の第３の態様に係るプログラムは、コンピュータに、複数の部位のそれぞれについて、部位拡散強調画像を取得すること、複数の部位拡散強調画像から各部位のＡＤＣ値を導出すること、各部位のＡＤＣ値を合成することでＡＤＣ画像を生成すること、複数の部位拡散強調画像を合成することで合成拡散強調画像を生成すること、及び、合成拡散強調画像とＡＤＣ画像とを合成させて合成画像を生成することを含む処理を実行させる。

医療業務支援装置の概略構成を示す概念図である。医療業務支援装置の電気系のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。医療業務支援装置に含まれる画像処理装置の要部機能の一例を示すブロック図である。画像処理装置に含まれるストレージの記憶内容の一例を示す概念図である。部位ＡＤＣマップ生成部の処理内容の一例を示す概念図である。合成拡散強調画像生成部２４Ｂの処理内容の一例を示す概念図である。合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃの処理内容の一例を示す概念図である。合成画像生成部２４Ｄの処理内容の一例を示す概念図である。閾値分類部の処理内容及び体積算出部の処理内容の一例を示す概念図である。ディスプレイに表示される画面の態様の一例を示す概念図である。画像生成出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。閾値分類部及び合成画像生成部の処理内容の変形例を示す概念図である。ディスプレイに表示される画面の態様の変形例を示す概念図である。画像生成出力処理の流れの変形例を示すフローチャートである。医療業務支援システムの概略構成を示す概念図である。記憶媒体に記憶されている画像生成出力処理プログラムが画像処理装置にインストールされる態様の一例を示すブロック図である。

　添付図面に従って、本開示の技術に係る画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムを用いた医療業務支援装置１０の実施形態の一例について説明する。

１．全体構成
　図１に示すように、医療業務支援装置１０は、画像処理装置１２、受付装置１４、及びディスプレイ１６を備えており、ユーザ１８によって使用される。ここで、ユーザ１８としては、例えば、医師及び技師等が挙げられる。さらに、医療業務支援装置１０は、図２に示すように、通信Ｉ／Ｆ（Interface）３０、外部Ｉ／Ｆ３２、及びバス３４を備えている。

２．各部の構成
　２－１．受付装置
　受付装置１４は、キーボード２０及びマウス２２等を有しており、ユーザ１８からの指示を受け付ける。図１では、受付装置１４として、キーボード２０及びマウス２２の例を示しているが、他の例を採用しても良い。例えば、受付装置１４は、キーボード２０及び／又はマウス２２に代えて、或いは、キーボード２０及び／又はマウス２２と共に、タッチパネル及び／又はタブレット等が用いられてもよい。タッチパネル及びタブレットは、近接入力を受け付ける。また、受付装置１４として、キーボード２０、マウス２２、タッチパネル、タブレット、音声入力装置、撮影装置、及びセンサーのうちの少なくとも１つが用いられてもよい。音声入力装置は、音声入力を受け付ける。撮像装置は、ジェスチャー入力を受け付ける。
　受付装置１４は、画像処理装置１２に接続されている。受付装置１４と画像処理装置１２との接続は、有線であっても無線であってもよい。

　２－２．ディスプレイ
　ディスプレイ１６は、画像処理装置１２の制御下で、各種情報（例えば、画像及び文字等）を表示する。ディスプレイ１６は、例えば、ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ又は液晶ディスプレイ等である。ディスプレイ１６もまた、画像処理装置１２に接続されている。

　２－３．通信Ｉ／Ｆ
　通信Ｉ／Ｆ３０は、ネットワークに接続されている。ネットワークは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）及びＷＡＮ（Wide Area Network）等のうちの少なくとも１つで構成されていても良い。ネットワークには、図示しない外部装置等が接続されており、通信Ｉ／Ｆ３０は、ネットワークを介して外部通信装置との間の情報の授受を司る。外部通信装置は、例えば、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、パーソナル・コンピュータ、及びスマートデバイス等のうちの少なくとも１つを含んでもよい。例えば、通信Ｉ／Ｆ３０は、後述するプロセッサ２４からの要求に応じた情報を、ネットワークを介して外部通信装置に送信する。また、通信Ｉ／Ｆ３０は、外部通信装置から送信された情報を受信し、受信した情報を、後述するバス３４を介してプロセッサ２４に出力する。

　２－４．外部Ｉ／Ｆ
　外部Ｉ／Ｆ３２は、医療業務支援装置１０と図示しない外部装置との間の各種情報の授受を司る。外部装置は、例えば、スマートデバイス、パーソナル・コンピュータ、サーバ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、メモリカード、及びプリンタ等のうちの少なくとも１つであってもよい。外部Ｉ／Ｆ３２の一例としては、ＵＳＢインタフェースが挙げられる。ＵＳＢインタフェースには、外部装置が直接的又は間接的に接続される。

　２－５．バス
　バス３４は、医療業務支援装置１０の内部で、データや制御情報などをやり取りするための専用の通信路である。バス３４には、通信Ｉ／Ｆ３０及び外部Ｉ／Ｆ３２や、後述する画像処理装置１２のプロセッサ２４、ストレージ２６、及びＲＡＭ２８が接続されている。

　２－６．画像処理装置
　画像処理装置１２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。画像処理装置１２は、プロセッサ２４、ストレージ２６、及びＲＡＭ（Random access memory）２８を備える。

　プロセッサ２４は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を有する。ＧＰＵは、ＣＰＵの制御下で動作し、画像に関する処理の実行を担う。画像に関する処理には、例えば、後述の画像生成出力処理（図３及び図１１参照）が含まれる。

　プロセッサ２４には、メモリが接続されている。メモリは、ストレージ２６及びＲＡＭ２８を含む。ストレージ２６は、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する不揮発性の記憶装置である。ストレージ２６としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びＳＳＤ（Solid State Drive）が挙げられる。なお、ストレージ２６は、ＨＤＤ及びＳＳＤに限られず、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、磁気抵抗メモリ、及び強誘電体メモリのうちの少なくとも１つをストレージ２６として用いてもよい。

　ＲＡＭ２８は、一時的に情報が記憶されるメモリであり、プロセッサ２４によってワークメモリとして用いられる。ＲＡＭ２８としては、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）又はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等が挙げられる。

　ところで、被検体である人体の全身に対する腫瘍の分布を評価する一般的な方法として、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）－ＣＴ（Computed Tomography）を用いた方法が知られている。一方、近年、全身に対する腫瘍の分布を評価する新たな方法として、ＤＷＩＢＳ（Diffusion weighted whole body imaging with background body signal suppression）法が普及している。

　ＤＷＩＢＳ法は、正常組織の細胞密度に比べ悪性腫瘍等の異常組織（以下、「病変部」とも称する）の細胞密度が高いことに着目し、細胞間の水分子の動きの多寡に基づいて病変部を検出する方法である。ＤＷＩＢＳ法では、ＡＤＣマップを用いて組織の状態が評価される。ＡＤＣマップは、ＡＤＣ（Apparent Diffusion Coefficient）値を画像化したものである。全身のＡＤＣ値は、全身の拡散強調画像から算出される。全身の拡散強調画像は、ＭＲＩ装置によって撮像されて得られる。拡散強調画像は、微視的な水分子の不規則な運動（例えば、ブラウン運動）の程度を信号値で示した画像である。

　拡散強調画像の信号値は、水分子の運動の程度が大きいほど低い。拡散強調画像において、病変部を示す信号値は、正常組織の信号値よりも高い。しかし、水分子の不規則な運動の制限、すなわち、拡散制限によっても、病変部を示す信号値と同程度の高い信号値が得られる。そのため、ＤＷＩＢＳ法では、病変部を示す信号値なのか、拡散制限による信号値なのかを区別するために、ＡＤＣマップを用いている。ＡＤＣマップは、複数の拡散強調画像から画素毎に算出されたＡＤＣ値を示した画像である。複数の拡散強調画像は、ＭＲＩ装置において強度が異なる傾斜磁場がそれぞれ印可されることによって得られる。ＡＤＣ値は、以下の式（１）に従って算出される。

　ＡＤＣ値＝ｌｎ（Ｓ１／Ｓ２）／（ｂ２－ｂ１）・・・・（１）

　式（１）において、ｂ１及びｂ２は、ｂ値である。ｂ値は、ＭＲＩ装置による撮像時の傾斜磁場の強度を示す値である。ｂ２は、ｂ１よりも大きなｂ値である。Ｓ１は、ｂ１の傾斜磁場が印加されているときに得られた信号値である。Ｓ２は、ｂ２の傾斜磁場が印加されているときに得られた信号値である。

　このように、ＤＷＩＢＳ法では、拡散強調画像から算出されるＡＤＣ値を用いたＡＤＣマップに基づいて全身に対する病変部の分布を評価できる。そのため、ＤＷＩＢＳ法は、将来的に、全身に対する病変部の分布を評価する一般的な方法として、ＰＥＴ－ＣＴに置き換わるとも言われている。なぜならば、ＰＥＴ－ＣＴ及びＤＷＩＢＳ法のいずれも、全身に対する病変部の分布を評価できるが、ＰＥＴ－ＣＴに比べてＤＷＩＢＳ法は、「撮像時間が短い」、「被曝がない」、「食事制限がない」及び「検査薬の注射がない」等の利点が多いからである。

　これまでに知られているＤＷＩＢＳ法では、先ず、胸部、腹部、及び腰部等の複数の部位がＭＲＩ装置によって撮像される。さらに、複数の部位毎に得られる拡散強調画像から一の全身拡散強調画像が生成される。すなわち、複数の部位拡散強調画像が合成されることによって複数の部位を含む全身拡散強調画像が生成される。部位とは、被写体の所定の部分である。本実施形態において、一の部位と他の部位とは隣接する。すなわち、複数の部位は、連続した部分であり、被写体における所定の領域を構成する。複数の部位の拡散強調画像は複数のフェーズの拡散強調画像とも呼ばれる。従来の方法では、全身拡散強調画像からＡＤＣ値が算出される。ディスプレイには、算出されたＡＤＣ値に基づくＡＤＣマップと全身拡散強調画像とが重畳された重畳画像が表示される。このとき、ＡＤＣ値が少なくとも１つの閾値で分類されることによって、病変部の位置及び信号値が可視化される。

　しかし、複数の部位拡散強調画像を合成して全身拡散強調画像を生成した後に、全身拡散強調画像からＡＤＣ値を算出すると、複数の部位拡散強調画像の合成に起因した信号値変換の影響により、正しいＡＤＣ値が得られなくなってしまう。

　モダリティ側の原因は、例えば、ＭＲＩ装置によって複数の部位が撮像されることで得られた拡散強調画像の部位間でのコントラストの違いが挙げられる。具体的に、特定臓器（例えば、心臓）のみがＭＲＩ装置によって撮像される場合と、特定臓器と特定臓器の周辺の臓器（例えば、肺）とを含めた領域がＭＲＩ装置によって撮像される場合とでは、何れの場合も特定臓器は撮像できるものの、後者の場合には、特定臓器の信号値が、特定臓器の周辺の臓器の信号値の影響を受けてしまう。このようにして得られた複数の拡散強調画像が合成されて繋ぎ合わされる場合、繋ぎ合わせ部分（すなわち、複数の拡散強調画像間の境界部分）が不自然になりうる。例えば、胸部に関する拡散強調画像（胸部拡散強調画像）と腹部に関する拡散強調画像（腹部拡散強調画像）との境界領域に心臓を示す画像領域があった場合、胸部拡散強調画像及び腹部拡散強調画像の両方に心臓組織を示す画像領域が存在することになる。それにも関わらず、胸部拡散強調画像及び腹部拡散強調画像の境界付近の信号値は異なり、最適なコントラストも異なる。複数の部位拡散強調画像間の境界領域の画像を滑らかにするためには、複数の部位拡散強調画像の間でコントラストを調節する必要がある。複数の部位拡散強調画像のコントラストを調節して合成する過程で信号値変換（例えばWW/WLを標準化する等）が生じる。また、複数の部位拡散強調画像の境界領域の画像が不自然になる原因として撮像時に使用するコイルが部位によって異なることも考えられる。

　そこで、複数の部位拡散強調画像間の境界領域の画像が不自然にならないように、複数の部位拡散強調画像のコントラストが調整されて合成される場合、信号値の変換が行われる。すなわち、同一対象の信号値が異なる部位拡散強調画像を部位毎に合成する際に、部位毎の部位拡散強調画像のコントラストを揃えるために信号値の変換が行われる。

　しかし、複数の部位拡散強調画像の合成によって部位間で信号値が変換されてしまうと、信号値の変換の影響によって正しいＡＤＣ値が得られなくなり、全身に対する腫瘍の分布を正しく評価することが困難となる。

　このような事情を鑑みて、本実施形態では、一例として、プロセッサ２４によって後述するような、画像生成出力処理が行われる（図１１参照）。画像生成出力処理とは、後述する合成画像５２を生成し出力するための処理である。画像生成出力処理は、画像生成出力処理プログラムを用いて行われる。画像生成出力処理プログラムは、ストレージ２６に記憶されている。プロセッサ２４は、ストレージ２６から画像生成出力処理プログラム３６を読み出し、読み出した画像生成出力処理プログラム３６をＲＡＭ２８上で実行することで画像生成出力処理を行う。画像生成出力処理は、画像生成出力処理プログラム３６に従って、プロセッサ２４が、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａ、合成拡散強調画像生成部２４Ｂ、合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃ、合成画像生成部２４Ｄ、閾値分類部２４Ｅ、体積算出部２４Ｆ、及び表示制御部２４Ｇとして動作することによって実現される。

　一例として図４に示すように、ストレージ２６には、シリーズ単位で、複数の部位についての拡散強調画像３８が記憶されている。拡散強調画像３８は、ＭＲＩ装置による撮像時の傾斜磁場を変えたｂ値の各々について、撮像対象とされた人体が撮像されることで得られる。図４に示す例では、傾斜磁場の強度は、それぞれ、ｂ値＝０及びｂ値＝１０００である。シリーズとは、撮像対象とされた人物の位置及び姿勢が維持されたまま、同一の撮像条件下で、かつ、複数の部位の各々が既定のフレームレート（例えば、３０フレーム／秒）で撮像されることによって得られた複数フレームの拡散強調画像の集合を指す。図４に示す例では、複数の部位には、胸部、腹部、及び腰部という３つのフェーズが含まれる。

　図４に示す例では、被写体に含まれる各部位の拡散強調画像３８として、第１拡散強調画像（第１の部位拡散強調画像）４０と、第２拡散強調画像（第２の部位拡散強調画像）４２とがストレージ２６に記憶されている態様が示されている。第１拡散強調画像４０及び第２拡散強調画像４２は、ＭＲＩ装置による撮像時の傾斜磁場の強度が異なる。具体的に、第１拡散強調画像４０は、ｂ＝０の拡散強調画像３８である。第２拡散強調画像４２は、ｂ＝１０００の拡散強調画像３８である。すなわち、第１拡散強調画像４０及び第２拡散強調画像４２は、複数の強度別部位拡散強調画像である。

　第１拡散強調画像４０は、複数の部位に類別されている。図４に示す例では、第１拡散強調画像４０が、ｂ＝０の胸部を示す胸部拡散強調画像４０Ａ、ｂ＝０の腹部を示す腹部拡散強調画像４０Ｂ、及びｂ＝０の腰部を示す腰部拡散強調画像４０Ｃに類別されている。一方、第２拡散強調画像４２も、複数の部位に類別されている。図４に示す例では、第２拡散強調画像４２が、ｂ＝１０００の胸部を示す胸部拡散強調画像４２Ａ、ｂ＝１０００の腹部を示す腹部拡散強調画像４２Ｂ、及びｂ＝１０００の腰部を示す腰部拡散強調画像４２Ｃに類別されている。

　すなわち、ストレージ２６には、胸部拡散強調画像４０Ａのシリーズ、腹部拡散強調画像４０Ｂのシリーズ、腰部拡散強調画像４０Ｃのシリーズ、胸部拡散強調画像４２Ａのシリーズ、腹部拡散強調画像４２Ｂのシリーズ、及び腰部拡散強調画像４２Ｃのシリーズが記憶されている。

　なお、説明の便宜上、胸部拡散強調画像４０Ａ、腹部拡散強調画像４０Ｂ、腰部拡散強調画像４０Ｃ、胸部拡散強調画像４２Ａ、腹部拡散強調画像４２Ｂ、及び腰部拡散強調画像４２Ｃを区別して説明する必要がない場合、符号を付さずに「部位拡散強調画像」と称する。

　以下、画像生成出力処理プログラム３６に従ってプロセッサ２４が動作することで実現する機能部及び機能部による処理内容を説明する。
　［部位ＡＤＣマップ生成部］
　図５に示すように、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、被写体に含まれる複数の部位のそれぞれについての拡散強調画像（部位拡散強調画像）を基に、ＡＤＣ値を算出する。また、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、当該ＡＤＣ値に基づき、部位ＡＤＣマップを生成する。部位ＡＤＣマップ４４には、胸部ＡＤＣマップ４４Ａ、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂ、及び腰部ＡＤＣマップ４４Ｃが含まれる。
　具体的に、一例として図５に示すように、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ストレージ２６から複数の部位拡散強調画像を取得する。複数の部位拡散強調画像は、異なるｂ値で撮像された部位拡散強調画像を含む。言い換えると、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、胸部、腹部、及び腰部について、ｂ値が異なる拡散強調画像を取得する。また、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、胸部、腹部、及び腰部について、ｂ値が異なる拡散強調画像の間でＡＤＣ値を算出する。
　より具体的に、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、胸部、腹部、及び腰部について、第１のｂ値（ｂ＝０）で拡散強調画像を取得し、かつ、胸部、腹部、及び腰部について、第２のｂ値（ｂ＝１０００）で拡散強調画像を取得する。さらに、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、複数の部位のそれぞれについての、第１拡散強調画像（第１の部位拡散強調画像）及び第２拡散強調画像（第２の部位拡散強調画像）に基づいてＡＤＣ値を導出する。言い換えると、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、胸部、腹部、及び腰部のそれぞれについて、第１のｂ値の拡散強調画像と、第２のｂ値の拡散強調画像との間でＡＤＣ値を算出する。すなわち、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、複数の胸部拡散強調画像４０Ａ，４２ＡについてのＡＤＣ値、複数の腹部拡散強調画像４０Ｂ，４２ＢについてのＡＤＣ値、及び腰部拡散強調画像４０Ｃ，４２ＣについてのＡＤＣ値をそれぞれ算出する。
　その後、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、算出したＡＤＣ値に基づいて部位ＡＤＣマップ４４を生成する。部位ＡＤＣマップ４４は、胸部ＡＤＣマップ４４Ａと、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂと、腰部ＡＤＣマップ４４Ｃとに類別される。具体的に、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、胸部拡散強調画像４０Ａ，４２ＡについてのＡＤＣ値に基づき胸部ＡＤＣマップ４４Ａを生成する。また、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、腹部拡散強調画像４０Ｂ，４２ＢについてのＡＤＣ値に基づき腹部ＡＤＣマップ４４Ｂを生成する。さらに、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、腰部拡散強調画像４０Ｃ，４２ＣについてのＡＤＣ値に基づき腰部ＡＤＣマップ４４Ｃを生成する。

　具体的に、図５に示す例において、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ストレージ２６からｂ値の異なる複数の胸部拡散強調画像４０Ａ及び４２Ａをシリーズ単位で取得する。そして、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ストレージ２６から取得した胸部拡散強調画像４０Ａ及び４２Ａのシリーズについて、先頭フレームから最終フレームにかけて１フレーム毎にＡＤＣ値を算出する。その後、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、算出したＡＤＣ値を１フレーム毎にマッピングする。このようにして、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、シリーズ単位の胸部ＡＤＣマップ４４Ａを生成する。

　さらに、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ストレージ２６からｂ値の異なる複数の腹部拡散強調画像４０Ｂ及び４２Ｂをシリーズ単位で取得する。そして、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ストレージ２６から取得した腹部拡散強調画像４０Ｂ及び４２Ｂのシリーズについて、先頭フレームから最終フレームにかけて１フレーム毎にＡＤＣ値を算出する。その後、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、算出したＡＤＣ値を１フレーム毎にマッピングする。このようにして、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、シリーズ単位の腹部ＡＤＣマップ４４Ｂを生成する。

　さらに、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ストレージ２６からｂ値の異なる複数の腰部拡散強調画像４０Ｃ及び４２Ｃをシリーズ単位で取得する。そして、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ストレージ２６から取得した腰部拡散強調画像４０Ｃ及び４２Ｃのシリーズについて、先頭フレームから最終フレームにかえて１フレーム毎にＡＤＣ値を算出する。その後、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、算出したＡＤＣ値を１フレーム毎にマッピングする。このようにして、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、シリーズ単位の腰部ＡＤＣマップ４４Ｃを生成する。
　なお、ここでは、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａが、各部位の拡散強調画像の先頭フレームから最終フレームにかけて１フレーム毎にＡＤＣ値を算出する形態を例に挙げて説明したが、本開示の技術は、これに限定されない。例えば、数フレーム毎に代表フレームのＡＤＣ値が算出されるようにしてもよい。より具体的に、数フレーム間隔で間引かれて得られるフレーム、又は、数フレーム間で平均化されたフレーム等を代表フレームとし、当該代表フレームのＡＤＣ値が算出されるようにしてもよい。

　なお、ＡＤＣ値を算出することは、本開示の技術に係る「ＡＤＣ値を導出する」ことの一例であり、ＡＤＣ値の算出は、例えば、上述した式（１）を用いることによって実現される。但し、式（１）を用いたＡＤＣ値の算出は、あくまでも一例に過ぎない。例えば、式（１）に含まれるｂ１、ｂ２、Ｓ１、及びＳ２を入力とし、ＡＤＣ値を出力とするＡＤＣ値導出テーブル（図示省略）を用いてＡＤＣ値が導出されるようにしてもよい。

　［合成拡散強調画像生成部］
　図６に示すように、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、複数の部位についての部位拡散強調画像を合成して合成拡散強調画像を生成する。言い換えると、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、被写体に含まれる全ての部位についての部位拡散強調画像のシリーズを合成し、被写体全体の拡散強調画像である合成拡散強調画像を生成する。合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、撮影時の傾斜磁場の強度が同一である部位拡散強調画像を合成して合成拡散強調画像を生成する。言い換えると、合成拡散強調画像は、複数の部位についての部位拡散強調画像のシリーズをｂ値毎に合成した被写体全体についての拡散強調画像である。
　合成拡散強調画像には、第１合成拡散強調画像４６と、第２合成拡散強調画像４８とが含まれる。第１合成拡散強調画像４６は、ｂ＝０の複数の部位についての部位拡散強調画像の合成画像である。第２合成拡散強調画像４８は、ｂ＝１０００の複数の部位についての部位拡散強調画像の合成画像である。第１合成拡散強調画像４６及び第２合成拡散強調画像４８のうち、指定された一方は、後述する合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃによって合成されて合成ＡＤＣマップ５０になる（図６及び図８参照）。
　具体的に、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、胸部、腹部、及び腰部について、ｂ値が異なる複数の部位拡散強調画像を取得する。さらに、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、ｂ値毎に複数の部位拡散強調画像を合成する。

　より具体的に、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、ストレージ２６から胸部拡散強調画像４０Ａのシリーズ、腹部拡散強調画像４０Ｂのシリーズ、及び腰部拡散強調画像４０Ｃのシリーズを取得する。合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、同一シリーズの胸部拡散強調画像４０Ａ、腹部拡散強調画像４０Ｂ、及び腰部拡散強調画像４０Ｃを先頭フレームから最終フレームにかけて１フレーム毎に合成する。これにより、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、シリーズ単位の第１合成拡散強調画像４６を生成する。

　さらに、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、ストレージ２６から胸部拡散強調画像４２Ａのシリーズ、腹部拡散強調画像４２Ｂのシリーズ、及び腰部拡散強調画像４２Ｃのシリーズを取得する。合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、同一シリーズの胸部拡散強調画像４２Ａ、腹部拡散強調画像４２Ｂ、及び腰部拡散強調画像４２Ｃを先頭フレームから最終フレームにかけて１フレーム毎に合成する。これにより、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、シリーズ単位の第２合成拡散強調画像４８を生成する。

　［合成ＡＤＣマップ生成部］
　図７に示すように、合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃは、複数の部位ＡＤＣマップ４４（４４Ａ，４４Ｂ，４４Ｃ）を合成し、合成ＡＤＣマップ５０を生成する。すなわち、合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃは、複数の部位ＡＤＣマップ４４に基づき、被写体に含まれる全ての部位についての合成ＡＤＣマップ５０を生成する。すなわち、合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃは、各部位ＡＤＣマップ４４から得られるＡＤＣ値を合成し、合成ＡＤＣマップを生成する。

　具体的に、合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃは、胸部ＡＤＣマップ４４Ａのシリーズ、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂのシリーズ、及び腰部ＡＤＣマップ４４Ｃのシリーズを先頭フレームから最終フレームにかけて１フレーム毎に合成することで、シリーズ単位の合成ＡＤＣマップ５０を生成する。すなわち、胸部、腹部、及び腰部の各々のＡＤＣ値がマッピングされることで得られた、胸部ＡＤＣマップ４４Ａ、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂ、及び腰部ＡＤＣマップ４４Ｃが合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃによって合成されることで合成ＡＤＣマップ５０が生成される。ここで、合成ＡＤＣマップ５０は、本開示の技術に係る「ＡＤＣ画像」の一例である。

　［合成画像生成部］
　合成画像生成部２４Ｄは、合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップ５０とを合成し合成画像５２を生成する。一例として図８に示すように、合成画像生成部２４Ｄは、第１合成拡散強調画像４６及び第２合成拡散強調画像４８のうちの指定されたいずれか一方の合成拡散強調画像と、合成ＡＤＣマップ５０とを合成することで合成画像５２を生成する。言い換えると、合成ＡＤＣマップ５０と合成させる合成拡散強調画像は、第１合成拡散強調画像４６及び第２合成拡散強調画像４８のうちの指定されたいずれか一方の合成拡散強調画像である。
　具体的には、指定されたいずれか一方の合成拡散強調画像のシリーズと合成ＡＤＣマップ５０のシリーズとが、先頭フレームから最終フレームにかけて１フレーム毎に合成されることによって、シリーズ単位の合成画像５２が生成される。合成ＡＤＣマップ５０に合成される合成拡散強調画像は、例えば、受付装置１４（図２参照）によって受け付けられた指示、又は、各種条件（例えば、撮像条件）に従って、第１合成拡散強調画像４６及び第２合成拡散強調画像４８から選択される。合成画像生成部２４Ｄは、同一シリーズの、合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップとを合成して合成画像５２を生成する。

　合成画像５２の一例としては、合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップ５０とを重畳させることで得られた画像が挙げられる。ここで、合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップ５０との重畳は、シリーズ単位で行われる。すなわち、合成拡散強調画像のシリーズと合成ＡＤＣマップ５０のシリーズとが先頭フレームから最終フレームにかけて１フレーム毎に重畳されることによって合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップ５０とのシリーズ単位での重畳が実現される。

　二つの画像（ここでは、合成拡散強調画像及び合成ＡＤＣマップ５０）を重畳させる方法としては、アルファブレンディングが挙げられる。この場合、アルファ値が変更されることによって重畳させる画像の透明度が変更される。アルファ値は、固定値であってもよいし、受付装置１４（図２参照）によって受け付けられた指示、又は、各種条件（例えば、撮像条件）に応じて変更される可変値であってもよい。また、合成画像５２の別例としては、合成拡散強調画像に対して合成ＡＤＣマップ５０を埋め込むことで合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップ５０とを一体化させた画像が挙げられる。

　［閾値分類部］
　閾値分類部２４Ｅは、合成ＡＤＣマップ５０の信号値を分類し、合成ＡＤＣマップ５０のヒートマップ化を可能にする。本実施形態では、一例として、合成ＡＤＣマップ５０の信号値を、ＡＤＣ値とする。ＡＤＣ値は、「信号値」とも称する。
　閾値分類部２４Ｅは、合成画像５２に含まれる合成ＡＤＣマップ５０を取得する。閾値分類部２４Ｅは、図９に示すように、合成ＡＤＣマップ５０の信号値を閾値で分類する。
　閾値は、指定された数値範囲内で複数設定されている。本実施形態において数値範囲は可変であるが、数値範囲は一定の範囲であってもよい。また、本実施形態では、数値範囲に複数の閾値が設定されるが、閾値の個数は１つであってもよい。また、閾値の個数は、固定値であっても可変であってもよい。数値範囲及び閾値の個数少なくともいずれか一方が可変である場合、数値範囲または閾値は、例えば、受付装置１４（図２参照）によって受け付けられた指示、又は、各種条件（例えば、撮像条件）に従って変更される。

　図９に示す例において、閾値分類部２４Ｅは、合成ＡＤＣマップ５０の信号値を、複数の閾値で分類する。具体的に、閾値分類部２４Ｅは、第１閾値、第２閾値、第３閾値、及び第４閾値の四つの閾値を用いてＡＤＣ値を分類する。より具体的に、閾値分類部２４Ｅは、合成ＡＤＣマップ５０の信号値を、複数の閾値で設定された複数の閾値範囲に分類する。閾値分類部２４Ｅは、第１閾値未満の範囲、第１閾値以上第２閾値未満の範囲、第２閾値以上第３閾値未満の範囲、第３閾値以上第４閾値未満の範囲、及び第４閾値以上の範囲にＡＤＣ値を分類する。
　また、閾値分類部２４Ｅは、合成画像５２に含まれる合成ＡＤＣマップ５０において、ＡＤＣ値が分類された閾値範囲に応じた色を付す。具体的に、第１閾値以上第２閾値未満の範囲には黄色が設定されている。第２閾値以上第３閾値未満の範囲には橙色が設定されている。第３閾値以上第４閾値未満の範囲には緋色が設定されている。第４閾値以上の範囲には赤色が設定されている。第１閾値未満の範囲には、何れの色も設定されていない。これにより、閾値分類部２４Ｅは、ＡＤＣ値が第１閾値未満の範囲の画素に対しては色を付さない。また、閾値分類部２４Ｅは、ＡＤＣ値が第１閾値以上第２閾値未満の範囲の画素に対して黄色を付し、ＡＤＣ値が第２閾値以上第３閾値未満の範囲の画素に対して橙色を付し、ＡＤＣ値が第３閾値以上第４閾値未満の範囲の画素に対して緋色を付し、ＡＤＣ値が第４閾値以上の範囲の画素に対して赤色を付す。これによって、合成画像５２に含まれる合成ＡＤＣマップ５０がヒートマップ化される。ヒートマップ化された合成ＡＤＣマップ５０は、本開示の技術に係る「分類結果画像」の一例であり、信号値が閾値で分類された結果を示している。

　［体積算出部］
　体積算出部２４Ｆは、複数の閾値範囲に分類された信号値に基づいて得られた、３次元画像領域の情報を用いて、実空間上の体積（実空間体積）を算出する。言い換えると、体積算出部２４Ｆは、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズから得られた３次元画像領域に対応する実空間体積を算出する。３次元画像領域は、第１閾値、第２閾値、第３閾値、及び第４閾値で分類された信号値の情報に基づいて得られる。体積算出部２４Ｆは、既定の演算式又はテーブルを用いて、３次元画像領域の体積を実空間体積に変換する。

　具体的に、体積算出部２４Ｆが算出する実空間体積には、第１実空間体積、第２実空間体積、第３実空間体積、及び第４実空間体積が含まれる。
　第１実空間体積は、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズのうち、第１閾値以上第２閾値未満の範囲に分類された信号値を示す画素が分布している３次元画像領域に対応する実空間体積である。ここで、第１実空間体積の３次元画像領域は、例えば、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズを通して信号値が第１閾値以上第２閾値未満の範囲で分布している画素の領域であり、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズのうちの黄色が付されている画素が分布している領域である。

　第２実空間体積は、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズのうち、第２閾値以上第３閾値未満の範囲に分類された信号値を示す画素が分布している３次元画像領域に対応する実空間体積である。ここで、第２実空間体積の３次元画像領域は、例えば、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズを通して信号値が第２閾値以上第３閾値未満の範囲で分布している画素の領域であり、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズのうちの橙色が付されている画素が分布している領域である。

　第３実空間体積は、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズのうち、第３閾値以上第４閾値未満の範囲に分類された信号値を示す画素が分布している３次元画像領域に対応する実空間体積である。ここで、第３実空間体積の３次元画像領域は、例えば、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズを通して信号値が第３閾値以上第４閾値未満の範囲で分布している画素の領域であり、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズのうちの緋色が付されている画素が分布している領域である。

　第４実空間体積は、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズのうち、第４閾値以上の範囲に分類された信号値を示す画素が分布している３次元画像領域に対応する実空間体積である。ここで、第４実空間体積の３次元画像領域は、例えば、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズを通して信号値が第４閾値以上の範囲で分布している画素の領域であり、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズのうちの赤色が付されている画素が分布している領域である。

　さらに、体積算出部２４Ｆは、全ての実空間体積の和を算出する。具体的に、体積算出部２４Ｆは、第１実空間体積、第２実空間体積、第３実空間体積、及び第４実空間体積の総和である総体積を算出する。

　［表示制御部］
　一例として図１０に示すように、表示制御部２４Ｇは、受付装置１４によって受け付けられた指示に応じてＧＵＩ（Graphical User Interface）制御を行うことで、ディスプレイ１６に対して画面５４を表示させる。表示制御部２４Ｇは、画面データ５６をディスプレイ１６に出力する。画面データ５６は、合成画像５２をディスプレイ１６に対して表示させるためのデータである。ここで、画面データ５６は、本開示の技術に係る「データ」の一例である。

　図１０に示す例において、画面データ５６は、画面５４を示すデータである。表示制御部２４Ｇは、ディスプレイ１６に画面データ５６を入力する。その結果、ディスプレイ１６には、画面データ５６に基づいた画面５４が表示される。

　画面５４には、合成画像５２が含まれる。合成画像５２は、ヒートマップ化された合成ＡＤＣマップ５０を含む。また、画面５４には、凡例５４Ａ、体積表示領域５４Ｂ、及び設定パネル５４Ｃ等が含まれる。
　また、表示制御部２４Ｇは、受付装置１４によって受け付けられた指示に従って画面データ５６の内容を変更する。具体的に、表示制御部２４Ｇは、ディスプレイ１６に合成画像５２のシリーズを表示させるためのフレームレートを変更したり、合成画像５２のシリーズ内のフレームを間引いたり、ディスプレイ１６に表示させる合成画像５２を静止画像にしたりする。

　合成画像５２は、シリーズ単位でディスプレイ１６に表示される。例えば、ディスプレイ１６には、合成画像５２が動画像として表示される。具体的に、ディスプレイ１６には、合成画像５２のシリーズが先頭フレームから最終フレームにかけて既定のフレームレート（例えば、３０フレーム／秒）で順次表示される。

　また、画面５４には、凡例５４Ａ、体積表示領域５４Ｂ、及び設定パネル５４Ｃをディスプレイ１６が含まれる。凡例５４Ａは、合成画像５２に対して付された色の意味を示す。図１０に示す例において、凡例５４Ａは、合成画像５２に含まれるヒートマップ化された合成ＡＤＣマップ５０において、第１閾値以上第２閾値未満の範囲に分類された信号値に対応する画素に黄色が付され、第２閾値以上第３閾値未満の範囲に分類された信号値に対応する画素に橙色が付され、第３閾値以上第４閾値未満の範囲に分類された信号値に対応する画素に緋色が付され、第４閾値以上の範囲に分類された信号値に対応する画素に赤色が付されていることを示している。

　体積表示領域５４Ｂには、体積算出部２４Ｆによる算出結果が表示される（図９参照）。図１０に示す例では、体積表示領域５４Ｂには、第１実空間体積と、第２実空間体積と、第３実空間体積と、第４実空間体積と、総体積と、が表示される。

　設定パネル５４Ｃは、各種の設定パラメータを変更する指示を受け付けるパネルである。各種の設定パラメータは、受付装置１４に対する操作を介して受け付けられる。各種の設定パラメータとしては、例えば、第１閾値、第２閾値、第３閾値、第４閾値、数値範囲、閾値範囲に対応する色、及び／又は、数値範囲内で設定される閾値の個数が挙げられる。閾値範囲に対応する色とは、上述したように、複数の閾値範囲に分類された信号値を有する画素に付す色を意味する。

　なお、ここでは、画面データ５６がディスプレイ１６に出力される形態を例に挙げて説明したが、本開示の技術は、これに限定されない。例えば、画面データ５６の出力先は、ストレージ２６であってもよいし、ネットワーク（図示省略）に接続された外部装置であってもよい。外部装置は、例えば、パーソナル・コンピュータ、サーバ、及び／又はプリンタ等である。また、画面データ５６の出力先は、外部Ｉ／Ｆ３２に接続されたメモリ（例えば、ＵＳＢメモリ）等であってもよいし、外部Ｉ／Ｆ３２に接続されたプリンタ等であってもよい。

　［作用］
　次に、医療業務支援装置１０の作用について図１１を参照しながら説明する。

　図１１には、プロセッサ２４によって行われる画像生成出力処理の流れの一例が示されている。図１１に示す画像生成出力処理の流れは、本開示の技術に係る「画像処理方法」の一例である。なお、以下では、説明の便宜上、ストレージ２６に少なくとも１つの部位に関する部位拡散強調画像が記憶されていることを前提として説明する。

　図１１に示す画像生成出力処理では、先ず、ステップＳＴ１０で、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ストレージ２６から未取得の部位拡散強調画像を取得する。ステップＳＴ１０の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ１２へ移行する。

　ステップＳＴ１２で、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、現時点で取得済みの部位拡散強調画像のシリーズ内のフレーム数が複数であるか否かを判定する。ステップＳＴ１２において、現時点で取得済みの部位拡散強調画像のシリーズ内のフレーム数が単数の場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ１０へ移行する。ステップＳＴ１２において、現時点で取得済みの部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数が複数の場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ１４へ移行する。

　ステップＳＴ１４で、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、現時点で取得済みの部位拡散強調画像に関するｂ値の種類数が複数であるか否かを判定する。ステップＳＴ１４において、現時点で取得済みの部位拡散強調画像に関するｂ値の種類数が単数の場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ１０へ移行する。ステップＳＴ１４において、現時点で取得済みの部位拡散強調画像に関するｂ値の種類数が複数の場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ１６へ移行する。

　ステップＳＴ１６で、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、現時点で取得済みの部位拡散強調画像に関する部位の種類数が複数であるか否かを判定する。ステップＳＴ１６において、現時点で取得済みの部位拡散強調画像に関する部位の種類数が単数である場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ３０へ移行する。ステップＳＴ１６において、現時点で取得済みの部位拡散強調画像に関する部位の種類数が複数である場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ１８へ移行する。

　ステップＳＴ１８で、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ｂ値毎に各部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数が一致しているか否かを判定する。言い換えると、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ｂ＝０の各部位拡散強調画像のシリーズに含まれるフレーム数と、ｂ＝１０００の各部位拡散強調画像のシリーズに含まれるフレーム数とが一致しているか否かを判定する。ステップＳＴ１８において、ｂ値毎に各部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数が一致していない場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ１０へ移行する。ステップＳＴ１８において、ｂ値毎に各部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数が一致している場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ２０へ移行する。

　ステップＳＴ２０で、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、取得済みの各部位拡散強調画像のシリーズの各フレームからＡＤＣ値を算出し、算出したＡＤＣ値をシリーズのフレーム毎にマッピングすることで部位ＡＤＣマップ４４のシリーズを生成する（図５参照）。
　具体的には、図５に示すように、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、複数の異なるｂ値についての部位拡散強調画像を用いてＡＤＣ値を算出する。さらに、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、得られたＡＤＣ値を１フレーム毎にマッピングし、シリーズ単位の部位ＡＤＣマップ４４を生成する。
　より具体的に、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ｂ＝０の胸部拡散強調画像のシリーズに含まれるフレームと、ｂ＝１０００の胸部拡散強調画像のシリーズに含まれるフレームとに基づいて、ＡＤＣ値を算出する。部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、得られたＡＤＣ値に基づいて胸部ＡＤＣマップ４４Ａを生成する。また、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ｂ＝０の腹部拡散強調画像のシリーズに含まれるフレームと、ｂ＝１０００の腹部拡散強調画像のシリーズに含まれるフレームとに基づいて、ＡＤＣ値を算出する。部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、得られたＡＤＣ値に基づいて腹部ＡＤＣマップ４４Ｂを生成する。さらに、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ｂ＝０の腰部拡散強調画像のシリーズに含まれるフレームと、ｂ＝１０００の腰部拡散強調画像のシリーズに含まれるフレームとに基づいて、ＡＤＣ値を算出する。部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、得られたＡＤＣ値に基づいて腰部ＡＤＣマップ４４Ｃを生成する。
　このように、本ステップＳＴ２０では、例えば、部位ＡＤＣマップ４４として、胸部ＡＤＣマップ４４Ａ、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂ、及び腰部ＡＤＣマップ４４Ｃがシリーズ単位で生成される（図５参照）。ステップＳＴ２０の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ２２へ移行する。

　ステップＳＴ２２で、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、複数の部位拡散強調画像のシリーズをｂ値毎に合成し、合成拡散強調画像を生成する（図６参照）。具体的に、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、ｂ＝０の複数の部位拡散強調画像をシリーズ単位で合成することにより第１合成拡散強調画像４６のシリーズを生成する。また、合成拡散強調画像生成部２４Ｂは、ｂ＝１０００の複数の部位拡散強調画像をシリーズ単位で合成することにより第２合成拡散強調画像４８のシリーズを生成する。ステップＳＴ２２の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ２４へ移行する。

　ステップＳＴ２４で、合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃは、ステップＳＴ２０で生成された複数の部位ＡＤＣマップ４４のシリーズを合成することで合成ＡＤＣマップ５０のシリーズを生成する（図７参照）。本ステップＳＴ２４では、例えば、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズとして、胸部ＡＤＣマップ４４Ａ、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂ、及び腰部ＡＤＣマップ４４Ｃがシリーズ単位で繋ぎ合わされた画像のシリーズが生成される（図７参照）。言い換えると、合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃは、同一シリーズの胸部ＡＤＣマップ４４Ａ、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂ、及び腰部ＡＤＣマップ４４Ｃを合成し、被写体の全部位を含む合成ＡＤＣマップ５０を生成する。ステップＳＴ２４の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ２６へ移行する。

　ステップＳＴ２６で、合成画像生成部２４Ｄは、合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップ５０とを合成し、合成画像５２を生成する（図８参照）。具体的に、合成画像生成部２４Ｄは、第１合成拡散強調画像４６のシリーズ及び第２合成拡散強調画像４８のシリーズのうちの指定されたいずれか一方の合成拡散強調画像のシリーズと、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズとを合成して合成画像５２のシリーズを生成する。合成拡散強調画像のシリーズと合成ＡＤＣマップ５０のシリーズとの合成は、例えば、合成拡散強調画像のシリーズに対して合成ＡＤＣマップ５０のシリーズがフレーム毎に重畳されることによって実現される。ステップＳＴ２６の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ２８へ移行する。

　ステップＳＴ２８で、閾値分類部２４Ｅは、合成ＡＤＣマップ５０の信号値を閾値で分類して色分けを行う。具体的に、閾値分類部２４Ｅは、合成画像５２を構成する合成ＡＤＣマップ５０のシリーズを取得し、取得した合成ＡＤＣマップ５０のシリーズの各フレームの信号値を第１～第４閾値で分類する。そして、閾値分類部２４Ｅは、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズの各フレームにおいて第１～第４閾値で分類した信号値を有する画素に対して、信号値に応じて定められた色を付す（図９参照）。言い換えると、閾値分類部２４Ｅは、ＡＤＣ値が分類された閾値範囲と、当該閾値範囲に設定された色とに基づき、対象となる画素に色を付す。また、ステップＳＴ２８で、体積算出部２４Ｆは、第１～第４実空間体積をそれぞれ算出する。さらに、体積算出部２４Ｆは、第１～第４実空間体積の総体積を算出する。すなわち、体積算出部２４Ｆは、合成ＡＤＣマップ５０のシリーズにおいて色が付された３次元画像領域に対応する実空間体積を算出する。ステップＳＴ２８の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ３８へ移行する。

　ステップＳＴ３０で、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ｂ値毎に部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数が一致しているか否かを判定する。言い換えると、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、ｂ＝０の部位拡散強調画像のシリーズに含まれるフレーム数と、ｂ＝１０００の部位拡散強調画像のシリーズに含まれるフレーム数とが一致しているか否かを判定する。ステップＳＴ３０において、ｂ＝０の部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数と、ｂ＝１０００の部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数とが一致していない場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ１０へ移行する。ステップＳＴ３０において、ｂ＝０の部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数と、ｂ＝１０００の部位拡散強調画像のシリーズのフレーム数とが一致している場合は、画像生成出力処理はステップＳＴ３２へ移行する。

　ステップＳＴ３２では、得られた部位拡散強調画像が、一の部位についての部位拡散強調画像であった場合の画像生成出力処理を行う。そのため、処理対象となる部位拡散強調画像が一つであること以外は、基本的に、ステップＳＴ２０の処理と同じである。すなわち、ステップＳＴ３２で、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、取得済みの部位拡散強調画像のシリーズの各フレームからＡＤＣ値を算出し、算出したＡＤＣ値をシリーズのフレーム毎にマッピングする。これにより、部位ＡＤＣマップ生成部２４Ａは、シリーズ単位の部位ＡＤＣマップ４４を生成する。本ステップＳＴ３２では、例えば、部位ＡＤＣマップ４４として、胸部ＡＤＣマップ４４Ａ、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂ、及び腰部ＡＤＣマップ４４Ｃのいずれか一つがシリーズ単位で生成される。ステップＳＴ３２の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ３４へ移行する。

　ステップＳＴ３４においても、得られた部位拡散強調画像が、一の部位についての部位拡散強調画像であった場合の画像生成出力処理を行う。具体的に、ステップＳＴ３４で、合成画像生成部２４Ｄは、一の部位についての、部位拡散強調画像及び部位ＡＤＣマップを合成し、部位合成画像を生成する。例えば、取得済みの部位拡散強調画像が胸部拡散強調画像４０Ａであった場合、合成画像生成部２４Ｄは、胸部拡散強調画像４０Ａと、胸部ＡＤＣマップ４４Ａとを合成する。また、取得済みの部位拡散強調画像が腹部拡散強調画像４０Ｂであった場合、合成画像生成部２４Ｄは、腹部拡散強調画像４０Ｂと、腹部ＡＤＣマップ４４Ｂとを合成する。さらに、取得済みの部位拡散強調画像が腰部拡散強調画像４０Ｃであった場合、合成画像生成部２４Ｄは、腰部拡散強調画像４０Ｃと、腰部ＡＤＣマップ４４Ｃとを合成する。すなわち、合成画像生成部２４Ｄは、取得済みの部位拡散強調画像のシリーズとステップＳＴ３２で生成された部位ＡＤＣマップ４４のシリーズとを合成することで、１つの部位に関する合成画像のシリーズである部位合成画像のシリーズ（図示省略）を生成する。ステップＳＴ３４の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ３６へ移行する。

　ステップＳＴ３６においても、得られた部位拡散強調画像が、一の部位についての部位拡散強調画像であった場合の画像生成出力処理を行う。具体的に、ステップＳＴ３６で、閾値分類部２４Ｅは、部位合成画像を構成する部位ＡＤＣマップ４４のシリーズを取得し、取得した部位ＡＤＣマップ４４のシリーズの各フレームの信号値を第１～第４閾値で分類する。その後、閾値分類部２４Ｅは、部位ＡＤＣマップ４４のシリーズの各フレームにおいて第１～第４閾値で分類した信号値を有する画素に対して、信号値に応じて定められた色を付す。言い換えると、閾値分類部２４Ｅは、部位ＡＤＣマップ４４で得られるＡＤＣ値を示す画素に対して、ＡＤＣ値が分類された閾値範囲に対して設定された色を付す。また、ステップＳＴ３６で、体積算出部２４Ｆは、第１～第４実空間体積をそれぞれ算出する。さらに、体積算出部２４Ｆは、第１～第４実空間体積の総体積を算出する。体積算出部２４Ｆは、部位ＡＤＣマップ４４のシリーズにおいて色が付された３次元画像領域に対応する実空間体積を算出する。ステップＳＴ３６の処理が実行された後、画像生成出力処理は、ステップＳＴ３８へ移行する。

　ステップＳＴ３８で、表示制御部２４Ｇは、画面データ５６を生成してディスプレイ１６に出力する（図１０参照）。ステップＳＴ３８がステップＳＴ２８の処理の後に実行された場合、ステップＳＴ３８では、画面データ５６には、合成画像５２のシリーズが含まれる。また、ステップＳＴ３８がステップＳＴ３６の後に実行された場合、ステップＳＴ３８では、画面データ５６には、部位合成画像のシリーズが含まれる。
　画面データ５６がディスプレイ１６に出力されると、ディスプレイ１６には、画面５４又は部分合成画像画面（図示省略）が表示される。部分合成画像画面は、合成画像５２に代えて部位合成画像のシリーズが表示される点で、画面５４と異なる。ステップＳＴ３８の処理が実行された後、図１１に示す画像生成出力処理が終了する。

　［特徴］
　（１）以上説明したように、上記実施形態に係る医療業務支援装置１０では、複数の部位拡散強調画像からＡＤＣ値が算出され、ＡＤＣ値がマッピングされて複数の部位ＡＤＣマップ４４が生成される。また、医療業務支援装置１０は、複数の部位拡散強調画像を合成して合成拡散強調画像を生成する。さらに、医療業務支援装置１０は、複数の部位ＡＤＣマップ４４を合成することで合成ＡＤＣマップ５０を生成する。また、医療業務支援装置１０は、合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップ５０とを合成して合成画像５２を生成する。

　従来の医療業務支援装置は、複数の部位についての部位拡散強調画像を合成して全部位の部位拡散強調画像を含む合成拡散強調画像を生成した後、当該合成拡散強調画像に基づきＡＤＣ値を算出し、当該ＡＤＣ値に基づいてＡＤＣマップを生成していた。
　一方、本実施形態に係る医療業務支援装置１０は、複数の部位拡散強調画像のそれぞれからＡＤＣ値を算出し、当該ＡＤＣ値を用いて複数の部位ＡＤＣマップ４４を生成する。また、医療業務支援装置１０は、複数の部位ＡＤＣマップ４４を合成して合成ＡＤＣマップ５０を生成する。さらに、医療業務支援装置１０は、部位拡散強調画像を合成して合成拡散強調画像を生成し、その後、合成ＡＤＣマップ５０と合成拡散強調画像とを合成する。
　そのため、従来の医療業務支援装置では、複数の部位拡散強調画像の合成時に、部位拡散強調画像を繋ぎ合わせた部分の信号値（例えば、ＡＤＣ値）が変換されていた。そのため、従来の医療業務支援装置で得られるＡＤＣマップは、適切な信号値（ＡＤＣ値）に基づいてマッピングが行われず、結果として、ＡＤＣマップの精度が低下してしまっていた。
　しかし、本実施形態に係る医療業務支援装置１０は、合成拡散強調画像を生成する前の部位拡散強調画像の信号値（ＡＤＣ値）に基づいて、部位ＡＤＣマップが生成され、その後、部位ＡＤＣマップを合成して合成ＡＤＣマップ５０が生成される。そのため、本実施形態に係る医療業務支援装置１０で生成された合成ＡＤＣマップ５０は、従来の医療業務支援装置で生成されたＡＤＣマップに比べて、精度が向上する。従って、本実施形態で説明した構成を用いた医療業務支援装置１０によれば、複数の部位の拡散強調画像を合成して得た合成拡散強調画像から導出したＡＤＣ値に基づく合成画像に比べ、高精度な合成画像５２を得ることができる。

　（２）また、医療業務支援装置１０では、ＡＤＣ値が算出された後、合成拡散強調画像が生成され、かつ、合成ＡＤＣマップ５０が生成される。言い換えると、医療業務支援装置１０は、合成拡散強調画像が生成される前にＡＤＣ値を導出し、その後、合成拡散強調画像及び合成ＡＤＣマップを生成する。従って、本構成によれば、複数の部位拡散強調画像を合成してから算出したＡＤＣ値を用いたＡＤＣマップと拡散強調画像とを合成することで得た、従来の画像に比べ、高精度な合成画像５２を得ることができる。

　また、医療業務支援装置１０では、ＭＲＩ装置による撮像時のｂ値毎に複数の部位拡散強調画像が取得され、複数の部位拡散強調画像からＡＤＣ値が算出される。従って、本構成によれば、複数の部位拡散強調画像が合成されてからＡＤＣ値が算出される場合に比べ、高精度なＡＤＣ値を得ることができる。

　また、医療業務支援装置１０は、第１合成拡散強調画像４６及び第２合成拡散強調画像４８のうち、指定された一方の合成拡散強調画像と合成ＡＤＣマップ５０とを合成する。従って、本構成によれば、第１合成拡散強調画像４６及び第２合成拡散強調画像４８の各々に対して合成ＡＤＣマップ５０を合成させる場合に比べ、合成にかかる処理負荷を軽減することができる。

　また、医療業務支援装置１０では、合成ＡＤＣマップ５０内の信号値が第１～第４閾値で分類される。従って、本構成によれば、合成ＡＤＣマップ５０内の信号値間の違いを容易に判別させることができる。

　また、医療業務支援装置１０では、指定された数値範囲内で閾値が複数設定されている。従って、本構成によれば、閾値が１つの場合に比べ、合成ＡＤＣマップ５０内の信号値間の違いを精緻に判別することができる。

　また、医療業務支援装置１０では、信号値の分類に設定可能な閾値の数値範囲が可変である。例えば、医療業務支援装置１０では、対象とする疾患の種類に応じて異なる数値範囲を用いて閾値を設定することができる。従って、本構成によれば、数値範囲が一定である場合に比べ、複数種類の疾患の各々について合成ＡＤＣマップ５０内の信号値間の違いを精度良く判別することができる。すなわち、医療業務支援装置１０は、様々な疾患を対象にした場合であっても、高精度の合成画像を生成することができる。

　また、医療業務支援装置１０では、数値範囲内で設定される閾値の個数は可変である。従って、本構成によれば、閾値の個数が固定されている場合に比べ、ユーザ１８が意図する分解能で合成ＡＤＣマップ５０内の信号値間の違いを精度良く判別することができる。

　また、医療業務支援装置１０では、画面データ５６がディスプレイ１６に出力される。ディスプレイ１６には、画面データ５６により示される画面５４が表示される。画面５４には、ヒートマップ化された合成ＡＤＣマップ５０が合成拡散強調画像に重畳されることで得られた合成画像５２が含まれており、合成画像５２はユーザ１８によって視認される。従って、本構成によれば、ユーザ１８に対して、合成ＡＤＣマップ５０内の信号値間の違いを視覚的に容易に認識させることができる。

　［変形例］
　（１）上記実施形態では、合成拡散強調画像及び合成ＡＤＣマップ５０からなる合成画像５２が生成された後に、合成画像５２に含まれる合成ＡＤＣマップ５０内の信号値が第１～第４閾値で分類される例を説明したが、本開示の技術は、これに限定されない。例えば、合成画像５２が生成される前段階で、合成ＡＤＣマップ５０内の信号値が第１～第４閾値で分類されるようにしてもよい。すなわち、医療業務支援装置１０は、合成ＡＤＣマップ５０の信号値を分類した後、合成拡散強調画像及び合成ＡＤＣマップ５０を合成してもよい。

　この場合、一例として図１２に示すように、閾値分類部２４Ｅは、合成ＡＤＣマップ生成部２４Ｃによって生成された合成ＡＤＣマップ５０を取得する。また、閾値分類部２４Ｅは、取得した合成ＡＤＣマップ５０内の信号値を第１～第４閾値で分類して合成ＡＤＣマップ５０内の画素に対して閾値範囲に応じた色を付す。その後、上記実施形態の説明と同様に、体積算出部２４Ｆは、第１～第４実空間体積のそれぞれの体積及び総体積を算出する。また、合成画像生成部２４Ｄは、第１合成拡散強調画像４６及び第２合成拡散強調画像４８のうち、指定されたいずれか一方の合成拡散強調画像と、閾値範囲に応じた色が付された画素を有する合成ＡＤＣマップ５０とを合成することで合成画像５２を生成する。この場合も、上記実施形態と同様の効果を奏する。

　（２）また、上記実施形態に係る医療業務支援装置１０では、合成ＡＤＣマップ５０内の信号値を閾値で分類した結果に基づいて部位の状態が評価されていないが、本開示の技術は、これに限定されない。具体的に、医療業務支援装置１０は、合成ＡＤＣマップ５０内の信号値を閾値で分類した結果に基づいて、プロセッサ２４が部位の状態を評価するように構成してもよい。この場合、例えば、合成ＡＤＣマップ５０内の信号値を第１～第４閾値を用いて分類した結果に基づいて、プロセッサ２４による部位の状態評価が行われ、評価結果がディスプレイ１６に表示される。すなわち、ヒートマップ化された合成ＡＤＣマップ５０に従って、プロセッサ２４が部位の状態を評価し、評価結果をディスプレイ１６に表示させる。

　一例を図１３に示す。画面５４は、プロセッサ２４によって生成された画面データ５６により示される。ここで示す画面５４は、上記実施形態で説明した画面５４（図１０参照）に比べ、メッセージ５４Ｄ、メッセージ５４Ｅ、及び評価結果表示領域５４Ｆを含む点が異なる。メッセージ５４Ｄは、重度の疾患である可能性が高いことを示すメッセージである。例えば、メッセージ５４Ｄには、悪性腫瘍のステージが最も高いことを示すメッセージが示される。メッセージ５４Ｄは、凡例５４Ａの赤色の領域に対して対応付けられている。メッセージ５４Ｅは、重度の疾患である可能性が低いことを示すメッセージであり、凡例５４Ａの黄色の領域に対して対応付けられている。評価結果表示領域５４Ｆには、部位の状態についての評価結果がメッセージ形式で表示される。部位の状態についての評価は、上述したように、ヒートマップ化された合成ＡＤＣマップ５０に基づいてプロセッサ２４によって行われる。図１３に示す例では、評価結果表示領域５４Ｆに、胸部及び腹部に重度の病変部が存在する可能性が高いことを示すメッセージが表示されている。

　この場合、例えば、プロセッサ２４は、赤色の領域の体積が基準値以上の場合に、重度の疾患である可能性が高いと評価する。そして、プロセッサ２４は、重度の疾患である可能性が高いと評価した部位の名称を示す情報を画面データ５６に含めてディスプレイ１６に出力する。これにより、ディスプレイ１６の評価結果表示領域５４Ｆには、重度の疾患である可能性が高いと評価した部位の状態がメッセージ形式で表示される。従って、本構成によれば、ユーザ１８は、部位の状態について、プロセッサ２４によって評価された結果を把握することができる。

　（３）また、上記実施形態では、一例として、合成拡散強調画像の生成が行われた後に合成ＡＤＣマップ５０の生成が行われる形態を説明したが（図１１のステップＳＴ２２及びステップＳＴ２４参照）、本開示の技術はこれに限定されない。すなわち、合成ＡＤＣマップ５０の生成が行われた後に合成拡散強調画像の生成が行われるようにしてもよい。

　（４）また、上記実施形態では、図１１に示すように、ｂ値毎に合成拡散強調画像を生成した後（ステップＳＴ２２）、合成ＡＤＣマップを生成する例を説明したが（ステップＳＴ２４）、ステップＳＴ２２及びステップＳＴ２４に代えて、図１４に示すように、ステップＳＴ５０の処理が実行されるようにしてもよい。ステップＳＴ５０では、プロセッサ２４によって、ｂ値毎の合成拡散強調画像の生成と合成ＡＤＣマップ５０の生成とが並行して行われる。ｂ値毎の合成拡散強調画像は、上述したように、第１合成拡散強調画像４６及び第２合成拡散強調画像４８を意味する。
　従って、本構成によれば、合成拡散強調画像及び合成ＡＤＣマップ５０のうちの一方の生成が完了するのを待ってから他方を生成する場合に比べ、合成画像５２を得るまでに要する時間の短縮に寄与することができる。

　（５）また、上記実施形態では、ｂ値として、“０”及び“１０００”を例示したが、ｂ値は、ＡＤＣ値を算出可能な異なる３つ以上のｂ値であってもよい。例えば、ｂ値が、“０”、“１０００”、及び“２０００”であってもよい。なお、ｂ値が３つ以上の場合、３つ以上のｂ値の部位拡散強調画像から１つのＡＤＣマップが生成されてもよいし、３つ以上のｂ値の部位拡散強調画像から複数のＡＤＣマップが生成されても良い。複数のＡＤＣマップとして、例えば、ｂ値が“０”と“１０００”、ｂ値が“１０００”と“２０００”、及びｂ値が“０”と“２０００”の部位拡散強調画像を用いたＡＤＣマップが生成されてもよい。

　（６）また、上記実施形態では、複数の部位として、胸部、腹部、及び腰部を例示したが、複数の部位はこれに限定されない。ユーザが任意に複数の部位のそれぞれを選択可能な構成であっても良く、例えば、頭部、胸部、腹部、腰部、及び脚部等から選択された複数の部位であればよい。また、頭部、胸部、腹部、腰部、及び脚部等から選択された１つの部位が分割されて得られた複数の分割部位（例えば、胸部が頭部側から腹部側にかけて分割されて得られた分割部位）であってもよい。

　（７）また、上記実施形態では、医療業務支援装置１０に含まれる画像処理装置１２のプロセッサ２４によって画像生成出力処理が行われる例を説明したが、本開示の技術はこれに限定されず、画像生成出力処理を行うデバイスは、医療業務支援装置１０の外部に設けられていてもよい。

　この場合、一例として図１５に示すように、医療業務支援システム１００を採用することができる。医療業務支援システム１００は、情報処理装置１０１及び外部通信装置１０２を備える。情報処理装置１０１は、上記実施形態で説明した画像処理装置１２のストレージ２６から画像生成出力処理プログラム３６及び拡散強調画像３８のシリーズが除かれた装置である。外部通信装置１０２は、例えば、サーバである。サーバは、例えば、メインフレームによって実現される。なお、サーバは、クラウドコンピューティングによって実現されてもよいし、フォグコンピューティング、エッジコンピューティング、又はグリッドコンピューティング等のネットワークコンピューティングによって実現されてもよい。ここでは、外部通信装置１０２の一例として、サーバを挙げているが、サーバに代えて、少なくとも１台のパーソナル・コンピュータ等を外部通信装置１０２として用いてもよい。

　外部通信装置１０２は、プロセッサ１０４、ストレージ１０６、ＲＡＭ１０８、及び通信Ｉ／Ｆ１１０を備えており、プロセッサ１０４、ストレージ１０６、ＲＡＭ１０８、及び通信Ｉ／Ｆ１１０は、バス１１２で接続されている。通信Ｉ／Ｆ１１０は、ネットワーク１１４を介して情報処理装置１０１に接続されている。ネットワーク１１４は、例えば、インターネットである。なお、ネットワーク１１４は、インターネットに限らず、ＷＡＮ、及び／又は、イントラネット等のＬＡＮであってもよい。

　ストレージ１０６には、画像生成出力処理プログラム３６及び複数の拡散強調画像３８が記憶されている。プロセッサ１０４は、ＲＡＭ１０８上で画像生成出力処理プログラム３６を実行する。プロセッサ１０４は、ＲＡＭ１０８上で実行する画像生成出力処理プログラム３６に従って、上述した画像生成出力処理を行う。

　情報処理装置１０１は、外部通信装置１０２に対して画像生成出力処理の実行を要求する要求信号を送信する。外部通信装置１０２の通信Ｉ／Ｆ１１０は、ネットワーク１１４を介して要求信号を受信する。プロセッサ１０４は、画像生成出力処理プログラム３６に従って画像生成出力処理を行い、処理結果を通信Ｉ／Ｆ１１０を介して情報処理装置１０１に送信する。情報処理装置１０１は、外部通信装置１０２から送信された処理結果（例えば、画面データ５６）を通信Ｉ／Ｆ３０（図２参照）で受信し、受信した処理結果をディスプレイ１６等の各種装置に対して出力する。

　なお、図１５に示す例において、外部通信装置１０２は、本開示の技術に係る「画像処理装置」の一例であり、プロセッサ１０４は、本開示の技術に係る「プロセッサ」の一例である。

　（８）また、画像生成出力処理は、情報処理装置１０１及び外部通信装置１０２を含む複数の装置によって分散されて行われるようにしてもよい。

　（９）また、上記実施形態では、プロセッサ２４がＣＰＵ及びＧＰＵによって実現される例を挙げたが、本開示の技術は、これに限定されされない。例えば、プロセッサ２４は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＧＰＧＰＵ（General-purpose computing on graphics processing units）、及びＴＰＵ（Tensor processing unit）のうち、少なくともいずれか一つによって実現されるプロセッサであってもよい。

　（１０）また、上記実施形態では、画像生成出力処理プログラム３６は、ストレージ２６に記憶されている例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図１６に示すように、画像生成出力処理プログラム３６がＳＳＤ又はＵＳＢメモリなどの記憶媒体１１６に記憶されていてもよい。記憶媒体１１６は、可搬型の非一時的記憶媒体である。記憶媒体１１６に記憶されている画像生成出力処理プログラム３６は、医療業務支援装置１０の画像処理装置１２にインストールされる。プロセッサ２４は、画像生成出力処理プログラム３６に従って画像生成出力処理を実行する。

　また、画像生成出力処理プログラム３６は、他のコンピュータ又はサーバ装置等の記憶装置に記憶させておき、医療業務支援装置１０の要求に応じて記憶装置からダウンロードされて、画像処理装置１２にインストールされるようにしてもよい。この時、他のコンピュータ又はサーバ装置等は、図示しないネットワークを介して医療業務支援装置１０に接続される。

　画像生成出力処理プログラム３６の全てを、医療業務支援装置１０に接続される他のコンピュータやサーバ装置等の記憶装置、又はストレージ２６に記憶させておく必要はなく、画像生成出力処理プログラム３６の一部を記憶させておいてもよい。なお、記憶媒体１１６、医療業務支援装置１０に接続される他のコンピュータ又はサーバ装置等の記憶装置、及びその他の外部ストレージ（例えば、データベース等）は、プロセッサ２４に直接的又は間接的に接続されて用いられるメモリとして位置付けられる。

　（１１）また、上記実施形態では、画像処理装置１２がコンピュータとして例示されているが、本開示の技術はこれに限定されない。コンピュータに代えて、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、及び／又はＰＬＤ（Programmable Logic Device）を含むデバイスを適用してもよい。また、コンピュータに代えて、ハードウェア構成及びソフトウェア構成の組み合わせを用いてもよい。

　（１２）上記実施形態で説明した画像生成出力処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ＣＰＵが挙げられる。ＣＰＵは汎用的なプロセッサであり、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、画像生成出力処理を実行するハードウェア資源として機能する。また、プロセッサとしては、例えば、専用電気回路も挙げられる。専用電気回路は、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。専用電気回路は、例えば、ＦＰＧＡ、ＰＬＤ、又はＡＳＩＣ等である。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで画像生成出力処理を実行する。

　画像生成出力処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせで構成されてもよい。例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせであってもよい。また、画像生成出力処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

　１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、画像生成出力処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、画像生成出力処理を実行する複数のハードウェア資源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、画像生成出力処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

　更に、これら各種プロセッサのハードウェア構成としては、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を用いることができる。また、上記の画像生成出力処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

　（１３）上述の記載及び図示内容は、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上述の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例にすぎない。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、上述の記載及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は、上述の記載及び図示内容から省略されている。

　本明細書において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

　本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

１０　医療業務支援装置
１２　画像処理装置
１４　受付装置
１６　ディスプレイ
１８　ユーザ
２０　キーボード
２２　マウス
２４，１０４　プロセッサ
２４Ａ　部位ＡＤＣマップ生成部
２４Ｂ　合成拡散強調画像生成部
２４Ｃ　合成ＡＤＣマップ生成部
２４Ｄ　合成画像生成部
２４Ｅ　閾値分類部
２４Ｆ　体積算出部
２４Ｇ　表示制御部
２６，１０６　ストレージ
２８，１０８　ＲＡＭ
３０，１１０　通信Ｉ／Ｆ
３２　外部Ｉ／Ｆ
３４，１１２　バス
３６　画像生成出力処理プログラム
３８　拡散強調画像
４０　第１拡散強調画像
４０Ａ，４２Ａ　胸部拡散強調画像
４０Ｂ，４２Ｂ　腹部拡散強調画像
４０Ｃ，４２Ｃ　腰部拡散強調画像
４２　第２拡散強調画像
４４　部位ＡＤＣマップ
４４Ａ　胸部ＡＤＣマップ
４４Ｂ　腹部ＡＤＣマップ
４４Ｃ　腰部ＡＤＣマップ
４６　第１合成拡散強調画像
４８　第２合成拡散強調画像
５０　合成ＡＤＣマップ
５２　合成画像
５４　画面
５４Ａ　凡例
５４Ｂ　体積表示領域
５４Ｃ　設定パネル
５４Ｄ，５４Ｅ　メッセージ
５４Ｆ　評価結果表示領域
５６　画面データ
１００　医療業務支援システム
１０１　情報処理装置
１０２　外部通信装置
１１４　ネットワーク
１１６　記憶媒体

Claims

　プロセッサを備え、
　前記プロセッサは、
　複数の部位のそれぞれについて、部位拡散強調画像を取得し、
　複数の前記部位拡散強調画像から各部位のＡＤＣ値を導出し、
　前記複数の部位拡散強調画像を合成することで合成拡散強調画像を生成し、
　前記各部位の前記ＡＤＣ値を合成することでＡＤＣ画像を生成し、
　前記合成拡散強調画像と前記ＡＤＣ画像とを合成させて合成画像を生成する、
画像処理装置。
　前記プロセッサは、前記ＡＤＣ値を導出した後、前記合成拡散強調画像を生成し、かつ、前記ＡＤＣ画像を生成する、
請求項１に記載の画像処理装置。
　前記プロセッサは、前記複数の部位のそれぞれについて、撮像時の傾斜磁場の強度が異なる複数の前記部位拡散強調画像を取得し、
　前記複数の部位のそれぞれについて、前記強度が異なる前記複数の部位拡散強調画像に基づき、前記ＡＤＣ値を導出する、
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
　前記プロセッサは、前記部位拡散強調画像を、撮像時の傾斜磁場の強度が異なる複数の強度別部位拡散強調画像として取得し、
　前記ＡＤＣ画像と合成させる前記合成拡散強調画像は、前記複数の強度別部位拡散強調画像から指定された強度別部位拡散強調画像が、前記複数の部位間で合成されることによって得られた画像である、
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の画像処理装置。
　前記プロセッサは、前記ＡＤＣ画像の信号値を閾値で分類する、
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の画像処理装置。
　前記プロセッサは、前記信号値を前記閾値で分類した結果に基づいて前記部位の状態を評価する、
請求項５に記載の画像処理装置。
　前記閾値は、指定された数値範囲内で複数設定されている、
請求項５又は請求項６に記載の画像処理装置。
　前記数値範囲は、可変である、
請求項７に記載の画像処理装置。
　前記数値範囲内で設定される前記閾値の個数は、可変である、
請求項７又は請求項８に記載の画像処理装置。
　前記プロセッサは、前記信号値を前記閾値で分類した結果を示す分類結果画像をディスプレイに対して表示させるためのデータを出力する、
請求項５から請求項９の何れか一項に記載の画像処理装置。
　前記合成拡散強調画像の生成と前記ＡＤＣ画像の生成とが並行して行われる、
請求項１から請求項１０の何れか一項に記載の画像処理装置。
　複数の部位のそれぞれについて、部位拡散強調画像を取得すること、
　複数の前記部位拡散強調画像から各部位のＡＤＣ値を導出すること、
　前記各部位の前記ＡＤＣ値を合成することでＡＤＣ画像を生成すること、
　前記複数の部位拡散強調画像を合成することで合成拡散強調画像を生成すること、及び、
　前記合成拡散強調画像と前記ＡＤＣ画像とを合成させて合成画像を生成すること、
を含む画像処理方法。
　コンピュータに、
　複数の部位のそれぞれについて、部位拡散強調画像を取得すること、
　複数の前記部位拡散強調画像から各部位のＡＤＣ値を導出すること、
　前記各部位の前記ＡＤＣ値を合成することでＡＤＣ画像を生成すること、
　前記複数の部位拡散強調画像を合成することで合成拡散強調画像を生成すること、及び、
　前記合成拡散強調画像と前記ＡＤＣ画像とを合成させて合成画像を生成すること、
を含む処理を実行させるためのプログラム。