(57)【要約】【課題】画像の位置合わせを行う際の一致度合いの判定を行うための新たな指標を提供する。【解決手段】画像処理装置１は、参照画像及び観測画像をそれぞれ読み出し、両画像の位置決めを行って、参照画像と観測画像とを重ね合わせた合成画像を生成する画像合成処理部１５と、合成画像の各ボクセルに割り当てられたボクセル値とのペア（ａｉ，ｂｊ）に基づいて、同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）と、周辺確率分布ｐ（ａｉ）、ｐ（ｂｊ）とを算出する確率分布算出部１９と、同時確率分布及び周辺確率分布に基づいて、個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）を算出する合成画像評価部２１と、ＩＥＣＣが所定の閾値以上であるか否かを判定する最適化処理部２３とを備える。【選択図】図１
2010253058.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の所定の部位を撮像した第一の画像のボクセルデータが記憶されている第一画像記憶部と、
前記第一の画像と同一または異なる被験者の同一部位を、前記第一の画像とは異なる条件で撮像した第二画像のボクセルデータが記憶されている第二画像記憶部と、
前記第一及び第二画像記憶部から前記第一及び第二の画像をそれぞれ読み出し、前記第一の画像に対する前記第二の画像の位置決めを行って、前記第一の画像と前記第二の画像とを重ね合わせた合成画像を生成する画像合成処理部と、
前記合成画像の各ボクセルに割り当てられた第一画像のボクセル値と第二画像のボクセル値とのペアに基づいて、第一の画像と第二の画像の同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）と、第一の画像の周辺確率分布ｐ（ａｉ）と、第二の画像の周辺確率分布ｐ（ｂｊ）とを算出する確率分布算出部と、
前記同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）、周辺確率分布ｐ（ａｉ）及びｐ（ｂｊ）に基づいて、以下の式で個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）を算出する合成画像評価部と、
前記算出された個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）の値に基づいて、前記第一の画像と前記第二の画像との一致度合いを判定する判定部と、を備える医用画像処理装置。
2010253058.tif 000018
【請求項２】
前記判定部による判定の結果、前記第一の画像と前記第二の画像との一致度合いが所定以上であれば、前記合成画像を表示させる表示手段を、さらに備える請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）の値に基づく前記第一の画像と前記第二の画像との一致度合いが所定以上でないときに、所定の最適化アルゴリズムに従って、前記第一の画像に対する前記第二の画像の相対的な移動量を決定する最適化処理部をさらに備え、
前記画像合成処理部は、前記最適化処理部で決定された移動量だけ、前記第一の画像に対して前記第二の画像を相対的に移動させて、あらためて位置決めを行い、
前記確率分布算出部及び前記合成画像評価部は、前記画像合成処理部があらためて行った位置決めの結果に従って、それぞれの処理を行う、請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
被験者の所定の部位を撮像した第一の画像のボクセルデータが記憶されている第一画像記憶部から前記第一の画像を読み出すステップと、
前記第一の画像と同一または異なる被験者の同一部位を、前記第一の画像とは異なる条件で撮像した第二の画像のボクセルデータが記憶されている第二画像記憶部から前記第二の画像を読み出すステップと、
前記第一の画像に対する前記第二の画像の位置決めを行って、前記第一の画像と前記第二の画像とを重ね合わせた合成画像を生成するステップと、
前記合成画像の各ボクセルに割り当てられた前記第一の画像のボクセル値ａｉと前記第二の画像のボクセル値ｂｊとのペアに基づいて、前記第一の画像と前記第二の画像の同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）と、前記第一の画像の周辺確率分布ｐ（ａｉ）と、前記第二の画像の周辺確率分布ｐ（ｂｊ）とを算出するステップと、
前記同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）、周辺確率分布ｐ（ａｉ）及びｐ（ｂｊ）に基づいて、以下の式で個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）を算出するステップと、
前記算出された個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）の値に基づいて、前記第一の画像と前記第二の画像との一致度合いを判定するステップと、を行う医用画像処理方法。
2010253058.tif 000019
【請求項５】
医用画像処理を行うためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
被験者の所定の部位を撮像した第一の画像のボクセルデータが記憶されている第一画像記憶部から前記第一の画像を読み出すステップと、
前記第一の画像と同一または異なる被験者の同一部位を、前記第一の画像とは異なる条件で撮像した第二の画像のボクセルデータが記憶されている第二画像記憶部から前記第二の画像を読み出すステップと、
前記第一の画像に対する前記第二の画像の位置決めを行って、前記第一の画像と前記第二の画像とを重ね合わせた合成画像を生成するステップと、
前記合成画像の各ボクセルに割り当てられた前記第一の画像のボクセル値ａｉと前記第二の画像のボクセル値ｂｊとのペアに基づいて、前記第一の画像と前記第二の画像の同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）と、前記第一の画像の周辺確率分布ｐ（ａｉ）と、前記第二の画像の周辺確率分布ｐ（ｂｊ）とを算出するステップと、
前記同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）、周辺確率分布ｐ（ａｉ）及びｐ（ｂｊ）に基づいて、以下の式で個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）を算出するステップと、
前記算出された個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）の値に基づいて、前記第一の画像と前記第二の画像との一致度合いを判定するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラム。
2010253058.tif 000020
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関し、特に同一または異なる被験者の同一部位をそれぞれ撮影した複数の画像の位置合わせを行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医用画像の分野において、同一または異なる被験者の同一部位を異なる手法または異なる状態で撮影した２枚の画像の位置合わせを行って、これらの画像を重ね合わせて表示する技術がある。例えば、特許文献１には、手術前及び手術中にそれぞれ撮影した２枚の画像を重ね合わせることが記載されている。そして、特許文献１には、２枚の画像を重ねたときの一致度合い（位置ずれ度合い）を、相互情報量ＭＩ（Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を用いて判定し、ＭＩ値が所定値以上に収束するまで画像の位置合わせを繰り返すことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１５９９３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、画像の位置合わせによる一致度合いをＭＩ値によって判定すると、画像の状態によっては、所望以上の一致度合いに収束しないことがある。
【０００５】
また、従来は、脳などの動きがない部位の画像で位置合わせを行うときは、比較的良好な結果を得ることができるが、心臓や体幹などの動きがある部位に適用するためには、ＭＩ値では十分でないことがある。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、画像の位置合わせを行う際の一致度合いの判定を行うための新たな指標を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの実施態様に従う医用画像処理装置は、被験者の所定の部位を撮像した第一の画像のボクセルデータが記憶されている第一画像記憶部と、前記第一の画像と同一または異なる被験者の同一部位を、前記第一の画像とは異なる条件で撮像した第二画像のボクセルデータが記憶されている第二画像記憶部と、前記第一及び第二画像記憶部から前記第一及び第二の画像をそれぞれ読み出し、前記第一の画像に対する前記第二の画像の位置決めを行って、前記第一の画像と前記第二の画像とを重ね合わせた合成画像を生成する画像合成処理部と、前記合成画像の各ボクセルに割り当てられた第一画像のボクセル値と第二画像のボクセル値とのペアに基づいて、第一の画像と第二の画像の同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）と、第一の画像の周辺確率分布ｐ（ａｉ）と、第二の画像の周辺確率分布ｐ（ｂｊ）とを算出する確率分布算出部と、前記同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）、周辺確率分布ｐ（ａｉ）及びｐ（ｂｊ）に基づいて、以下の式で個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）を算出する合成画像評価部と、前記算出された個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）の値に基づいて、前記第一の画像と前記第二の画像との一致度合いを判定する判定部と、を備える。
【０００８】
【数１】
2010253058.tif 000003
【０００９】
好適な実施形態では、前記判定部による判定の結果、前記第一の画像と前記第二の画像との一致度合いが所定以上であれば、前記合成画像を表示させる表示手段をさらに備えても良い。
【００１０】
好適な実施形態では、前記個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ）の値に基づく前記第一の画像と前記第二の画像との一致度合いが所定以上でないときに、所定の最適化アルゴリズムに従って、前記第一の画像に対する前記第二の画像の相対的な移動量を決定する最適化処理部をさらに備え、前記画像合成処理部は、前記最適化処理部で決定された移動量だけ、前記第一の画像に対して前記第二の画像を相対的に移動させて、あらためて位置決めを行い、前記確率分布算出部及び前記合成画像評価部は、前記画像合成処理部があらためて行った位置決めの結果に従って、それぞれの処理を行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る医用画像処理装置１の構成図を示す。
【図２】ＰＥＴ画像Ａのボクセル値（カウント値）ａｉとＭＲＩ画像Ｂのボクセル値（信号強度）ｂｊの分布を示す２次元ヒストグラムｈ（ａｉ，ｂｊ）である。
【図３】合成画像の表示例を示す。
【図４】画像合成処理手順を示すフローチャートである。
【図５】ＭＩ（Ａｉ，Ｂｊ）の２次元分布とＭＩ（Ａｉ）、ＭＩ（Ｂｊ）を示す。
【図６】２次元ヒストグラムｈ（ａｉ，ｂｊ）とＨ（Ａｉ）、Ｈ（Ｂｊ）を示す。
【図７】ＩＥＣＣ（Ａｉ，Ｂｊ）の２次元分布とＩＥＣＣ（Ａｉ）、ＩＥＣＣ（Ｂｊ）を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態に係る医用画像処理装置１について、図面を参照して説明する。医用画像処理装置１は、被験者の同一部位を異なる条件で撮像した複数の画像を用いて、各画像の位置合わせを行い、複数の画像を重ねて表示する。本実施形態では、異なるモダリティの画像の位置合わせを行うが、異なる条件で撮像した同じモダリティの画像同士の位置合わせを行っても良い。
【００１３】
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置１の構成図を示す。医用画像処理装置１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する。医用画像処理装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納可能である。
【００１４】
医用画像処理装置１は、参照画像記憶部１１と、観測画像記憶部１３と、画像合成処理部１５と、確率分布算出部１９と、合成画像評価部２１と、最適化処理部２３と、表示処理部２５と、を備える。
【００１５】
参照画像記憶部１１は、参照画像（第一の画像または第二の画像）の３次元データを記憶する。この３次元データは、ｘ，ｙ，ｚ方向のボクセル値によって構成される。参照画像としては、例えば、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）あるいはＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）で得られる解剖学的情報を多く含む形態画像を用いても良い。本実施形態では、参照画像は脳の３次元ＭＲＩ画像である。
【００１６】
観測画像記憶部１３は、観測画像（第二の画像または第一の画像）の３次元データを記憶する。この３次元データは、参照画像と同様に、ｘ，ｙ，ｚ方向のボクセル値によって構成される。観測画像は、参照画像と同一または異なる被験者の同一部位を異なる条件、例えば異なる撮像手法で撮像した画像である。参照画像が上記のような形態画像であるとき、観測画像は、例えば、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）あるいはＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｏｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの機能画像でよい。本実施形態では、観測画像は脳の３次元ＰＥＴ画像である。
【００１７】
なお、本実施形態では、ＭＲＩ画像及びＰＥＴ画像のボクセル値は、いずれも０〜１２７に正規化されている。
【００１８】
画像合成処理部１５は、参照画像に対する観測画像の位置決めを行って、参照画像と観測画像とを重ね合わせた合成画像を生成する。まず、画像合成処理部１５は、参照画像としてのＭＲＩ画像と観測画像としてのＰＥＴ画像とを重ねたときの両者の相対的な位置を決定する。例えば、画像合成処理部１５は、ＭＲＩ画像及びＰＥＴ画像のそれぞれの重心を算出して、両者が一致するように処理開始時の初期位置を決定しても良い。あるいは、オペレータがマニュアル操作を行って、初期位置を決定しても良い。
【００１９】
また、画像合成処理部１５は、後述する最適化処理部２３の指示に従って、最適化処理部２３が決定した移動量だけ、ＭＲＩ画像またはＰＥＴ画像の一方に対して他方を相対的に移動させて、あらためて位置決めを行う。例えば、画像合成処理部１５は、ＭＲＩ画像またはＰＥＴ画像の一方に対して他方を平行移動及び回転移動させる剛体変換を行って、位置決めを行う。ここで、平行移動は（ｘ，ｙ，ｚ）の３方向の移動、回転移動のときは（θｘｙ，θｙｚ，θｚｘ）の３軸の回転を行う。
【００２０】
画像合成処理部１５は、上記のようにしてＭＲＩ画像とＰＥＴ画像との相対的な位置が定まると、一つのボクセルに対して、ＰＥＴ画像のボクセル値ａｉとＭＲＩ画像のボクセル値ｂｊとをそれぞれ割り当てた合成画像を生成する。
【００２１】
確率分布算出部１９は、画像合成処理部１５で生成された合成画像の各ボクセルに割り当てられたＰＥＴ画像のボクセル値とＭＲＩ画像のボクセル値とのペアに基づいて、同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）と、周辺確率分布ｐ（ａｉ）、ｐ（ｂｊ）を算出する。
【００２２】
例えば、確率分布算出部１９は、図２に示すように、ｙ軸にＰＥＴ画像Ａのボクセル値（カウント値）ａｉ、ｘ軸にＭＲＩ画像Ｂのボクセル値（信号強度）ｂｊが割り当てられたｘ−ｙ空間に、各ボクセルの値のペア（ａｉ，ｂｊ）に基づいてプロットを行い、２次元ヒストグラムｈ（ａｉ，ｂｊ）を生成する。
【００２３】
ここで、ＰＥＴ画像Ａのボクセル値がａｉ、ＭＲＩ画像Ｂのボクセル値がｂｊのとき、ＰＥＴ画像ＡとＭＲＩ画像Ｂの同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）は、以下の式（１）で定まる。
【００２４】
【数２】
2010253058.tif 000004
【００２５】
一方で、周辺確率分布ｐ（ａｉ）、ｐ（ｂｊ）は、それぞれ以下の式（２）、（３）で定まる。
【００２６】
【数３】
2010253058.tif 000005
【００２７】
【数４】
2010253058.tif 000006
【００２８】
合成画像評価部２１は、ＰＥＴ画像ＡとＭＲＩ画像Ｂとの一致度合いを評価するための評価指標を算出する。合成画像評価部２１は、例えば、評価指標として、確率分布算出部１９で算出された同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）、周辺確率分布ｐ（ａｉ）及びｐ（ｂｊ）に基づいて、以下の式（４）で定義される個別エントロピー相関係数（ＩＥＣＣ：Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ  Ｅｎｔｒｏｐｙ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を算出する。
【００２９】
【数５】
2010253058.tif 000007
【００３０】
なお、ｂｉｎはボクセル値の最大値であり、ここではｂｉｎ＝１２７である。以下同様である。
【００３１】
最適化処理部２３は、合成画像評価部２１で算出された評価指標に基づいて、ＰＥＴ画像ＡとＭＲＩ画像Ｂとの一致度合いを判定する判定部として機能する。例えば、最適化処理部２３は、ＩＥＣＣを算出し、その値に基づいて両画像の一致度合いを判定する。例えば、最適化処理部２３は、ＩＥＣＣの値が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ＩＥＣＣが所定の閾値以上であるときは、ＰＥＴ画像ＡとＭＲＩ画像Ｂとの一致度合いが、予め定めた許容範囲内であることを意味する。
【００３２】
表示処理部２５は、ＰＥＴ画像ＡとＭＲＩ画像Ｂとの一致度合いが所定以上であれば、例えば、ＩＥＣＣの値が所定の閾値以上であれば、そのときの合成画像を表示装置２に表示させる。例えば、図３ＡにはＰＥＴ画像、同図ＢにはＭＲＩ画像及び同図Ｃには合成画像を、それぞれ２次元表示したときの一例を示す。
【００３３】
一方、最適化処理部２３は、ＰＥＴ画像ＡとＭＲＩ画像Ｂとの一致度合いが所定以上でないときは、所定の最適化アルゴリズムに従って、ＭＲＩ画像に対するＰＥＴ画像の相対的な移動量を決定する。つまり、最適化処理部２３は、ＩＥＣＣの値が大きくなるようにＭＲＩ画像とＰＥＴ画像との相対的な位置関係を修正する。最適化処理部２３が決定した相対的な移動量は、画像合成処理部１５へ通知される。画像合成処理部１５は、最適化処理部２３から指示された移動量に従って、ＭＲＩ画像またはＰＥＴ画像の一方を他方に対して平行移動及び回転移動をさせて、あらためて両者の相対的な位置決めを行い、新たな合成画像を生成する。
【００３４】
なお、最適化アルゴリズムは、例えば、Ｓｉｍｐｌｅｘ法、最急降下法などを採用することができる。
【００３５】
確率分布算出部１９及び合成画像評価部２１は、画像合成処理部１５があらためて行った位置決めの結果に従って、それぞれの処理を行う。つまり、画像合成処理部１５、確率分布算出部１９、合成画像評価部２１及び最適化処理部２３が上記の処理を繰り返すことにより、ＭＲＩ画像とＰＥＴ画像との一致度合いが所定以上に収束する。
【００３６】
次に、上述した医用画像処理装置１における画像合成処理手順について、図４のフローチャートに従って説明する。
【００３７】
まず、画像合成処理部１５が、参照画像のＭＲＩ画像と観測画像のＰＥＴ画像とをそれぞれ、参照画像記憶部１１及び観測画像記憶部１３から読み出して、これらの相対位置関係の初期位置を決定する（Ｓ１１）。
【００３８】
画像合成処理部１５は、ＭＲＩ画像とＰＥＴ画像の合成画像を生成する（Ｓ１３）。
【００３９】
確率分布算出部１９が、合成画像に基づいて、同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）、及び周辺確率分布ｐ（ａｉ）及びｐ（ｂｊ）を算出する（Ｓ１５）。
【００４０】
合成画像評価部２１は、同時確率分布ｐ（ａｉ，ｂｊ）、周辺確率分布ｐ（ａｉ）及びｐ（ｂｊ）に基づいて、式（４）に示すＩＥＣＣ値を算出する。
【００４１】
最適化処理部２３は、このＩＥＣＣ値が所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１９）。ここで、ＩＥＣＣ値が所定の閾値以上であれば（Ｓ１９：Ｙｅｓ）、表示処理部２５が合成画像を表示装置２に表示させる（Ｓ２１）。
【００４２】
一方、ＩＥＣＣ値が所定の閾値以上でないときは（Ｓ１９：Ｎｏ）、最適化処理部２３が最適化アルゴリズムに従って、ＭＲＩ画像とＰＥＴ画像の新たな相対位置を決定する（Ｓ２３）。
【００４３】
画像合成処理部１５は、この新たな相対位置になるように、ＭＲＩ画像またはＰＥＴ画像の一方を他方に対して平行移動または回転移動させる（Ｓ２５）。そして、ステップＳ１３へ戻り、これ以降の処理を繰り返す。
【００４４】
これにより、画像合成処理部１５、確率分布算出部１９、合成画像評価部２１及び最適化処理部２３がそれぞれの処理を繰り返すことにより、ＭＲＩ画像とＰＥＴ画像との一致度合いが、予め定められた一致度合い以上に収束する。
【００４５】
ここで、評価指標であるＩＥＣＣについて詳細に説明する。
【００４６】
まず、ＩＥＣＣ導入のための前提について説明する。ＰＥＴ画像ＡのエントロピーＨ（Ａ）及びＭＲＩ画像ＢのエントロピーＨ（Ｂ）はそれぞれ以下の式（５）、（６）で表される。
【００４７】
【数６】
2010253058.tif 000008
【００４８】
【数７】
2010253058.tif 000009
【００４９】
ＰＥＴ画像ＡとＭＲＩ画像Ｂの相互情報量ＭＩ（Ａ，Ｂ）は、式（７）となる。
【００５０】
【数８】
2010253058.tif 000010
【００５１】
これより、式（４）に示したＩＥＣＣは、相互情報量ＭＩ（Ａ，Ｂ）を算出する際の画素単位の算出式（つまりＭＩ（Ａｉ，Ｂｊ））と、２つのエントロピーＨ（Ａ），Ｈ（Ｂ）を算出する際の画素単位の算出式（つまりＨ（Ａｉ）とＨ（Ｂｊ））とを用いて表すと、式（８）となる。つまり、ＩＥＣＣは、りＭＩ（Ａｉ，Ｂｊ）をＨ（Ａｉ）とＨ（Ｂｊ）との和で除した値の全画素の総和となっている。
【００５２】
【数９】
2010253058.tif 000011
【００５３】
ここで、図５は、図２と同様のｘ−ｙ空間に上記ＭＩ（Ａｉ，Ｂｊ）の値を２次元の濃度分布として示した画像と、ＰＥＴ画像のボクセル値ａｉ方向へ積分したＭＩ（Ａｉ）と、ＭＲＩ画像のボクセル値ｂｊ方向へ積分したＭＩ（Ｂｊ）のグラフを示している。なお、ＭＩ（Ａｉ）及びＭＩ（Ｂｊ）は、以下の式（９）、（１０）で定まる。
【００５４】
【数１０】
2010253058.tif 000012
【００５５】
【数１１】
2010253058.tif 000013
【００５６】
同図から、ＰＥＴ画像のボクセル値ａｉが２０の付近と、ＭＲＩ画像のボクセル値ｂｊが０の付近に、ＭＩ（Ａｉ）値及びＭＩ（Ｂｊ）値の大きなピークがそれぞれ存在することがわかる。これらの領域は、ＰＥＴ画像及びＭＲＩ画像のそれぞれのバックグランドや雑音の領域に対応している。一方、ＰＥＴ画像のボクセル値が４０〜１００の間と、ＭＲＩ画像のボクセル値ｂｊが４０の付近には僅かな値の増加が認められる。これらの領域は、それぞれ、対象とする被験者の部位である脳実質に対応している。
【００５７】
このことから、例えばＭＩ値は、ボクセル値ａｉ，ｂｊが小さいバックグランドや雑音領域の情報からより大きな影響を受け、脳実質領域の情報から受ける影響は小さいといえる。これにより、ＭＲＩ画像とＰＥＴ画像の一致度合いを評価する際に、従来から用いられているＭＩ値を用いると、バックグランドや雑音領域の影響を強く受け、場合によっては十分な精度でＭＲＩ画像とＰＥＴ画像とを十分に一致させることができない可能性があることがわかる。
【００５８】
次に、図６は、図２に示した２次元ヒストグラムｈ（ａｉ，ｂｊ）と、Ｈ（Ａｉ）とＨ（Ｂｊ）のグラフを示している。なお、Ｈ（Ａｉ）及びＨ（Ｂｊ）は、式（５）、（６）からもわかるように、以下の式（１１）、（１２）に示すとおりである。
【００５９】
【数１２】
2010253058.tif 000014
【００６０】
【数１３】
2010253058.tif 000015
【００６１】
ここで、図６に示すＨ（Ａｉ）及びＨ（Ｂｊ）は、いずれも、図５に示すＭＩ（Ａｉ）、ＭＩ（Ｂｊ）と同様に、ＰＥＴ画像のボクセル値ａｉが２０の付近と、ＭＲＩ画像のボクセル値ｂｊが０の付近に大きなピークが存在し、ＰＥＴ画像のボクセル値が４０〜１００の間と、ＭＲＩ画像のボクセル値ｂｊが４０の付近には僅かな値の増加が認められる。
【００６２】
図７は、図２、図５及び図６と同様のｘ−ｙ空間に、ＭＩ（Ａｉ，Ｂｊ）／（Ｈ（Ａｉ）＋Ｈ（Ｂｊ））の値を２次元の濃度分布として示した画像と、ＰＥＴ画像のボクセル値ａｉ方向へ積分したＩＥＣＣ（Ａｉ）と、ＭＲＩ画像のボクセル値ｂｊ方向へ積分したＩＥＣＣ（Ｂｊ）のグラフを示している。なお、ＩＥＣＣ（Ａｉ）及びＩＥＣＣ（Ｂｊ）は、以下の式（１３）、（１４）で定まる。
【００６３】
【数１４】
2010253058.tif 000016
【００６４】
【数１５】
2010253058.tif 000017
【００６５】
分子のＭＩ（Ａｉ，Ｂｊ）（図５）と分母の（Ｈ（Ａｉ）＋Ｈ（Ｂｊ））（図６）が同様の傾向を示しているので、図７に示すＩＥＣＣ値の分布は、図５に示すＭＩ値の分布と比べて、脳実質領域内（ａｉ６０〜１００の間、ｂｊ４０付近）の情報量が大きくなっている。一方、バックグランドや雑音領域（ａｉ、ｂｊともに０付近）の情報量が小さく抑えられている。これは、ＩＥＣＣの値は、脳実質領域の解剖学的情報の寄与が大きくなり、バックグラウンドや雑音領域の情報の寄与が小さく抑えられていることを示している。つまり、ＭＲＩ画像とＰＥＴ画像との一致度合いの判定にＩＥＣＣを用いると、ＭＩを用いた場合よりも、より高精度に一致度合いを評価することができる。
【００６６】
本実施形態によれば、同じ被験者の同一部位を撮像したモダリティの異なる画像の位置合わせを行う際、画像同士の一致度合いの判定を行う新たな指標ＩＥＣＣを用いることにより、より高精度に位置合わせを行うことができる。
【００６７】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【００６８】
例えば、上述した実施形態では、参照画像にＭＲＩ画像、観測画像にＰＥＴ画像を用いたが、これら以外の画像を用いても良い。例えば、参照画像が形態画像、観測画像が機能画像であっても良い。あるいは、参照画像及び観測画像は、機能画像同士または形態画像同士でも良い。
【００６９】
また、本実施形態では、ＩＥＣＣ値が閾値を超えたときに合成画像を表示しているが、必ずしもこのタイミングで表示しなくても良い。例えば、ＩＥＣＣ値が閾値を超えるまでに参照画像と観測画像の位置合わせを行った後、別の指標でさらに位置合わせを行ってから表示するようにしても良い。
【符号の説明】
【００７０】
１           医用画像処理装置
２           表示装置
１１       参照画像記憶部
１３       観測画像記憶部
１５       画像合成処理部
１９       確率分布算出部
２１       合成画像評価部
２３       最適化処理部
２５       表示処理部
【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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