(57)【要約】【課題】３次元的に投影表示される第１の医用画像の関心領域において、その関心領域に対応する第２の医用画像の領域の信号値を同時に把握可能な、投影画像演算処理装置、投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムを提供する。【解決手段】MRIによる被検者のDWIおよびADCの画像データを格納するメモリ手段１００と、これらの画像データを投影表示する演算処理を行う投影演算処理手段２００と、医用画像が投影表示されるモニタ手段３００を備え、投影演算処理手段２００は、DWI画像データからレンダリング領域を特定する領域特定部２０１と、ADC画像において、DWI画像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座標特定部２０２と、モニタ手段３００上に表示されるDWI画像に関し、レンダリング領域の画素がADC画像の画素の信号値を用いて表示されように処理する投影演算処理部２０３を備える。【選択図】図１
2020137889.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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メモリ手段と、該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、該医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施す投影演算処理手段と、該投影演算処理手段において該投影演算処理が施された該医用画像データにより該医用画像を投影表示するモニタ手段とを備え、
前記投影演算処理手段が、前記少なくとも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領域特定部と、前記少なくとも２種類の医用画像データのうち、前記第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、前記第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座標特定部と、
前記モニタ手段上に投影表示される前記第１の医用画像において、前記レンダリング領域の各画素について、前記第２の医用画像の画素の信号値に基づいて投影表示する投影演算処理部を備えたことを特徴とする投影画像演算処理装置。
【請求項２】
前記第１の医用画像が拡散強調画像であり、前記第２の医用画像がＡＤＣ画像であることを特徴とする請求項１記載の投影画像演算処理装置。
【請求項３】
前記投影演算処理部における前記医用画像の画素の信号値表示の手法は、前記拡散強調画像については最大値投影法を採用し、前記ＡＤＣ画像については最小値投影法を採用することを特徴とする請求項２に記載の投影画像演算処理装置。
【請求項４】
前記レンダリング領域に含まれる画素を、その画素の信号値の大きさに応じたカラースケールで表示する手段を備えたことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項に記載の投影画像演算処理装置。
【請求項５】
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し、該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、該医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施し、該投影演算処理が施された医用画像を投影表示する投影画像演算処理方法において、
前記少なくとも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とともに、前記少なくとも２種類の医用画像データのうち、該第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、前記第１の医用画像データで特定されたレンダリング領域と同一の座標を有する画素を特定し、
前記第１の医用画像において、前記レンダリング領域の各画素について、前記第２の医用画像の画素の信号値に基づいて投影表示することを特徴とする投影画像演算処理方法。
【請求項６】
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し、該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、該医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施し、該投影演算処理が施された医用画像を投影表示するステップを、コンピュータにおいて実行せしめる投影画像演算処理プログラムにおいて、
前記少なくとも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とともに、前記少なくとも２種類の医用画像データのうち、該第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、前記第１の医用画像データで特定されたレンダリング領域と同一の座標を有する画素を特定するステップと、
前記第１の医用画像において、前記レンダリング領域の各画素について、前記第２の医用画像の画素の信号値に基づいて投影表示するステップとを、前記コンピュータにおいて実行せしめることを特徴とする投影画像演算処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、核磁気共鳴画像撮影装置（以下、ＭＲＩ装置と称する)等の投影画像演算処理装置、これを用いた投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムに関し、詳しくは、被検体のＭＲＩ画像のシーケンスである拡散強調画像（diffusion-weighted image：以下、ＤＷＩ画像とも称する）を可視化するための投影画像演算処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＭＲＩ装置は一度の検査撮影で種類の異なる複数のコントラスト画像を同時に取得できることが利点であり、近年の画像診断技術の進歩に大きく貢献するものとなっている（下記特許文献１を参照）。例えば、一般的には脂肪分と水分の両者を強調するＴ２強調画像、脂肪分のみを強調するＴ１強調画像、さらにそれぞれの画像から脂肪分や水分の信号を低減させた脂肪抑制画像や水抑制画像等が知られている。
【０００３】
さらに、ＭＲＩ装置は水素原子（プロトン）の動きを捉えることで被検体の画像化を行うものであるが、1990年代より水分子の拡散運動を可視化する「拡散強調画像」の開発がなされ、これを用いて診断が行われるようになっている（下記特許文献２を参照）。
【０００４】
元々、この「拡散強調画像」は、脳梗塞による脳浮腫の状態を捉えることに優れた効果を発揮することが知られていたが、最近、体内における癌細胞が周辺部位よりも強く信号を発することが明らかとなり、この現象を利用して、全身の体内状態を「拡散強調画像」に表すことにより、全身の腫瘍の検索撮影を行うことが提案された。
近年、ＭＲＩのガドリニウム造影剤の危険性（アレルギーや脳沈着）が知られるようになり、「拡散強調画像」が造影剤も被爆も伴わない検査法としてますます注目され始めている。
【０００５】
ところで、腫瘍を検索する目的で撮影された全身の拡散強調画像は身体を広範囲に撮影するため、モニタにおける画像表示は通常「最大値投影法（Maximum Intensity Projection:以下、ＭＩＰ法とも称する）」を利用した投影表示で外観を俯瞰する。これは、従来から同様の目的で撮影されてきた陽電子断層撮影法（Positron Emission CT : 以下、ＰＥＴと称する）の表示法に由来する手法であり、投影表示から見るべき位置を判断し、その他の種類のコントラスト手法であるＭＲＩ画像を参照して読影を進める。また拡散強調画像はその後に撮影されたものを追加して、相関をとることで、拡散係数画像（Apparent Diffusion Coefficient Map:以下、ＡＤＣ画像と称する）を得ることができる。
【０００６】
このＡＤＣ画像のピクセル値は細胞の密度を反映しているとされ、ピクセルあたりの腫瘍細胞の量に相関するものと見られている。
近年では全身ＭＲＩの画像から腫瘍の体積を測り、この測定結果に基づいて治療の経過観察を行う取り組みが提案されている。
【０００７】
さらに、抽出された領域のピクセル全体のＡＤＣ値の時間的推移を観察することで、腫瘍密度の時間的な推移から治療の効果を判定し得る可能性が示唆されている。このときＡＤＣ値の情報はＲＯＩ（Region Of Interest：関心領域と称する）を設定することで、または色分け表示をして可視容易化することで得られる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１４‐９１０２０号公報
【特許文献２】特開２０１６‐７３６７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述したような特徴を有するＡＤＣ画像の情報を、例えば全身領域について投影表示される拡散強調画像の情報とリンクさせて３次元的に把握可能であれば、全身領域について投影表示される拡散強調画像の各領域において、腫瘍の体積と密度を反映するＡＤＣ値を同時に把握できるため、臨床的に有意義である。
【００１０】
しかしながら、ＡＤＣ画像はスライス画像として表されるものとして認識されており、３次元画像として表すことはされていなかった。
またＡＤＣ画像によっては、拡散強調画像のように腫瘍の位置を明確に特定することが難しいので、通常、投影表示の手法によって表示することはされていなかった。
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、３次元的に投影表示される第１の医用画像の関心領域において、その関心領域に対応する第２の医用画像の信号値を同時に把握することが可能な、投影画像演算処理装置、これを用いた投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の投影画像演算処理装置は、
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メモリ手段と、該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、該医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施す投影演算処理手段と、該投影演算処理手段において該投影演算処理が施された該医用画像データにより該医用画像を投影表示するモニタ手段とを備え、
前記投影演算処理手段が、前記少なくとも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領域特定部と、前記少なくとも２種類の医用画像データのうち、前記第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、前記第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座標特定部と、
前記モニタ手段上に投影表示される前記第１の医用画像において、前記レンダリング領域の各画素について、前記第２の医用画像の画素の信号値に基づいて投影表示する投影演算処理部を備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
また、前記第１の医用画像が拡散強調画像であり、前記第２の医用画像がＡＤＣ画像であることが好ましい。
また、前記投影演算処理部における前記医用画像の画素の信号値表示の手法は、前記拡散強調画像については最大値投影法を採用し、前記ＡＤＣ画像については最小値投影法を採用することが好ましい。
さらに、レンダリング領域に含まれる画素を、その画素の信号値の大きさに応じたカラースケールで表示する手段を備えることが好ましい。
【００１３】
また、本発明の投影画像演算処理方法は、
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し、該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、該医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施し、該投影演算処理が施された医用画像を投影表示する投影画像演算処理方法において、
前記少なくとも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とともに、前記少なくとも２種類の医用画像データのうち、該第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、前記第１の医用画像データで特定されたレンダリング領域と同一の座標を有する画素を特定し、
前記第１の医用画像において、前記レンダリング領域の各画素について、前記第２の医用画像の画素の信号値に基づいて投影表示することを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明の投影画像演算処理プログラムは、
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し、該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、該医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施し、該投影演算処理が施された医用画像を投影表示するステップを、コンピュータにおいて実行せしめる投影画像演算処理プログラムにおいて、
前記少なくとも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とともに、前記少なくとも２種類の医用画像データのうち、該第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、前記第１の医用画像データで特定されたレンダリング領域と同一の座標を有する画素を特定するステップと、
前記第１の医用画像において、前記レンダリング領域の各画素について、前記第２の医用画像の画素の信号値に基づいて投影表示するステップとを、前記コンピュータにおいて実行せしめることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の投影画像演算処理装置によれば、モニタ手段上に、第１の医用画像と、この医用画像のレンダリング領域の各画素における信号値とが表されるように投影表示し、該投影表示される前記レンダリング領域の各画素の信号値は、これら各画素に対応する第２の医用画像の画素の信号値を用いるようにしている。これにより、従来、３次元表示が適切ではなく、また、投影表示することが難しいような医用画像である第２の医用画像においても、３次元投影表示された第１の医用画像のレンダリング領域の各領域部位に、当該部位における第２の医用画像情報を関連付けて表示することができるので、少なくとも２つの医用画像の各情報を関連付けて表示した３次元投影画像に基づき、臨床的に有意義な診断を支援することができる。
また、本発明の投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムによっても同様の作用効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る投影画像演算処理装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を示すフロ―チャートである。
【図３】本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を順に説明する模式図である（（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ））。
【図４】本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を順に説明する模式図である（（Ｄ）、（Ｅ））。
【図５】本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を順に説明する模式図である（Ｆ）。
【図６】本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を順に説明する模式図である（Ｇ）。
【図７】ＭＲＩ装置により得られた拡散強調画像の一例を示すものである。
【図８】最大値投影法の概念を示す図である。
【図９】ＭＲＩ装置による拡散強調画像に最大値投影表示を適用した図である。
【図１０】本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法において、レンダリング領域の各ピクセルについて、ＡＤＣ値に応じてカラースケール処理を行う手法を説明する図である（（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ））。
【図１１】図１０（Ｃ）に示された内容の説明を理解しやすくするための模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態に係る投影画像演算処理装置、投影画像演算処理方法、および投影画像演算処理プログラムについて説明する。
まず、図１のブロック図を用いて、本発明の実施形態に係る投影画像演算処理装置の主要構成を説明する。
この投影画像演算処理装置１は、磁気共鳴画像撮影装置(以下、ＭＲＩ装置とも称する)により被検体の関心領域を撮影した２種類の医用画像データを読み込むメモリ手段１００と、このメモリ手段１００に格納された２種類の医用画像データを読み出し、該医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施す投影演算処理手段２００と、この投影演算処理手段２００において、投影演算処理が施された医用画像データを表示するモニタ手段３００とを備えている。
【００１８】
また、投影演算処理手段２００は、ＣＰＵやハードディスクメモリ等のハードウエアと、プログラムからなるソフトウエアとにより構成されており、上記２種類の医用画像データのうち、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領域特定部２０１と、第２の医用画像データに対して、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画素（以下、ピクセルと称する）の座標と同一の座標を有するピクセルを特定する座標特定部２０２と、モニタ手段３００上に、第１の医用画像データのレンダリング領域と、このレンダリング領域の各ピクセルにおける画素値とが関連付けて投影されるように、これら各ピクセルの画素値として第２の医用画像データのレンダリング領域の各対応ピクセルの信号値を用いて表示する処理を行う投影演算処理部２０３を備えている。
【００１９】
なお、投影画像演算処理装置の一般的な装置としてのハードウエア概略構成（必ずしも図面に記載されてはいない）は、ＣＰＵや、上述したハードディスクメモリ等のメモリ手段１００、表示メモリ、表示装置、マウス、マウスに接続されたコントローラ、キーボード、ネットワークアダプタ等が、バスケーブルによって信号の送受をし得るように接続されており、ネットワークを介してＭＲＩ装置や医用画像データベースとの信号の送受信が可能となるように接続されている。
【００２０】
ＣＰＵは、ハードディスクメモリや光ディスクメモリ等の記憶装置に格納されるプログラムやプログラムの実行に必要な医用画像情報等のデータをメモリ手段１００や上記主メモリに送信し実行する。
医用画像情報は、ＬＡＮ等のネットワークを介し、医用画像データベースや、ＭＲＩ装置から取得される。一方、表示メモリは、液晶ディスプレイやＥＬ等のモニタ手段３００に表示するための表示データを一時格納する。
【００２１】
マウスやキーボードは、オペレータが投影画像演算処理装置１に対して操作して指示を行うものであり、コントローラは、マウスの状態を検出して、表示モニタ上のマウスポインタの位置を取得し、取得した位置情報等をＣＰＵへ出力する。また、ネットワークアダプタは、投影画像演算処理装置１をＬＡＮ、電話回線、インターネット等のネットワークに接続するためのものである。
【００２２】
＜実施例＞
以下、本実施形態のうち代表的な実施例について説明する。
本実施例においては、ＭＲＩ装置にて、被検体の関心領域の画像データを抽出するために必要なＤＷＩ画像（第１の医用画像）、およびＡＤＣ画像（第２の医用画像）を取得し、そのディジタルデータがメモリ手段１００に入力されるように構成されている。
【００２３】
ここで、ＤＷＩ画像とは、分子のブラウン運動の程度を画像化したものであって、運動の大きなもの程、低信号で表わされる。撮像法としては、パルスシーケンスと交差するように互いに逆方向となる大きな傾斜磁場（ＭＰＧ）を印可し、それにより動いていたスピンがリフェーズできなくなった際のＭＰＧの影響の強さの値（ｂ値）を測定する。基本的にはＤＷＩ画像もＴ２強調画像であるため、Ｔ２強調画像で高信号な自由度の高い病変は、ＤＷＩ画像でも高信号となる。
【００２４】
一方、ＡＤＣ画像は、本来の拡散制限による高信号と区別するために用いられており、ＭＰＧが異なる２種類以上の拡散強調画像からボクセルごとに計算されたＡＤＣの値を表示した定量画像である。具体的にはＡＤＣの値は分子運動の程度を数値化したものであるため、本実施例においては、互いに異なる大きさの２種のＭＰＧが印加されたパルスシーケンスの信号値から下式（１）を用いて求める。
ＡＤＣ＝−（ｌｎＳ２−ｌｎＳ１）／（ｂ２−ｂ１）
＝ｌｎ（Ｓ１/Ｓ２）／（ｂ２−ｂ１）          （１）
ただし、ｂ２は、値が大きい方のｂ値であり、ｂ１は、値が小さい方のｂ値であり、Ｓ２はｂ値がｂ２のときの信号値であり、Ｓ１はｂ値がｂ１のときの信号値である。
すなわち、ＡＤＣ値は、ｂ−Ｓ平面上で、２つの座標位置である（ｂ１，Ｓ１）、（ｂ２，Ｓ２）の２点を結ぶ直線の傾きを表すことになる。
【００２５】
メモリ手段１００に格納された、被検体のＤＷＩ画像データおよびＡＤＣ画像データは、投影演算処理手段２００に入力され、領域特定部２０１、座標特定部２０２および投影演算処理部２０３において、所定のデータ処理がなされて、投影演算処理手段２００から出力され、投影演算処理により作成された画像がモニタ手段３００に表示される。
領域特定部２０１では、ＤＷＩ画像データからレンダリング領域を特定する処理がなされ、座標特定部２０２では、ＡＤＣ画像データにおいて、ＤＷＩ画像データで特定されたレンダリング領域と同じ座標のピクセルを特定する処理がなされ、投影演算処理部２０３では、ＤＷＩ画像データの信号値が所定の演算に基づいて投影されるようにモニタ手段３００に表示される。
【００２６】
次に、上述した投影演算処理手段２００における処理について、上記と同様に、第１の医用画像としてＤＷＩ画像を、第２の医用画像としてＡＤＣ画像をそれぞれ用いた場合を例に挙げて説明する。
メモリ手段１００に格納されたＤＷＩ画像は、領域特定部２０１において、所定の手法を用いてレンダリングすべき領域（以下、レンダリング領域と称する）が特定される。ここで所定の手法としては、既存の手法を含めて種々の手法を取り得るが、例えば「大津の閾値」や「パーセンタイル法」等を用いて特定することが可能である。
【００２７】
次に、座標特定部２０２では、ＤＷＩ画像について特定した上記レンダリング領域の座標と同じ座標のピクセルをＡＤＣ画像に対しても特定する。
ここで、被検者の全身のＤＷＩ画像は腫瘍が相対的に高信号であるため最大値投影法を用いたＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）表示を行うように処理されるが、レンダリング領域に表示されるＡＤＣ画像は画素値が低いほど腫瘍密度が高く悪性と判断されやすいため、最小値投影法を用いたＭｉｎＩＰ（Minimum Intensity Projection）表示を行うように処理されることが重要である。
【００２８】
ここで、図２を用いて本実施形態に係る投影画像演算処理方法について、図３〜図６を参照しつつ説明する。
まず、メモリ手段１００に格納されたＤＷＩ画像１０およびＡＤＣ画像２０をダウンロードする（Ｓ１０１：図３（Ａ）を参照）。
【００２９】
次に、投影演算処理手段２００の領域特定部２０１により、ＤＷＩ画像１０内で、レンダリングする領域（以下、レンダリング領域１１と称する）を特定する（Ｓ１０２：図３（Ｂ）を参照）。
次に、上記領域特定部２０１および上記座標特定部２０２により、ＤＷＩ画像１０内で特定されたレンダリング領域１１の座標と、同じ座標の領域（レンダリング領域２１）をＡＤＣ画像２０内で特定する（Ｓ１０３：図３（Ｃ）を参照）。
【００３０】
続いて、投影演算処理部２０３により、ＤＷＩ画像１０の投影画像をモニタ手段３００の表示面３０に表示する（Ｓ１０４：図４（Ｄ）を参照）。
次に、ＤＷＩ画像１０上にレンダリング領域１１が投影されるように表示面３０に表示する。また、ＤＷＩ画像１０上に表示されたレンダリング領域１１が区間Ｒの範囲となるように設定する（Ｓ１０５：図４（Ｅ）を参照）。
【００３１】
この後、投影演算処理部２０３により、ＤＷＩ画像１０のレンダリング領域１１に、Ｓ１０３において特定されたＡＤＣ画像２０の区間Ｒの範囲内におけるレンダリング領域２１のピクセル情報が表示されるように、すなわち、ＡＤＣ値の大きさに応じた色が表示されるように設定される（Ｓ１０６：図５（Ｆ）を参照）。すなわち、例えば、ＡＤＣ値が大きい順に、赤色、黄色、青色を設定したときに、その座標のピクセルのＡＤＣ値と対応する色が、そのピクセルの色として表示されるように設定される。
【００３２】
このようにして、表示面３０に、ＤＷＩ画像１０の区間Ｒ範囲内のレンダリング領域１１に替えて、ＡＤＣ画像２０の区間Ｒ範囲内のレンダリング領域２１が赤、黄、青の色により区分された状態に表示される。なお、区間Ｒ範囲以外の領域には、ＤＷＩ画像１０が表示される（図６（Ｇ）を参照）。
本実施例によれば、３次元投影表示されたＤＷＩ画像１０のレンダリング領域１１の各領域部位（ピクセル）に、当該部位（ピクセル）におけるＡＤＣ画像２０の信号値（ＡＤＣ値）に応じたカラースケールを関連付けて表示することができるので、ＤＷＩ画像１０およびＡＤＣ画像２０の医用画像の各情報を互いに関連付けて表示した３次元投影画像に基づき、臨床的に有意義な診断を支援することができる。
【００３３】
一方、本実施例に係る投影画像演算処理プログラムは、ＭＲＩ装置による被検体のＤＷＩ画像データとＡＤＣ画像データをメモリ手段１００に格納し、格納されたＤＷＩ画像データとＡＤＣ画像データを読み出し、これらの医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施し、この投影演算処理が施された医用画像をモニタ手段３００上に投影表示するステップを、上述したＣＰＵ（コンピュータ）により実行するものである。また、該ステップは、上記ＤＷＩ画像データからレンダリング領域を特定するとともに、上記ＡＤＣ画像データにおいて、ＤＷＩ画像データで特定されたレンダリング領域と同一の座標を有する画素を特定する小ステップと、ＤＷＩ画像１０において、レンダリング領域１１の各画素について上記ＡＤＣ画像２０の画素の信号値に基づく情報を投影表示する小ステップとを含むものである。
【００３４】
図７はＭＲＩ装置により得られたＤＷＩ画像（人体の横断面画像）を示すものであり、腫瘍部が高信号で表されている。
また、前述したように、被検者の全身のＤＷＩ画像は腫瘍が相対的に高信号であるため最大値投影法を用いたＭＩＰ表示を行うように処理される。図８は、ＭＩＰ表示の概念を示すものであり、矢印方向を投影方向とし、この投影方向に８つのピクセル５０ａ〜ｈが配列されているものとする。なお、このピクセル５０ａ〜ｈの対応ブロック内にそれぞれの信号値が一例として示されている。この場合、ＭＩＰ表示では、最も高い信号値を示すピクセル５０ｅの信号値がこの投影方向の値として採用される。このような最も高い信号値を示すピクセルの信号値を採用する処理をすべての投影位置について行うことにより、３次元画像の情報をＭＩＰ表示により２次元的に表すことができる。ＤＷＩ画像を最大値投影表示（ＭＩＰ表示）により表したものを図９に示す。
【００３５】
一方、レンダリング領域に表示されるＡＤＣ画像は画素値が低いほど腫瘍密度が高く悪性と判断されやすいため、本実施例においては最小値投影法を用いたＭｉｎＩＰ表示を行うように処理している。ＭｉｎＩＰ表示について図示はしないが、上記ＭＩＰ表示とは逆に、最も低い信号値を示すピクセルの信号値をその投影方向の値として採用するものである。このような最も低い信号値を示すピクセルの信号値を採用する処理をすべての投影位置について行うことにより、３次元画像の情報をＭｉｎＩＰ表示により２次元的に表すことができる。
【００３６】
図１０は、本実施例の投影画像演算処理方法により作成されていく画像の各段階（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）を示すものであり、いずれの段階においても、正面図（正面からの投影画像）と、この正面図上のＰ-Ｐ´線横断面図（横断面画像）を示すものである。
すなわち、（Ａ）はメモリ手段１００からダウンロードした画像である。（Ｂ）は、関心領域（レンダリング領域）をオレンジ色（白黒図面で表したときには（Ａ）の画像と比べてグレー濃度がやや大きい状態で表されている）で表した画像である。この関心領域はＭＲＩ画像をＭＩＰ表示することにより表されており、別種の画像から採用したものである。
【００３７】
また、（Ｃ）は、オレンジ色で表した関心領域（レンダリング領域）について、上述したようにＭＲＩから計算されたＡＤＣ画像をＭｉｎＩＰ表示とし、その信号値の大きさに応じてカラー表示したものである（特許出願に係る提出図面のようにグレースケールで表わさざるを得ないときは、コントラストのみでしか区別することができないので識別しにくい部分もあるが、本実施例で提案するカラー表示では腫瘍の進行状態等を良好に認識することができる）。
【００３８】
そこで、この図１０（Ｃ）の内容を、図１１の概念図を用いて簡単に説明する。図１１（Ａ）に示すように、ＭＲＩ画像のＤＷＩ画像においては、区間Ｒに位置するレンダリング領域１１もＭＩＰ表示とされている。この後、上記実施例に示す手法を用いることにより、図１１（Ｂ）に示すように、上記レンダリング領域１１がＡＤＣ画像のレンダリング領域２１に置き換えられる。このときＡＤＣ画像のレンダリング領域２１はＭｉｎＩＰ表示とされ、そのＡＤＣ値の大きい順に赤２１１、黄２１２および青２１３の各色領域とされたカラースケール表示とされる。
【００３９】
本発明の投影画像演算処理装置、これを用いた投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムとしては、上記実施形態のものに限られるものではなく、その他の種々の態様の変更が可能である。
例えば、投影画像演算処理装置として、上述した実施形態においては第１の医用画像および第２の医用画像の２種類の医用画像を用いているが、３種類以上の医用画像を用いてもよく、この場合には、第３の医用画像以降は第２の医用画像と同様に扱われるようにしてもよい。
【００４０】
また、上述した実施形態においてはＤＷＩ画像についてはＭＩＰ表示、ＡＤＣ画像についてはＭｉｎＩＰ表示により投影表示するようにしているが、画素値表示の決定手法は、これに限られるものではなく、各画像についてその他の決定手法により画素値表示を行ってもよい。
【００４１】
また、レンダリング領域の各ピクセルについて、上記ＡＤＣ画像の信号値に応じた色を付して、カラースケールを施すようにしているが、このカラースケールを施すのに替えて、信号値に応じた濃淡表示あるいは信号値そのものの数字や対応する記号等を記載することも可能である。
【００４２】
また、上記実施形態においてはＭＲＩのＤＷＩ画像を第１の医用画像とし、２つのＤＷＩ画像から算出されるＡＤＣ画像を第２の医用画像として用いている。前者を最大値投影表示、後者を最小値投影法で表示しているが、この手法は汎用性があり、例えば第１の医用画像をＣＴ画像（コンピュータ断層画像）とし、第２の医用画像をＳＰＥＣＴ画像（単一各種強調断層画像）やＰＥＴ画像（陽電子強調断層画像）に置き換えることでも、本発明の作用効果を得ることができる。この場合には、冠動脈ＣＴ画像から得られる冠動脈を強調する最大値投影画像と、心筋の梗塞領域を撮影したＳＰＥＣＴ画像やＰＥＴ画像の心筋領域を最小値投影法で表示する。このような手法を採用することで血管の秒出力を維持した状態で心筋の不活性領域を強調することができる。
【符号の説明】
【００４３】
１      投影画像演算処理装置
１０      ＤＷＩ画像（拡散強調画像）
１１、２１      レンダリング領域
２０      ＡＤＣ画像（拡散係数画像）
３０      表示面
５０ａ〜ｈ      ピクセル（画素）
１００      メモリ手段
２００      投影演算処理手段
２０１      領域特定部
２０２      座標特定部
２０３      投影演算処理部
２１１      赤（色領域）
２１２      黄（色領域）
２１３      青（色領域）
３００      モニタ手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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