(57)【要約】【課題】マップ画像を用いた適切な画像診断を保証すること。【解決手段】マップ画像生成部３８ａによりマップ画像が生成されると、最小二乗和画像生成部３８ｂは、出力誤差の総和である最小二乗和から最小二乗和画像を生成する。クラスタリング画像生成部３８ｃは、最小二乗和画像にて所定の画素値以上の領域をクラスタリングしたクラスタリング画像を生成し、警告領域抽出部３８ｄは、クラスタの面積に基づいて警告領域を抽出し、システム制御部３９は、重畳画像生成部３８ｅが生成した警告領域とマップ画像との重畳画像を表示させる。警告領域が指定された場合、システム制御部３９は、ＴＤＣ作成部３８ｆが作成した警告領域のＴＤＣを表示させ、ＴＤＣを参照した操作者が警告領域を解析対象外領域として指定した場合、システム制御部３９は、解析対象外領域に対応するマップ画像の領域を非表示とする。【選択図】図２
2010213760.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影剤を投与した被検体の所定の組織を時系列に沿って撮影した複数の医用画像から生成された当該所定の組織の毛細血管における血流動態を表す灌流画像に対して画像処理を行なう画像処理装置であって、
前記複数の医用画像にて測定された前記所定の組織の動脈における造影剤濃度の経時的変化から当該複数の医用画像にて測定された当該所定の組織の毛細血管における造影剤濃度の経時的変化を出力するための移行係数が最小二乗法に基づいて決定されることにより前記灌流画像が生成された場合に、当該決定された移行係数による出力誤差の総和である最小二乗和を、当該灌流画像の同一位置にある画素の画素値として配置した最小二乗和画像を生成する最小二乗和画像生成手段と、
前記最小二乗和画像生成手段によって生成された前記最小二乗和画像において、所定の画素値以上である画素の領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された前記領域を前記灌流画像に位置合わせしたうえで重畳した重畳画像を所定の表示部に表示するように制御する表示制御手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記表示制御手段は、前記領域抽出手段によって抽出された前記領域のうち、所定の条件を満たす領域のみを前記灌流画像に位置合わせしたうえで重畳した重畳画像を所定の表示部に表示するように制御することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記表示制御手段は、前記所定の表示部に表示された前記重畳画像を参照した操作者が所定の入力部を介して解析対象外領域を指定した場合、当該指定された解析対象外領域に対応する前記灌流画像の領域が除去された重畳画像を前記所定の表示部にて表示するように制御することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記表示制御手段の制御により前記所定の表示部に表示された前記重畳画像を参照した操作者が所定の入力部を介して関心領域を指定した場合、前記灌流画像の生成に用いられた前記複数の医用画像の当該関心領域における造影剤濃度の経時的変化の状況を描出した造影剤濃度変化情報を作成する作成手段をさらに備え、
前記表示制御手段は、前記作成手段によって作成された前記関心領域における造影剤濃度変化情報を前記所定の表示部にて表示するように制御することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記表示制御手段は、前記所定の表示部に表示された前記関心領域における造影剤濃度変化情報を参照した操作者が当該関心領域を解析対象外領域として指定した場合、当該指定された解析対象外領域に対応する前記灌流画像の領域が除去された重畳画像を前記所定の表示部にて表示するように制御することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
造影剤を投与した被検体の所定の組織を時系列に沿って撮影した複数の医用画像から生成された当該所定の組織の毛細血管における血流動態を表す灌流画像に対して画像処理を行なう画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
前記複数の医用画像にて測定された前記所定の組織の動脈における造影剤濃度の経時的変化から当該複数の医用画像にて測定された当該所定の組織の毛細血管における造影剤濃度の経時的変化を出力するための移行係数が最小二乗法に基づいて決定されることにより前記灌流画像が生成された場合に、当該決定された移行係数による出力誤差の総和である最小二乗和を、当該灌流画像の同一位置にある画素の画素値として配置した最小二乗和画像を生成する最小二乗和画像生成手順と、
前記最小二乗和画像生成手順によって生成された前記最小二乗和画像において、所定の画素値以上である画素の領域を抽出する領域抽出手順と、
前記領域抽出手順によって抽出された前記領域を前記灌流画像に位置合わせしたうえで重畳した重畳画像を所定の表示部に表示するように制御する表示制御手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像処理装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などによって灌流（Perfusion）画像を生成して、所定の組織（例えば、頭部の脳組織や、腹部の肝臓組織、膵臓組織など）の毛細血管における血流動態を解析することが行なわれている。
【０００３】
例えば、灌流画像の生成機能を有するＸ線ＣＴ装置は、非イオン性ヨード造影剤を投与した被検体の頭部を時系列に沿って撮影したＸ線ＣＴ画像からＣＴ値の経時的濃度変化を算出する。そして、Ｘ線ＣＴ装置は、算出したＣＴ値の経時的濃度変化から脳組織内の毛細血管を通過する血流動態を定量的に表す指標（インデックス）であるＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴを脳組織上にマッピングしたマップ画像を灌流画像として生成する。
【０００４】
ＣＢＰとは、毛細血管内の単位体積および単位時間当たりの血流量のことであり、ＣＢＶとは、毛細血管内の単位体積当たりの血流量のことであり、ＭＴＴとは、毛細血管の血液平均通過時間のことである。医師は、ＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴをマッピングしたマップ画像を参照することで、脳梗塞の診断および治療方針の決定などを行なう。
【０００５】
ここで、マップ画像を生成する方法の代表例としては、繰り返し最小二乗法に基づくマップ画像の生成法がある。
【０００６】
繰り返し最小二乗法においては、組織内毛細血管に対する血流の入力元となる動脈（入力動脈）におけるＣＴ値の濃度変化曲線（ＴＤＣ：Time density curve）から、組織内毛細血管におけるＴＤＣへと移行するための移行係数が決定される。
【０００７】
すなわち、繰り返し最小二乗法においては、入力動脈のＴＤＣが入力された場合に、組織内毛細血管のＴＤＣが出力されるための理想的な移行係数が、出力誤差の総和が最小となるまで繰り返して実行される。そして、出力誤差の総和が最小となった移行係数に基づく解析モデルにより、入力動脈のＴＤＣから、組織内毛細血管のＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴが算出される。なお、繰り返し最小二乗法においては、出力誤差の総和である最小二乗和（Ｅｒｒ）がインデックスとして算出され、Ｅｒｒを診断対象となる組織上にマッピングしたマップ画像も生成される。
【０００８】
また、繰り返し最小二乗法においては、脳組織などのように入力動脈が複数ある場合、各毛細血管において、Ｅｒｒが最小となる入力動脈が支配血管として選択されてマップ画像が生成される。
【０００９】
ここで、繰り返し最小二乗法を用いた具体例としては、入力動脈のＴＤＣから組織内毛細血管のＴＤＣへ移行するための伝達関数を、矩形関数で近似するbox-MTF法（box-Modulation Transfer Functional Method）が知られている（例えば、特許文献１および２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００３−１１６８４３号公報
【特許文献２】特開２００３−１９０１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
ところで、上記した従来の技術は、灌流画像を用いた画像診断が適切に行なえない場合があるといった課題があった。
【００１２】
例えば、上記した従来の技術においては、入力動脈が複数ある場合、数学的に算出された最小二乗和が最小となる入力動脈が支配血管として選択されるが、必ずしも最小二乗和の小さい入力動脈が生理学的に適切な支配血管とは限らず、灌流画像の正確性が保証されない場合がある。
【００１３】
また、上記した従来の技術においては、動脈におけるＴＤＣから移行係数が決定されるが、造影開始時刻の遅延、撮影時における被検体の体動、被検体の病変（例えば、被検体が循環器系の疾患により撮影時において息止めが困難）などの影響によって、動脈におけるＴＤＣが適切でない場合、灌流画像の正確性が保証されない場合がある。
【００１４】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、灌流画像を用いた適切な画像診断を保証することが可能となる画像処理装置および画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１記載の本発明は、造影剤を投与した被検体の所定の組織を時系列に沿って撮影した複数の医用画像から生成された当該所定の組織の毛細血管における血流動態を表す灌流画像に対して画像処理を行なう画像処理装置であって、前記複数の医用画像にて測定された前記所定の組織の動脈における造影剤濃度の経時的変化から当該複数の医用画像にて測定された当該所定の組織の毛細血管における造影剤濃度の経時的変化を出力するための移行係数が最小二乗法に基づいて決定されることにより前記灌流画像が生成された場合に、当該決定された移行係数による出力誤差の総和である最小二乗和を、当該灌流画像の同一位置にある画素の画素値として配置した最小二乗和画像を生成する最小二乗和画像生成手段と、前記最小二乗和画像生成手段によって生成された前記最小二乗和画像において、所定の画素値以上である画素の領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域抽出手段によって抽出された前記領域を前記灌流画像に位置合わせしたうえで重畳した重畳画像を所定の表示部に表示するように制御する表示制御手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６に係る発明は、造影剤を投与した被検体の所定の組織を時系列に沿って撮影した複数の医用画像から生成された当該所定の組織の毛細血管における血流動態を表す灌流画像に対して画像処理を行なう画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、前記複数の医用画像にて測定された前記所定の組織の動脈における造影剤濃度の経時的変化から当該複数の医用画像にて測定された当該所定の組織の毛細血管における造影剤濃度の経時的変化を出力するための移行係数が最小二乗法に基づいて決定されることにより前記灌流画像が生成された場合に、当該決定された移行係数による出力誤差の総和である最小二乗和を、当該灌流画像の同一位置にある画素の画素値として配置した最小二乗和画像を生成する最小二乗和画像生成手順と、前記最小二乗和画像生成手順によって生成された前記最小二乗和画像において、所定の画素値以上である画素の領域を抽出する領域抽出手順と、前記領域抽出手順によって抽出された前記領域を前記灌流画像に位置合わせしたうえで重畳した重畳画像を所定の表示部に表示するように制御する表示制御手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１または６の発明によれば、灌流画像を用いた適切な画像診断を保証することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置の構成を説明するための図である。
【図２】図２は、本実施例における画像処理部の構成を説明するための図である。
【図３】図３は、最小二乗和画像生成部を説明するための図である。
【図４】図４は、クラスタリング画像生成部を説明するための図である。
【図５】図５は、警告領域抽出部を説明するための図である。
【図６】図６は、重畳画像生成部を説明するための図である。
【図７】図７は、ＴＤＣ作成部およびシステム制御部を説明するための図である。
【図８】図８は、システム制御部の変形例を説明するための図である。
【図９】図９は、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置の重畳画像表示処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置のマップ画像非表示処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像処理装置および画像処理プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る画像処理装置が、Ｘ線ＣＴ装置に組み込まれている場合を実施例として説明する。
【実施例】
【００２０】
まず、本実施例で用いる主要な用語を説明する。本実施例で用いる「マップ画像」とは、毛細血管における血流動態を表す「灌流（Perfusion）画像」のことである。具体的には、「マップ画像」とは、造影剤（例えば、非イオン性ヨード造影剤など）を投与した被検体の頭部や腹部などを時系列に沿って撮影されたＸ線ＣＴ画像におけるＣＴ値の経時的濃度変化に基づいて算出された「ＣＢＰ」、「ＣＢＶ」、「ＭＴＴ」を撮影された組織上にマッピングした画像のことである。
【００２１】
また、「ＣＢＰ」、「ＣＢＶ」および「ＭＴＴ」は、組織内の毛細血管を通過する血流動態を定量的に表す指標（インデックス）のことであり、具体的には、「ＣＢＰ」とは、毛細血管内の単位体積および単位時間当たりの血流量のことであり、「ＣＢＶ」とは、毛細血管内の単位体積当たりの血流量のことであり、「ＭＴＴ」とは、毛細血管の血液平均通過時間のことである。
【００２２】
また、「繰り返し最小二乗法」とは、「マップ画像」を生成する方法の代表例であり、「繰り返し最小二乗法」では、組織内毛細血管に対する血流の入力元となる動脈（入力動脈）におけるＣＴ値の濃度変化曲線（ＴＤＣ：Time density curve）から、組織内毛細血管におけるＴＤＣへと移行するための移行係数が算出され、「マップ画像」が生成される。
【００２３】
具体的には、「繰り返し最小二乗法」においては、入力動脈のＴＤＣが入力された場合に、組織内毛細血管のＴＤＣが出力されるための理想的な移行係数が、出力誤差が最小となるまで繰り返して実行される。そして、「繰り返し最小二乗法」においては、出力誤差の総和が最小となった移行係数に基づく解析モデルにより、入力動脈のＴＤＣから、組織内毛細血管のＣＢＰ、ＣＢＶ、ＭＴＴが算出され、「マップ画像」が生成される。
【００２４】
なお、「繰り返し最小二乗法」においては、決定された移行係数による出力誤差の総和である最小二乗和（Ｅｒｒ）がインデックスとして算出され、Ｅｒｒを診断対象となる組織上にマッピングしたマップ画像も生成される。
【００２５】
次に、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置の構成について、図１を用いて説明する。図１は、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置の構成を説明するための図である。図１に示すように、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置は、架台装置１０と、寝台装置２０と、コンソール装置３０とを有する。
【００２６】
架台装置１０は、被検体ＰにＸ線を照射して投影データを収集する装置であり、高電圧発生部１１と、Ｘ線管１２と、Ｘ線検出器１３と、データ収集部１４と、回転フレーム１５と、架台駆動部１６とを有する。
【００２７】
回転フレーム１５は、Ｘ線管１２とＸ線検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、架台駆動部１６によって被検体Ｐを中心した円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。
【００２８】
Ｘ線管１２は、高電圧発生部１１により供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管である。
【００２９】
Ｘ線検出器１３は、Ｘ線管１２から照射され被検体Ｐを透過したＸ線の強度分布を示すＸ線強度分布データを検出する装置であり、例えば、チャンネル方向（図１に示すＹ軸方向）に配列されたＸ線検出素子である検出素子列が被検体Ｐの体軸方向（図１に示すＺ軸方向）に沿って複数列配列されている。
【００３０】
データ収集部１４は、ＤＡＳ（data acquisition system）であり、Ｘ線検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理などを行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール装置３０に送信する。
【００３１】
高電圧発生部１１は、後述するスキャン制御部３３の制御のもと、Ｘ線管１２に高電圧を供給する装置である。
【００３２】
架台駆動部１６は、後述するスキャン制御部３３の制御のもと、回転フレーム１５を回転駆動させることで、Ｘ線管１２とＸ線検出器１３とを被検体Ｐを中心とした円軌道上で旋回させる。
【００３３】
寝台装置２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、天板２２と、寝台駆動装置２１とを有する。天板２２は、被検体Ｐが載置される板であり、寝台駆動装置２１は、後述するスキャン制御部３３の制御のもと、天板２２をＺ軸方向へ移動することにより、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。
【００３４】
コンソール装置３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置の操作を受け付けるとともに、架台装置１０によって収集された投影データから被検体Ｐの内部形態を表すＸ線ＣＴ画像を再構成するとともに、再構成されたＸ線ＣＴ画像に対して画像処理を行なう装置であり、入力装置３１と、表示装置３２と、スキャン制御部３３と、前処理部３４と、投影データ記憶部３５と、画像再構成部３６と、画像記憶部３７と、画像処理部３８と、システム制御部３９とを有する。
【００３５】
入力装置３１は、Ｘ線ＣＴ装置の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボードなどを有し、操作者（例えば、画像診断を行なう医師）から受け付けた指示や設定の情報を、システム制御部３９に転送する。
【００３６】
例えば、入力装置３１は、造影剤が投与された被検体Ｐの腹部Ｘ線ＣＴ画像からマップ画像を生成する場合の生成方法の各種パラメータ設定や、生成されたマップ画像を画像処理する場合の各種パラメータ設定などを、操作者から受け付けて、システム制御部３９に転送する。
【００３７】
表示装置３２は、操作者によって参照されるモニタであり、システム制御部３９による制御のもと、Ｘ線ＣＴ画像やマップ画像などを操作者に表示したり、入力装置３１を介して操作者から各種設定を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を表示したりする。
【００３８】
前処理部３４は、データ収集部１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理、オフセット補正、感度補正、ビームハードニング補正などの補正処理を行なう。
【００３９】
投影データ記憶部３５は、前処理部３４によって補正処理された投影データを記憶する。
【００４０】
画像再構成部３６は、投影データ記憶部３５が記憶する補正済み投影データを逆投影処理することでＸ線ＣＴ画像を再構成する。これにより、画像再構成部３６は、例えば、造影剤が投与された被検体Ｐの腹部臓器（例えば、膵臓）を時系列に沿って撮影したＸ線ＣＴ画像を再構成する。
【００４１】
画像記憶部３７は、画像再構成部３６が再構成したＸ線ＣＴ画像を記憶する。
【００４２】
画像処理部３８は、画像再構成部３６が再構成したＸ線ＣＴ画像を画像記憶部３７から読み出して、画像処理を行なう処理部である。具体的には、本実施例における画像処理部３８は、造影剤が投与された被検体Ｐの膵臓などを時系列に沿って撮影したＸ線ＣＴ画像から、繰り返し最小二乗法によりマップ画像を生成する。
【００４３】
例えば、本実施例における画像処理部３８は、繰り返し最小二乗法として、入力動脈のＴＤＣから組織内毛細血管のＴＤＣへ移行するための移行係数である伝達関数を、矩形関数で近似するbox-MTF法（box-Modulation Transfer Functional Method）によりマップ画像を生成する。
【００４４】
なお、本発明は、box-MTF法以外でも、繰り返し最小二乗法を用いてマップ画像を生成する場合であるならば、適用可能である。
【００４５】
ここで、画像記憶部３７は、画像処理部３８が画像処理した画像（例えば、マップ画像）も記憶する。
【００４６】
スキャン制御部３３は、システム制御部３９のもと、高電圧発生部１１、架台駆動部１６、データ収集部１４および寝台駆動装置２１の動作を制御する。具体的には、スキャン制御部３３は、システム制御部３９のもと、架台駆動部１６および高電圧発生部１１を制御することにより、被検体Ｐの撮影時において、回転フレーム１５を回転させたり、Ｘ線管１２からＸ線を照射させたりする。
【００４７】
また、スキャン制御部３３は、システム制御部３９のもと、データ収集部１４の増幅処理やＡ／Ｄ変換処理などを制御する。また、スキャン制御部３３は、システム制御部３９のもと、被検体Ｐの撮影時において、寝台駆動装置２１を制御することにより、天板２２を移動させる。
【００４８】
システム制御部３９は、操作者が入力装置３１を介して入力した各種設定パラメータや、予め設定されたパラメータに基づいて、架台装置１０、寝台装置２０およびコンソール装置３０の動作を制御することで、Ｘ線ＣＴ装置の全体制御を行う。具体的には、システム制御部３９は、スキャン制御部３３を制御することで、架台装置１０から投影データを収集する。また、システム制御部３９は、前処理部３４、画像再構成部３６および画像処理部３８を制御することで、コンソール装置３０における画像処理全体を制御する。また、システム制御部３９は、画像記憶部３７が記憶する各種画像を、表示装置３２に表示するように制御する。
【００４９】
ここで、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置は、生成したマップ画像を表示装置３２に表示する際に、以下、詳細に説明する画像処理部３８の機能により、マップ画像を用いた適切な画像診断を保証することが可能となることに主たる特徴がある。以下、この主たる特徴について図２〜図８を用いて説明する。
【００５０】
なお、図２は、本実施例における画像処理部の構成を説明するための図であり、図３は、最小二乗和画像生成部の構成を説明するための図であり、図４は、クラスタリング画像生成部を説明するための図であり、図５は、警告領域抽出部を説明するための図であり、図６は、重畳画像生成部を説明するための図であり、図７は、ＴＤＣ作成部およびシステム制御部を説明するための図であり、図８は、システム制御部の変形例を説明するための図である。
【００５１】
図２に示すように、本実施例における画像処理部３８は、マップ画像生成部３８ａと、最小二乗和画像生成部３８ｂと、クラスタリング画像生成部３８ｃと、警告領域抽出部３８ｄと、重畳画像生成部３８ｅと、ＴＤＣ作成部３８ｆとを有する。
【００５２】
マップ画像生成部３８ａは、box-MTF法によりマップ画像を生成する。具体的には、マップ画像生成部３８ａは、画像記憶部３７が記憶する時系列に沿った複数のＸ線ＣＴ画像からbox-MTF法により伝達関数（移行係数）を決定し、決定した伝達関数（移行係数）からＣＢＰ、ＣＢＶおよびＭＴＴの各インデックスをマッピングしたマップ画像を生成する。なお、マップ画像生成部３８ａは、ＣＢＰ、ＣＢＶおよびＭＴＴそれぞれをマッピングした３種類のマップ画像を生成する場合であってもよいし、操作者が指定したインデックス（例えば、ＣＢＰ）をマッピングしたマップ画像のみを生成する場合であってもよい。
【００５３】
最小二乗和画像生成部３８ｂは、マップ画像を生成する際に繰り返し最小二乗法によって決定された移行係数による出力誤差の総和である最小二乗和（Ｅｒｒ）を、マップ画像の同一位置にある画素の画素値としてマッピングした最小二乗和画像を生成する。例えば、最小二乗和画像生成部３８ｂは、図３に示すように、最小二乗和が大きい画素ほど、輝度値が高くなるように画素値を設定して、最小二乗和画像を生成する。
【００５４】
図２に戻って、クラスタリング画像生成部３８ｃは、最小二乗和画像生成部３８ｂが生成した最小二乗和画像において、所定の画素値以上である画素の領域をクラスタとして抽出したクラスタリング画像を生成する。
【００５５】
具体的には、クラスタリング画像生成部３８ｃは、最小二乗和画像において、所定の画素値以上である画素の画素値を、例えば「１」とし、所定の画素値未満である画素の画素値を例えば「０」とする２値化処理を行なう。そして、クラスタリング画像生成部３８ｃは、２値化処理後の画像において、膨張処理および縮小処理を行なうことで、２値化処理後の画像におけるノイズを除去（穴埋め、枝除去）する。これにより、クラスタリング画像生成部３８ｃは、例えば、図４に示すように、所定の画素値以上を有する画素の領域をクラスタとして抽出したクラスタリング画像を生成する。
【００５６】
図２に戻って、警告領域抽出部３８ｄは、クラスタリング画像生成部３８ｃが生成したクラスタリング画像において所定の画素値以上の領域として抽出されたクラスタのうち、所定の条件を満たすクラスタを、警告領域として抽出する。例えば、警告領域抽出部３８ｄは、図５に示すように、クラスタリング画像の６つのクラスタそれぞれの面積を算出し、算出した面積の大きい順にクラスタを「クラスタ（１）〜（６）」としてラベリングする。そして、警告領域抽出部３８ｄは、操作者から設定されたパラメータに基づいて、図５に示すように上位３つの「クラスタ（１）〜（３）」を、信頼度が低い「警告領域（１）〜（３）」として抽出する。
【００５７】
なお、操作者から警告領域を抽出するために設定されるパラメータとしては、「面積に対する閾値」である場合であってもよい。この場合、警告領域抽出部３８ｄは、面積が閾値以上であるクラスタを警告領域として抽出する。
【００５８】
また、本実施例では、警告領域抽出部３８ｄが、クラスタの面積に基づいて、警告領域を抽出する場合について説明したが、警告領域を抽出する際の条件は、操作者によって任意に設定可能である。例えば、警告領域を抽出する際の条件は、各クラスタに対応する最小二乗和画像の画素値の平均値に対する閾値である場合であってもよい。
【００５９】
図２に戻って、重畳画像生成部３８ｅは、警告領域抽出部３８ｄが抽出した警告領域を、マップ画像生成部３８ａが生成したマップ画像に位置合わせしたうえで重畳した重畳画像を生成する。例えば、重畳画像生成部３８ｅは、図６に示すように、警告領域抽出部３８ｄが抽出した警告領域を「網掛け」にしてマスクしたうえで、マップ画像と重畳した重畳画像が生成する。
【００６０】
そして、重畳画像生成部３８ｅは、生成した重畳画像を画像記憶部３７に格納し、システム制御部３９は、画像記憶部３７から重畳画像を読み出して、表示装置３２にて重畳画像を表示するように制御する。
【００６１】
なお、本実施例では、警告領域抽出部３８ｄが抽出した警告領域とマップ画像とを重畳した重畳画像を表示する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、クラスタリング画像生成部３８ｃが生成したクラスタリング画像のクラスタすべてを警告領域として「網掛け」したうえで、マップ画像と重畳した重畳画像を生成し、生成した重畳画像を表示する場合であってもよい。
【００６２】
図２に戻って、ＴＤＣ作成部３８ｆは、システム制御部３９の制御により表示装置３２に表示された重畳画像を参照した操作者が入力装置３１を介して警告領域のいずれかを指定した場合、当該関心領域におけるＴＤＣを作成し、作成したＴＤＣを画像記憶部３７に格納する。
【００６３】
例えば、図７の（Ａ）に示すように、操作者が入力装置３１を介して警告領域（２）を指定したとする。警告領域（２）が指定された場合、ＴＤＣ作成部３８ｆは、図７の（Ｂ）に示すように、マップ画像を生成した際に用いた時系列に沿った複数のＸ線ＣＴ画像の警告領域（２）におけるＣＴ値の平均値を算出し、算出した平均値を時系列に沿ってプロットしたＴＤＣを作成する。
【００６４】
システム制御部３９は、ＴＤＣ作成部３８ｆによって作成された関心領域のＴＤＣを、画像記憶部３７から読み出して、表示装置３２にて表示するように制御する。これにより、図７の（Ｂ）に示す警告領域（２）のＴＤＣが、操作者によって参照される。
【００６５】
ここで、操作者が、図７の（Ｂ）に示す警告領域（２）のＴＤＣ形状を参照して、ＴＤＣ形状が不適切な形状であることから、解析不適当として判断したとする。この場合、操作者は、入力装置３１を介して、警告領域（２）を解析対象外領域として指定する。
【００６６】
そして、警告領域（２）が解析対象外領域として指定された場合、システム制御部３９は、警告領域（２）と同一座標にあるマップ画像の領域が除去された重畳画像を表示するように制御する。具体的には、システム制御部３９は、図７の（Ｃ）に示すように、警告領域（２）を黒塗りにすることで、警告領域（２）のマップ画像を非表示とするように制御する。
【００６７】
なお、本実施例では、ＴＤＣ作成部３８ｆが警告領域のＴＤＣを作成する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＴＤＣ作成部３８ｆが操作者から指定された任意の関心領域のＴＤＣを作成する場合であってもよい。すなわち、警告領域以外で指定した関心領域のＴＤＣを参照した操作者は、当該関心領域が解析対象外領域であるか否かを判断し、システム制御部３９は、解析対象外領域として判断された関心領域のマップ画像を非表示とするように制御する。
【００６８】
また、本実施例では、操作者が指定した領域のＴＤＣを参照して解析対象外領域を指定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、図６に示す警告領域が網掛けで表示された重畳画像を参照した操作者により解析対象外領域が指定される場合であってもよい。例えば、図８に示すように、最も面積が大きい警告領域（１）が操作者によって解析対象外領域として指定された場合、システム制御部３９は、解析対象外領域として判断された警告領域（１）のマップ画像を非表示とするように制御する。
【００６９】
続いて、図９および図１０を用いて、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置の処理の流れについて説明する。図９は、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置の重畳画像表示処理を説明するためのフローチャートであり、図１０は、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置のマップ画像非表示処理を説明するためのフローチャートである。
【００７０】
図９に示すように、本実施例におけるＸ線ＣＴ装置の最小二乗和画像生成部３８ｂは、マップ画像生成部３８ａにより造影剤が投与された被検体Ｐの所定の組織を時系列に沿って撮影した複数のＸ線ＣＴ画像から繰り返し最小二乗法に基づいてマップ画像が生成されると（ステップＳ１０１肯定）、繰り返し最小二乗法よって決定された移行係数による出力誤差の総和である最小二乗和をマッピングした最小二乗和画像を生成する（ステップＳ１０２）。
【００７１】
そして、クラスタリング画像生成部３８ｃは、最小二乗和画像を２値化処理、膨張処理および縮小処理することで、最小二乗和が所定の画素値以上となる領域をクラスタとして抽出したクラスタリング画像を生成する（ステップＳ１０３）。
【００７２】
そののち、警告領域抽出部３８ｄは、クラスタリング画像にて抽出されたクラスタの面積に基づいて、警告領域を抽出し（ステップＳ１０４）、重畳画像生成部３８ｅは、警告領域とマップ画像との重畳画像（警告領域が「網掛け」にてマスクされた重畳画像）を生成する（ステップＳ１０５）。
【００７３】
続いて、システム制御部３９は、生成された重畳画像を表示装置３２にて表示するように制御し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００７４】
ここで、図１０に示すように、重畳画像を参照した操作者により、入力装置３１を介して警告領域が指定された場合（ステップＳ２０１肯定）、ＴＤＣ作成部３８ｆは、指定された警告領域のＴＤＣを作成する（ステップＳ２０２）。具体的には、ＴＤＣ作成部３８ｆは、マップ画像を生成した際に用いた時系列に沿った複数のＸ線ＣＴ画像の指定された警告領域におけるＣＴ値の平均値を算出し、算出した平均値を時系列に沿ってプロットしたＴＤＣを作成する。
【００７５】
そして、システム制御部３９は、操作者が指定した警告領域のＴＤＣを表示装置３２に表示するように制御し（ステップＳ２０３）、ＴＤＣを参照した操作者により、警告領域が解析対象外領域として指定されたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。
【００７６】
ここで、ＴＤＣを参照した操作者により、警告領域が解析対象外領域として指定されなかった場合（ステップＳ２０４否定）、システム制御部３９は、処理を終了する。
【００７７】
一方、ＴＤＣを参照した操作者により、警告領域が解析対象外領域として指定された場合（ステップＳ２０４肯定）、システム制御部３９は、解析対象外領域として指定された警告領域に対応するマップ画像の領域を非表示とするように制御し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。
【００７８】
上述してきたように、本実施例では、造影剤が投与された被検体Ｐの所定の組織を時系列に沿って撮影した複数のＸ線ＣＴ画像からマップ画像生成部３８ａにより繰り返し最小二乗法に基づいてマップ画像が生成されると、最小二乗和画像生成部３８ｂは、繰り返し最小二乗法にて決定された移行係数による出力誤差の総和である最小二乗和をマッピングした最小二乗和画像を生成する。そして、クラスタリング画像生成部３８ｃは、最小二乗和画像を２値化処理、膨張処理および縮小処理することで、最小二乗和が所定の画素値以上である領域をクラスタとして抽出したクラスタリング画像を生成し、警告領域抽出部３８ｄは、クラスタリング画像にて抽出されたクラスタの面積に基づいて、警告領域を抽出し、システム制御部３９は、重畳画像生成部３８ｅが生成した警告領域とマップ画像との重畳画像を表示装置３２にて表示するように制御する。
【００７９】
従って、操作者である医師は、警告領域を参照することで、警告領域におけるマップ画像が生理学的に適切な支配血管により生成されたか否かを判断することができ、上記した主たる特徴の通り、マップ画像を用いた適切な画像診断を保証することが可能となる。
【００８０】
また、本実施例では、重畳画像を参照した操作者により、入力装置３１を介して警告領域が指定された場合、ＴＤＣ作成部３８ｆは、指定された警告領域のＴＤＣを作成し、システム制御部３９は、操作者が指定した警告領域のＴＤＣを表示装置３２に表示するように制御する。そして、ＴＤＣを参照した操作者により、警告領域が解析対象外領域として指定された指定された場合、システム制御部３９は、解析対象外領域として指定された警告領域に対応するマップ画像の領域を非表示とするように制御する。
【００８１】
従って、操作者である医師は、指定した警告領域のＴＤＣの形状を参照して、参照したＴＤＣが適切でない場合、警告領域を画像診断の対象外としてマップ画像から除去することができ、マップ画像を用いた適切な画像診断をさらに保証することが可能となる。
【００８２】
なお、上記した実施例では、医用画像としてＸ線ＣＴ装置によって撮影されたＸ線ＣＴ画像から繰り返し最小二乗法により生成されたマップ画像を画像処理する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、医用画像としてＭＲＩ装置によって撮影されたＭＲＩ画像から繰り返し最小二乗法により生成されたマップ画像を画像処理する場合であってもよい。
【００８３】
例えば、ＭＲＩ装置は、Ｇｄ−ＤＴＰＡ(Gadolinium-diethylenetriaminepentaacetic acid) などの造影剤を投与した被検体の所定の組織に対し、縦緩和（Ｔ１ ）やサセプタビリティ効果（Ｔ２ ＊）を強調するパルスシーケンスを用いたダイナミックスキャンを行い、このダイナミックスキャンにより得られた時系列に沿った複数のＭＲＩ画像における造影剤濃度の経時的変化からマップ画像を繰り返し最小二乗法により生成する。そして、ＭＲＩ装置は、最小二乗和画像を生成して、上述した実施例と同様に画像処理を実行する。これにより、ＭＲＩ画像から生成されたマップ画像を用いた適切な画像診断を保証することが可能となる。
【００８４】
また、上記した実施例では、画像処理部３８がＸ線ＣＴ装置に組み込まれている場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、Ｘ線ＣＴ装置とネットワークにより接続されている画像処理装置に画像処理部３８の機能を組み込んでおき、Ｘ線ＣＴ装置によって再構成されたＸ線ＣＴ画像を受信した画像処理装置が、最小二乗和画像を生成して、上述した実施例と同様に画像処理を実行する場合であってもよい。また、本発明は、Ｘ線ＣＴ装置においてマップ画像を生成し、Ｘ線ＣＴ装置によって生成されたマップ画像を受信した画像処理装置が、最小二乗和画像を生成して、上述した実施例と同様に画像処理を実行する場合であってもよい。
【００８５】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、マップ画像生成部３８ａおよび最小二乗和画像生成部３８ｂを統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
以上のように、本発明に係る画像処理装置および画像処理プログラムは、造影剤を投与した被検体の所定の組織を時系列に沿って撮影した複数の医用画像から生成された当該所定の組織内の毛細血管における血流動態を表す灌流画像（マップ画像）に対して画像処理を行なう場合に有用であり、特に、灌流画像（マップ画像）を用いた適切な画像診断を保証することが可能となることに適する。
【符号の説明】
【００８７】
１０  架台装置
１１  高電圧発生部
１２  Ｘ線管
１３  Ｘ線検出器
１４  データ収集部
２０  寝台装置
２１  寝台駆動装置
２２  天板
３０  コンソール装置
３１  入力装置
３２  表示装置
３３  スキャン制御部
３４  前処理部
３５  投影データ記憶部
３６  画像再構成部
３７  画像記憶部
３８  画像処理部
３８ａ  マップ画像生成部
３８ｂ  最小二乗和画像生成部
３８ｃ  クラスタリング画像生成部
３８ｄ  警告領域抽出部
３８ｅ  重畳画像生成部
３８ｆ  ＴＤＣ作成部
３９  システム制御部
【図１】
2010213760.tif 000003
【図２】
2010213760.tif 000004
【図３】
2010213760.tif 000005
【図４】
2010213760.tif 000006
【図５】
2010213760.tif 000007
【図６】
2010213760.tif 000008
【図７】
2010213760.tif 000009
【図８】
2010213760.tif 000010
【図９】
2010213760.tif 000011
【図１０】
2010213760.tif 000012