(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓を撮影した３次元医用画像から、当該心臓の冠動脈における血管内腔領域および前記冠動脈における脂質コア領域を抽出する領域抽出手段と、
前記３次元医用画像から、前記冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する断面画像生成手段と、
前記断面画像生成手段により生成された前記複数の断面画像において、前記領域抽出手段により抽出された前記血管内腔領域の輪郭に対応する閉曲線を血管内腔閉曲線として抽出し、前記領域抽出手段により抽出された前記脂質コア領域の輪郭に対応する閉曲線を脂質コア閉曲線として抽出する閉曲線抽出手段と、
前記閉曲線抽出手段により前記血管内腔閉曲線および前記脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、当該血管内腔閉曲線上の各点と、当該脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出する最短距離算出手段と、
前記最短距離算出手段により算出された前記最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を前記血管内腔領域に近接している近接点として抽出し、当該抽出した近接点により形成される近接範囲の、当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域に対する占有率を算出する占有率算出手段と、
前記占有率算出手段により算出された前記占有率を、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】
前記占有率算出手段は、前記近接範囲が当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域の重心に対して占める角度を用いて前記占有率を算出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３次元医用画像から、直線に伸展させた前記冠動脈の芯線を含む断面画像を伸展画像として生成する伸展断面画像生成手段をさらに備え、
前記表示制御手段は、前記占有率算出手段により算出された前記占有率を、前記伸展断面画像生成手段により生成された前記伸展断面画像とともに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】
前記近接範囲が連続して含まれる複数の断面画像それぞれにおいて前記占有率算出手段により算出された複数の占有率を合計した合計値を算出する合計値算出手段をさらに備え、
前記表示制御手段は、さらに、前記合計値算出手段により算出された前記合計値を前記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１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記表示制御手段の制御により前記所定の表示部にて表示された前記合計値の算出元の占有率の中から占有率が最高となる断面画像の位置を特定し、当該特定した位置における断面画像を最適断面画像として特定する特定手段をさらに備え、
前記表示制御手段は、前記特定手段により特定された前記最適断面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】
心臓を撮影した３次元医用画像を生成する医用画像生成手段と、
前記医用画像生成手段により生成された前記３次元医用画像から、当該心臓の冠動脈における血管内腔領域および前記冠動脈における脂質コア領域を抽出する領域抽出手段と、
前記３次元医用画像から、前記冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する断面画像生成手段と、
前記断面画像生成手段により生成された前記複数の断面画像において、前記領域抽出手段により抽出された前記血管内腔領域の輪郭に対応する閉曲線を血管内腔閉曲線として抽出し、前記領域抽出手段により抽出された前記脂質コア領域の輪郭に対応する閉曲線を脂質コア閉曲線として抽出する閉曲線抽出手段と、
前記閉曲線抽出手段により前記血管内腔閉曲線および前記脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、当該血管内腔閉曲線上の各点と、当該脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出する最短距離算出手段と、
前記最短距離算出手段により算出された前記最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を前記血管内腔領域に近接している近接点として抽出し、当該抽出した近接点により形成される近接範囲の、当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域に対する占有率を算出する占有率算出手段と、
前記占有率算出手段により算出された前記占有率を、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医用画像診断装置。
【請求項７】
心臓を撮影した３次元医用画像から、当該心臓の冠動脈における血管内腔領域および前記冠動脈における脂質コア領域を抽出する領域抽出手順と、
前記３次元医用画像から、前記冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する断面画像生成手順と、
前記断面画像生成手順により生成された前記複数の断面画像において、前記領域抽出手順により抽出された前記血管内腔領域の輪郭に対応する閉曲線を血管内腔閉曲線として抽出し、前記領域抽出手順により抽出された前記脂質コア領域の輪郭に対応する閉曲線を脂質コア閉曲線として抽出する閉曲線抽出手順と、
前記閉曲線抽出手順により前記血管内腔閉曲線および前記脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、当該血管内腔閉曲線上の各点と、当該脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出する最短距離算出手順と、
前記最短距離算出手順により算出された前記最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を前記血管内腔領域に近接している近接点として抽出し、当該抽出した近接点により形成される近接範囲の、当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域に対する占有率を算出する占有率算出手順と、
前記占有率算出手順により算出された前記占有率を、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、医用画像診断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、冠動脈内にて形成されるプラークは、狭心症や心筋梗塞を引き起こす直接的な要因として知られている。プラークは、安定プラークと不安定プラークとの２つに分類され、破綻する危険度の高い不安定プラーク（Vulnerable plaque）を特定することが、狭心症や心筋梗塞などの心臓疾患を予防することに繋がる。図２１は、不安定プラークを説明するための図である。
【０００３】
図２１に示すように、正常な冠動脈は、血管内腔、内膜、中膜および外膜により形成される。ここで、プラークは、内膜の肥厚性病変のことであり、プラークの形成過程おいては、有害な酸化脂肪物質を取り込んだマクロファージが泡沫細胞となり、泡沫細胞が時間経過とともに次第に粥状物質となることで脂質コアが形成される。また、繊維性被膜は、中膜からの平滑筋細胞の遊走および増殖により脂質コアと内膜との間に形成される。そして、上述したように、プラークは、図２１に示すように、脂質コアが大きく繊維性被膜の薄い、または脂質コアが大きく繊維性被膜のない不安定プラークと、脂質コアが小さく繊維性被膜が厚い不安定プラークの２つに分類される。
【０００４】
ここで、不安定プラークの危険度の判定をするためには、マクロファージの浸潤度および平滑筋細胞の量といった病理学的検査結果の他に、脂質コアの大きさおよび繊維性被膜の厚さを測定する必要があり、かかる要素の測定は、医用画像を用いて行なわれている。図２２は、不安定プラークの危険度を判定するために用いられる要素を説明するための図である。
【０００５】
まず、脂質コアの大きさを示す指標としては、例えば、脂質コアが血管の周囲を占める角度、脂質コアの血管芯線方向の長さが用いられる。不安定プラークは、図２２に示すように、脂質コアが血管の周囲を６０度以上占める場合、そして、脂質コアの血管芯線方向の長さが２ｍｍ〜２２ｍｍ（平均９ｍｍ）の場合、破綻する危険度が高いとされる。また、図２２に示すように、不安定プラークは、繊維性被膜の厚さが、６５μｍ（マイクロ）以下である場合、破綻する危険度が高いとされる。
【０００６】
かかる脂質コアの大きさおよび繊維性被膜の厚さは、血管内超音波診断（ＩＶＵＳ：IntraVascular UltraSound）や光干渉断層撮影（ＯＣＴ：Optical Coherence Tomography）により血管内を撮影した医用画像から測定することが可能である。しかし、ＩＶＵＳおよびＯＣＴでは、画像撮影時に、患者の血管内にカテーテルを挿入する必要があり、患者にとって負担がかかる場合がある。
【０００７】
一方、ＩＶＵＳやＯＣＴにより撮影された画像より空間分解能は劣るものの、近年の空間分解能の向上にともないＸ線ＣＴ（ＣＴ；Computed Tomography）装置により撮影された３次元Ｘ線ＣＴ画像や、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置により撮影された３次元ＭＲＩ画像から、脂質コアの領域を特定する技術が開発されている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００８】
かかる技術により特定された脂質コアの領域は、不安定プラークの危険度を判定するための指標を算出するために用いられている。例えば、かかる指標としては、血管内腔と血管外膜との面積比である「Vulnerable index」がある。「Vulnerable index」は、プラークが形成されることで圧迫された血管内腔の縮小度合いを示す指標となる。また、「Vulnerable index」に脂質コアの面積を考慮した値である「Vulnerable plaque index」も、不安定プラークの危険度を判定するための指標として用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特表２００７−５０２６７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、上記した従来の技術では、不安定プラークの危険度を判定するうえで重要な指標となる脂質コアの大きさを測定することができるが、例えば、空間分解能が最高でも「０．５ｍｍ」の３次元Ｘ線ＣＴ画像を用いて、「６５μｍ」が危険度の判定基準である繊維性被膜の厚さを測定することは、困難である。
【００１１】
また、繊維性被膜の厚さを測定することは、ＭＲＩ装置や、患者の体表に超音波プローブを当てて超音波画像を撮影する超音波診断装置により生成される３次元医用画像においても、空間分解能の限界から困難である。
【００１２】
すなわち、上記した従来の技術では、空間分解能の低い３次元医用画像を用いて繊維性被膜の厚さを測定することが困難であるという課題があった。
【００１３】
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、空間分解能の低い３次元医用画像から繊維性被膜の厚さを判定するための指標を提示することが可能となる画像処理装置、医用画像診断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】
【００１４】
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、画像処理装置であって、心臓を撮影した３次元医用画像から、当該心臓の冠動脈における血管内腔領域および前記冠動脈における脂質コア領域を抽出する領域抽出手段と、前記３次元医用画像から、前記冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する断面画像生成手段と、前記断面画像生成手段により生成された前記複数の断面画像において、前記領域抽出手段により抽出された前記血管内腔領域の輪郭に対応する閉曲線を血管内腔閉曲線として抽出し、前記領域抽出手段により抽出された前記脂質コア領域の輪郭に対応する閉曲線を脂質コア閉曲線として抽出する閉曲線抽出手段と、前記閉曲線抽出手段により前記血管内腔閉曲線および前記脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、当該血管内腔閉曲線上の各点と、当該脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出する最短距離算出手段と、前記最短距離算出手段により算出された前記最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を前記血管内腔領域に近接している近接点として抽出し、当該抽出した近接点により形成される近接範囲の、当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域に対する占有率を算出する占有率算出手段と、前記占有率算出手段により算出された前記占有率を、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。
【００１５】
また、請求項６記載の本発明は、医用画像診断装置であって、心臓を撮影した３次元医用画像を生成する医用画像生成手段と、前記医用画像生成手段により生成された前記３次元医用画像から、当該心臓の冠動脈における血管内腔領域および前記冠動脈における脂質コア領域を抽出する領域抽出手段と、前記３次元医用画像から、前記冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する断面画像生成手段と、前記断面画像生成手段により生成された前記複数の断面画像において、前記領域抽出手段により抽出された前記血管内腔領域の輪郭に対応する閉曲線を血管内腔閉曲線として抽出し、前記領域抽出手段により抽出された前記脂質コア領域の輪郭に対応する閉曲線を脂質コア閉曲線として抽出する閉曲線抽出手段と、前記閉曲線抽出手段により前記血管内腔閉曲線および前記脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、当該血管内腔閉曲線上の各点と、当該脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出する最短距離算出手段と、前記最短距離算出手段により算出された前記最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を前記血管内腔領域に近接している近接点として抽出し、当該抽出した近接点により形成される近接範囲の、当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域に対する占有率を算出する占有率算出手段と、前記占有率算出手段により算出された前記占有率を、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７記載の本発明は、画像処理プログラムであって、心臓を撮影した３次元医用画像から、当該心臓の冠動脈における血管内腔領域および前記冠動脈における脂質コア領域を抽出する領域抽出手順と、前記３次元医用画像から、前記冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する断面画像生成手順と、前記断面画像生成手順により生成された前記複数の断面画像において、前記領域抽出手順により抽出された前記血管内腔領域の輪郭に対応する閉曲線を血管内腔閉曲線として抽出し、前記領域抽出手順により抽出された前記脂質コア領域の輪郭に対応する閉曲線を脂質コア閉曲線として抽出する閉曲線抽出手順と、前記閉曲線抽出手順により前記血管内腔閉曲線および前記脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、当該血管内腔閉曲線上の各点と、当該脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出する最短距離算出手順と、前記最短距離算出手順により算出された前記最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を前記血管内腔領域に近接している近接点として抽出し、当該抽出した近接点により形成される近接範囲の、当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域に対する占有率を算出する占有率算出手順と、前記占有率算出手順により算出された前記占有率を、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、６または７の発明によれば、空間分解能の低い３次元医用画像から繊維性被膜の厚さを判定するための指標を提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、実施例１に係る画像処理装置の構成を説明するための図である。
【図２】図２は、血管内腔領域抽出部および脂質コア領域抽出部を説明するための図である。
【図３】図３は、冠動脈抽出部を説明するための図である。
【図４】図４は、断面画像生成部を説明するための図である。
【図５】図５は、血管内腔閉曲線抽出部および脂質コア閉曲線抽出部を説明するための図である。
【図６】図６は、最短距離算出部を説明するための図である。
【図７】図７は、被膜領域抽出部を説明するための図（１）である。
【図８】図８は、被膜領域抽出部を説明するための図（２）である。
【図９】図９は、占有率算出部を説明するための図である。
【図１０】図１０は、グラフ生成部を説明するための図である。
【図１１】図１１は、伸展画像生成部を説明するための図である。
【図１２】図１２は、実施例１に係る表示制御部を説明するための図である。
【図１３】図１３は、実施例１に係る画像処理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例２に係る画像処理装置の構成を説明するための図である。
【図１５】図１５は、危険度算出部を説明するための図である。
【図１６】図１６は、危険度リスト生成部を説明するための図である。
【図１７】図１７は、実施例２に係る画像処理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１８】図１８は、実施例３に係る画像処理装置の構成を説明するための図である。
【図１９】図１９は、特定部を説明するための図である。
【図２０】図２０は、実施例３に係る画像処理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【図２１】図２１は、不安定プラークを説明するための図である。
【図２２】図２２は、不安定プラークの危険度を判定するために用いられる要素を説明するための図である。
【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、医用画像診断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、本実施例によって本発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００２０】
まず、実施例１に係る画像処理装置の構成について説明する。図１は、実施例１に係る画像処理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、実施例１に係る画像処理装置１０は、医用画像データベース３０と接続されており、医用画像データベース３０は、医用画像診断装置２０と接続されている。なお、医用画像データベース３０は、実際には、複数の医用画像診断装置２０と接続されている。
【００２１】
図１に示す医用画像診断装置２０は、３次元医用画像を生成することが可能な医用画像診断装置である。具体的には、医用画像診断装置２０は、３次元Ｘ線ＣＴ画像を生成可能なＸ線ＣＴ装置、３次元ＭＲＩ画像を生成可能なＭＲＩ装置、３次元超音波画像を生成可能な超音波診断装置などである。
【００２２】
図１に示す医用画像データベース３０は、医用画像診断装置２０によって生成された各種３次元医用画像のデータを格納するデータベースである。具体的には、医用画像データベース３０は、各種医用画像のデータを管理するシステムであるＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）のデータベースや、医用画像が添付された電子カルテを管理する電子カルテシステムのデータベースなどである。
【００２３】
そして、実施例１に係る画像処理装置１０は、操作者である医師などの読影者から指定された３次元医用画像を医用画像データベース３０から取得し、取得した３次元医用画像に対して画像処理を行なう。具体的には、実施例１に係る画像処理装置１０は、不安定プラークが存在する疑いのある被検体の心臓を撮影した３次元医用画像を画像処理することで、不安定プラークが破綻する危険度を示す指標を操作者に提示する装置である。
【００２４】
より具体的には、実施例１に係る画像処理装置１０が画像処理を行なう３次元医用画像は、脂質コアの大きさを測定可能な空間分解能を有するが、不安定プラークが破綻する危険度が高いと判定される基準となる繊維性被膜の厚さ（６５μｍ）を測定するには充分な空間分解能がない３次元医用画像である。
【００２５】
そして、実施例１に係る画像処理装置１０は、空間分解能の低い３次元医用画像から繊維性被膜の厚さを判定するための指標を提示することが可能となるように構成された装置である。
【００２６】
なお、以下では、実施例１に係る画像処理装置１０が、医用画像診断装置２０であるＸ線ＣＴ装置が生成した心臓の３次元医用画像に対して画像処理を行なう場合について説明する。ただし、実施例１に係る画像処理装置１０は、医用画像診断装置２０であるＭＲＩ装置が生成した心臓の３次元ＭＲＩ画像や、医用画像診断装置２０である超音波診断装置が生成した心臓の３次元超音波画像に対して同様の画像処理を行なうことも可能である。
【００２７】
以下、実施例１に係る画像処理装置１０が行なう画像処理について、図１とともに、図２〜１２を用いて詳細に説明する。なお、図２は、血管内腔領域抽出部および脂質コア領域抽出部を説明するための図であり、図３は、冠動脈抽出部を説明するための図であり、図４は、断面画像生成部を説明するための図であり、図５は、血管内腔閉曲線抽出部および脂質コア閉曲線抽出部を説明するための図である。また、図６は、最短距離算出部を説明するための図であり、図７および８は、被膜領域抽出部を説明するための図であり、図９は、占有率算出部を説明するための図である。また、図１０は、グラフ生成部を説明するための図であり、図１１は、伸展画像生成部を説明するための図であり、図１２は、実施例１に係る表示制御部を説明するための図である。
【００２８】
図１に示すように、実施例１に係る画像処理装置１０は、入力部１１と、表示部１２と、３次元医用画像データ記憶部１３と、血管内腔領域抽出部１４と、脂質コア領域抽出部１５と、冠動脈抽出部１６と、断面画像生成部１７とを有する。さらに、図１に示すように、実施例１に係る画像処理装置１０は、血管内腔閉曲線抽出部１８と、脂質コア閉曲線抽出部１９と、最短距離算出部１１０と、被膜領域抽出部１１１と、占有率算出部１１２と、グラフ生成部１１３と、伸展画像生成部１１４と、表示制御部１１５とを有する。
【００２９】
入力部１１は、マウスやキーボードやマイクなどを有し、操作者が画像処理装置１０を操作するための各種情報を入力するために用いられる。具体的には、入力部１１は、操作者から、画像処理を行なう３次元医用画像の指定を受け付けて、医用画像データベース３０に通知する。例えば、入力部１１は、操作者から、画像処理を行なう３次元医用画像として、被検体の心臓を撮影した３次元Ｘ線ＣＴの指定を受け付けて、医用画像データベース３０に通知する。これにより、医用画像データベース３０は、操作者から指定された３次元Ｘ線ＣＴ画像を画像処理装置１０に転送する。
【００３０】
表示部１２は、モニタなどを有し、入力部１１を介して操作者から各種設定情報を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）や、後述する表示制御部１１５の制御の元、各種画像を表示する。
【００３１】
３次元医用画像データ記憶部１３は、医用画像データベース３０から取得した３次元医用画像を記憶する。本実施例１では、３次元医用画像データ記憶部１３は、被検体の心臓を撮影した３次元Ｘ線画像を記憶する。
【００３２】
血管内腔領域抽出部１４は、３次元医用画像データ記憶部１３が記憶する心臓の３次元Ｘ線画像から、血管内腔を示すＣＴ値（例えば、水に相当するＣＴ値）に基づいて、血管内腔領域を抽出する。例えば、血管内腔領域抽出部１４は、水に相当するＣＴ値が空間的に連続する領域を抽出する領域拡張(region growing)法を用いてセグメンテーション処理を行なって、血管内腔領域を抽出する。
【００３３】
脂質コア領域抽出部１５は、３次元医用画像データ記憶部１３が記憶する心臓の３次元Ｘ線画像から、脂質コアを示すＣＴ値（例えば、脂肪物質に相当するＣＴ値）に基づいて、脂質コア領域を抽出する。例えば、脂質コア領域抽出部１５は、脂肪物質に相当するＣＴ値が空間的に連続する領域を抽出する領域拡張法を用いてセグメンテーション処理を行なって、脂質コア領域を抽出する。なお、脂質コア領域抽出部１５は、血管内腔領域抽出部１４により抽出された血管内腔領域の近傍に位置する領域のみに対して領域拡張法を用いたセグメンテーション処理を行なうことで、脂質コア領域の抽出処理を迅速に行なうことが可能である。
【００３４】
かかる血管内腔領域抽出部１４および脂質コア領域抽出部１５の処理により、例えば、図２に示すように、心臓の３次元Ｘ線画像から血管内腔領域および脂質コア領域が抽出される。
【００３５】
図１に戻って、冠動脈抽出部１６は、冠動脈の形状情報を基に、冠動脈の基部の位置を特定し、特定した基部の位置を起点に領域拡張法を用いてセグメンテーション処理を行なうことで、冠動脈を抽出する。ここで、冠動脈は、図３に示すように、大動脈の付け根を基部として心臓の左右それぞれに向かって分岐する左冠動脈と右冠動脈とに分類される。そして、左冠動脈は、左冠動脈主幹部（図３に示す矢印を参照）から、心臓の前面に下りる前下行枝と、心臓の背中側に回り込む回旋枝とに分岐する。また、右冠動脈、前下行枝および回旋枝は、図３に示すように、さらに細かく分岐している。
【００３６】
すなわち、冠動脈抽出部１６は、図３に示す心臓の冠動脈の形状情報を用いて、血管外膜に対応するＣＴ値を元に、心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像から血管外膜を抽出し、抽出した血管外膜の形状および位置と、図３に示す心臓の冠動脈の形状情報とから大動脈を特定し、特定した大動脈の根元を冠動脈の基部として特定する。そして、冠動脈抽出部１６は、特定した基部の位置を起点に、血管外膜に対応するＣＴ値が空間的に連続する領域を抽出する領域拡張法を用いてセグメンテーション処理を行なって、図３に示す冠動脈の形状情報に合致する血管外膜を冠動脈として抽出する。
【００３７】
上述した血管内腔領域抽出部１４、脂質コア領域抽出部１５および冠動脈抽出部１６の処理により、心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像において、冠動脈の血管内腔領域および冠動脈に形成されている脂質コア領域が抽出される。
【００３８】
なお、血管内腔領域抽出部１４と、脂質コア領域抽出部１５と、冠動脈抽出部１６との処理は、任意の順番にて行なわれる場合でもよく、また、並列に行なわれる場合であってもよい。また、本実施例１では、最初に冠動脈抽出部１６により冠動脈の領域を抽出し、抽出された冠動脈の領域に限定して、引き続き、血管内腔領域抽出部１４と脂質コア領域抽出部１５との抽出処理が順次または並列に行なわれる場合であってもよい。
【００３９】
図１に戻って、断面画像生成部１７は、３次元医用画像から、冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する。すなわち、断面画像生成部１７は、冠動脈の血管内腔領域の芯線を抽出し、抽出した芯線を冠動脈の芯線とする。そして、例えば、断面画像生成部１７は、芯線上に予め設定された間隔でサンプリング点を設定し、設定したサンプリング点を通り、かつ芯線方向に直交する断面により心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像を切断することで、断面画像を生成する。
【００４０】
なお、断面画像生成部１７は、抽出された冠動脈の血管内腔領域の芯線すべてを用いて断面画像の生成処理を行なう場合であってもよいし、抽出された冠動脈の血管内腔領域の芯線から操作者が指定した範囲にある芯線のみを用いて断面画像の生成処理を行なう場合であってもよい。例えば、断面画像生成部１７は、操作者の指定に基づいて、左冠動脈主幹部の血管内腔領域の芯線を用いて断面画像の生成処理を行なう場合であってもよい。
【００４１】
また、断面画像生成部１７は、画像処理対象となる心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像をそのまま用いて断面画像の生成処理を行なう場合であってもよいし、画像処理対象となる心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像から後段の画像処理に用いられる３次元領域を抽出して、抽出した３次元領域から断面画像の生成処理を行なう場合であってもよい。例えば、断面画像生成部１７は、画像処理対象となる心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像にて抽出された冠動脈領域を含む３次元領域のみを用いて断面画像の生成処理を行なう場合であってもよい。
【００４２】
かかる処理により、断面画像生成部１７は、図４に示すように、脂質コア領域がなく血管内腔領域のみが描出された断面画像や、脂質コア領域と血管内腔領域とが描出された断面画像を生成する。そして、本実施例１に係る画像処理装置１０は、以下に説明する処理により、脂質コア領域と血管内腔領域との間にある繊維性被膜（図４を参照）の厚さを示す指標を算出する。
【００４３】
図１に戻って、血管内腔閉曲線抽出部１８は、断面画像生成部１７より生成された複数の断面画像それぞれにおいて、冠動脈の血管内腔領域の輪郭に対応する閉曲線を血管内腔閉曲線として抽出する。また、脂質コア閉曲線抽出部１９は、断面画像生成部１７より生成された複数の断面画像それぞれにおいて、冠動脈に位置する脂質コア領域の輪郭に対応する閉曲線を脂質コア閉曲線として抽出する。なお、脂質コア閉曲線抽出部１９は、脂質コア領域を含まない断面画像については、脂質コア閉曲線の抽出処理を実行しない。
【００４４】
なお、血管内腔閉曲線抽出部１８および脂質コア閉曲線抽出部１９それぞれは、断面画像の空間分解能が足りずに、閉曲線が抽出できない場合、例えば、cubic補間技術などの補間技術を用いた拡大処理を行なった後、閉曲線を抽出する。また、血管内腔閉曲線抽出部１８および脂質コア閉曲線抽出部１９それぞれは、閉曲線が抽出できた場合でも、補間技術を用いた拡大処理を行なうことで、滑らかな閉曲線を抽出することが可能である。かかる処理により、血管内腔閉曲線抽出部１８および脂質コア閉曲線抽出部１９それぞれは、画像の空間分解能より細かい分解能の血管内腔閉曲線および脂質コア閉曲線をそれぞれ抽出することができる。
【００４５】
かかる処理により、血管内腔閉曲線抽出部１８および脂質コア閉曲線抽出部１９それぞれは、例えば、血管内腔領域および脂質コア領域を含む断面画像から、図５に示すように、血管内腔閉曲線および脂質コア閉曲線をそれぞれ抽出する。
【００４６】
図１に戻って、最短距離算出部１１０と、被膜領域抽出部１１１とは、血管内腔閉曲線および脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、以下に説明する処理を実行する。
【００４７】
最短距離算出部１１０は、血管内腔閉曲線および脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、血管内腔閉曲線上の各点と、脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出する。例えば、最短距離算出部１１０は、脂質コア閉曲線上および血管内腔閉曲線上それぞれに予め設定された間隔でサンプリング点を設定する。そして、最短距離算出部１１０は、脂質コア閉曲線上の各サンプリング点と、血管内腔閉曲線上の各サンプリング点との距離を算出する。例えば、最短距離算出部１１０は、図６の（Ａ）に示すように、脂質コア閉曲線上のサンプリング点「ａ」と、血管内腔閉曲線上のすべてのサンプリング点との距離を算出する。そして、最短距離算出部１１０は、算出した距離の中で最小となる距離を、サンプリング点「ａ」と血管内腔閉曲線との最短距離として算出する。同様に、最短距離算出部１１０は、図６の（Ｂ）に示すように、脂質コア閉曲線上のサンプリング点「ｂ」および「ｃ」についても、血管内腔閉曲線との最短距離を算出する。
【００４８】
最短距離算出部１１０は、かかる処理を、脂質コア閉曲線上のすべてサンプリング点で行なう。なお、最短距離算出部１１０は、血管内腔閉曲線上のサンプリング点と脂質コア閉曲線との最短距離を算出する場合であってもよい。
【００４９】
図１に戻って、被膜領域抽出部１１１は、血管内腔閉曲線および脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、最短距離算出部１１０により算出された最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を、血管内腔と脂質コアとが近接している近接点として抽出する。例えば、被膜領域抽出部１１１は、図７に示すように、各サンプリング点の最短距離「ｄ」と所定の閾値「Ｄ」とを比較して、「ｄ＜Ｄ」となるサンプリング点「ａ」を近接点として抽出する。また、被膜領域抽出部１１１は、図７に示すように、「ｄ＞Ｄ」となるサンプリング点「ｂ」および「ｃ」を近接点ではないと判定する。
【００５０】
そして、被膜領域抽出部１１１は、図８に示すように、抽出した近接点により形成される近接範囲を、繊維性被膜の薄い領域であるとして抽出する。
【００５１】
図１に戻って、占有率算出部１１２は、被膜領域抽出部１１１により抽出された近接範囲の、当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域に対する占有率を算出する。具体的には、占有率算出部１１２は、近接範囲が血管内腔領域の輪郭の重心に対して占める角度を用いて占有率を算出する。まず、占有率算出部１１２は、図９の（Ａ）に示すように、断面画像に描出されている血管内腔領域の重心を特定する。そして、占有率算出部１１２は、図９の（Ｂ）に示すように、近接領域が重心に対して占める角度（α）を算出する。そして、占有率算出部１１２は、算出した角度（α）を、例えば「３６０度」で除算した値を占有率として算出する。なお、占有率算出部１１２は、算出した「α」をそのまま占有率とする場合であってもよい。また、占有率は、角度を用いた値に限定さるものではない。例えば、占有率算出部１１２は、「近接範囲の長さ」を「断面画像に描出されている血管内腔領域の輪郭の推定直径」などで除算した値を占有率として算出する場合であってもよい。
【００５２】
なお、占有率算出部１１２は、同一断面画像において複数の近接範囲が存在する場合、各近接範囲の占有率を算出して、算出した各占有率の合計値を当該断面画像の占有率とする。また、占有率算出部１１２は、脂質コア領域が含まれない断面画像、脂質コア領域が含まれるものの近接範囲を含まないと判定された断面画像については、占有率を「０」として算出する。
【００５３】
かかる占有率は、繊維性被膜が薄い範囲がどの程度広がっているかを示す指標となり、繊維線被膜の厚さに脂質コアの大きさを加味した指標となり、不安定プラークが破綻する危険度を示す指標として有用となる。
【００５４】
図１に戻って、グラフ生成部１１３は、占有率算出部１１２により算出された占有率のグラフ（占有率グラフ）を生成する。具体的には、グラフ生成部１１３は、占有率算出部１１２により算出された占有率と、当該占有率の算出元となった断面画像の位置情報とを対応付けた占有率グラフを作成する。例えば、グラフ生成部１１３は、断面画像の位置情報として、当該断面画像を生成する際に用いた芯線上のサンプリング点と芯線の起点（冠動脈の基部）との芯線に沿った距離を算出する。そして、グラフ生成部１１３は、図１０に示すように、冠動脈の基部から末端に向かって、各断面画像それぞれの占有率をプロットした占有率グラフを生成する。なお、図１０に示す末端は、断面画像を生成するために用いられた芯線の末端のことである。
【００５５】
図１に戻って、伸展画像生成部１１４は、心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像から、直線に伸展させた冠動脈の芯線を含む断面画像を伸展画像（Stretched MPR画像）として生成する。すなわち、伸展画像生成部１１４は、図１１に示すように、基部から末端に向かって湾曲している芯線を直線に伸展させたことにより仮想的に引き伸ばされた３次元Ｘ線ＣＴ画像を、直線に伸展した芯線を含む断面にて切断した「Stretched MPR画像」を生成する。かかるStretched MPR画像では、基部から末端に至る冠動脈の血管内腔、内膜、中膜および外膜すべての様相が直線に伸展された状態で描出される。
【００５６】
図１に戻って、表示制御部１１５は、グラフ生成部１１３によって生成された占有率グラフを表示部１２のモニタにて表示するように制御する。さらに、表示制御部１１５は、伸展画像生成部１１４によって生成されたStretched MPR画像を、占有率グラフとともに表示部１２のモニタにて表示するように制御する。
【００５７】
具体的には、表示制御部１１５は、図１２に示すように、基部から末端に向かう直線距離のスケールが一致するように、占有率グラフとStretched MPR画像とのスケールを調整したうえで並列表示させる。これにより、画像処理装置１０の操作者は、占有率グラフを参照して繊維性被膜が薄い範囲が存在する領域（図１２に示す破線枠を参照）を確認することができ、さらに、かかる領域の冠動脈の血管内腔、内膜、中膜および外膜の様相を並列表示されているStretched MPR画像を参照することで確認することができる。
【００５８】
なお、実施例１に係る画像処理装置１０は、占有率グラフのみを表示する場合であってもよい。また、画像処理装置１０は、占有率をリストとして表示する場合であってもよい。
【００５９】
次に、図１３を用いて、実施例１に係る画像処理装置１０の処理について説明する。図１３は、実施例１に係る画像処理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【００６０】
図１３に示すように、実施例１に係る画像処理装置１０は、操作者から指定された処理対象となる心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像が３次元医用画像データ記憶部１３に格納されると（ステップＳ１０１肯定）、以下の処理を開始する。
【００６１】
すなわち、血管内腔領域抽出部１４は、心臓の３次元Ｘ線画像から、血管内腔を示すＣＴ値に基づいて、血管内腔領域を抽出し（ステップＳ１０２）、脂質コア領域抽出部１５は、心臓の３次元Ｘ線画像から、脂質コアを示すＣＴ値に基づいて、脂質コア領域を抽出する（ステップＳ１０３）。そして、冠動脈抽出部１６は、冠動脈の形状情報を基に、冠動脈の基部の位置を特定し、特定した基部の位置を起点に領域拡張法を用いてセグメンテーション処理を行なうことで、冠動脈を抽出する（ステップＳ１０４）。
【００６２】
そののち、断面画像生成部１７は、３次元医用画像から、冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する（ステップＳ１０５）。なお、以下では、ステップＳ１０５で生成された複数の断面画像を一つずつ順次処理する場合について説明する。
【００６３】
続いて、血管内腔閉曲線抽出部１８は、断面画像において冠動脈の血管内腔領域の輪郭に対応する血管内腔閉曲線を抽出し（ステップＳ１０６）、脂質コア閉曲線抽出部１９は、ステップＳ１０６の処理に用いられた断面画像において冠動脈に位置する脂質コア領域の輪郭に対応する脂質コア閉曲線を抽出する（ステップＳ１０７）。
【００６４】
そして、脂質コア閉曲線抽出部１９は、脂質コア閉曲線が抽出されたか否かを判定し（ステップＳ１０８）、脂質コア閉曲線が抽出された場合（ステップＳ１０８肯定）、最短距離算出部１１０は、血管内腔閉曲線および脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、血管内腔閉曲線上の各点と、脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出する（ステップＳ１０９）。
【００６５】
そののち、被膜領域抽出部１１１は、血管内腔閉曲線および脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、最短距離算出部１１０により算出された最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を、血管内腔と脂質コアとが近接している近接点として抽出し、抽出した近接点により形成される近接範囲を抽出する（ステップＳ１１０）。
【００６６】
続いて、占有率算出部１１２は、被膜領域抽出部１１１により抽出された近接範囲の、血管内腔の領域に対する占有率を算出する（ステップＳ１１１）。具体的には、占有率算出部１１２は、断面画像に描出されている血管内腔領域の重心を特定する。そして、占有率算出部１１２は、近接領域が重心に対して占める角度を算出し、算出した角度を、例えば「３６０度」で除算した値を占有率として算出する。
【００６７】
なお、占有率算出部１１２は、近接範囲が抽出されなかった場合と、脂質コア閉曲線が抽出されなかった場合（ステップＳ１０８否定）とでは、ステップＳ１１１において、占有率を「０」と算出する。
【００６８】
そして、占有率算出部１１２は、未処理の断面画像があるか否かを判定し（ステップＳ１１２）、未処理の断面画像がある場合（ステップＳ１１２肯定）、ステップＳ１０６に戻って、血管内腔閉曲線抽出部１８は、次の断面画像からの血管内腔閉曲線抽出処理を行なう。
【００６９】
一方、未処理の断面画像がない場合（ステップＳ１１２否定）、グラフ生成部１１３は、占有率算出部１１２により算出された占有率と、当該占有率の算出元となった断面画像の位置情報とを対応付けた占有率グラフを作成する（ステップＳ１１３）。
【００７０】
そして、伸展画像生成部１１４は、心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像からStretched MPR画像を生成し（ステップＳ１１４）、表示制御部１１５は、表示部１２のモニタにて、占有率グラフおよびStretched MPR画像を表示させるように制御して（ステップＳ１１５）、処理を終了する。
【００７１】
上述したように、実施例１では、血管内腔領域抽出部１４、脂質コア領域抽出部１５および冠動脈抽出部１６の処理により、心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像において、冠動脈の血管内腔領域および冠動脈に形成されている脂質コア領域が抽出される。そして、断面画像生成部１７は、次元Ｘ線ＣＴ画像から、冠動脈の芯線を通る複数の断面を用いて複数の断面画像を生成する。そして、血管内腔閉曲線抽出部１８は、断面画像生成部１７より生成された複数の断面画像それぞれにおいて、冠動脈の血管内腔領域の輪郭に対応する閉曲線を血管内腔閉曲線として抽出する。また、脂質コア閉曲線抽出部１９は、断面画像生成部１７より生成された複数の断面画像それぞれにおいて、冠動脈に位置する脂質コア領域の輪郭に対応する閉曲線を脂質コア閉曲線として抽出する。
【００７２】
そして、最短距離算出部１１０は、血管内腔閉曲線および脂質コア閉曲線がともに抽出された断面画像において、血管内腔閉曲線上の各点と、脂質コア閉曲線の各点との最短距離を算出し、被膜領域抽出部１１１は、最短距離算出部１１０により算出された最短距離が所定の閾値より小さい脂質コア閉曲線上の点を、血管内腔と脂質コアとが近接している近接点として抽出し、抽出した近接点により形成される近接範囲を、繊維性被膜の薄い領域であるとして抽出する。
【００７３】
そして、占有率算出部１１２は、被膜領域抽出部１１１により抽出された近接範囲の、当該近接範囲を含む断面画像に描出されている血管内腔の領域に対する占有率を算出し、グラフ生成部１１３は、占有率算出部１１２により算出された占有率と、当該占有率の算出元となった断面画像の位置情報とを対応付けた占有率グラフを作成する。そして、表示制御部１１５は、グラフ生成部１１３によって生成された占有率グラフを表示部１２のモニタにて表示するように制御する。
【００７４】
したがって、実施例１によれば、繊維性被膜の厚さが薄い範囲として抽出された近接範囲が断面画像にてどの程度広がっているかを示す占有率を算出して表示することができ、空間分解能の低い３次元Ｘ線ＣＴ画像から繊維性被膜の厚さを判定するための指標を提示することが可能となる。また、操作者は、占有率を参照することで、破綻の可能性がある不安定プラークの状態を簡便に確認することが可能となる。また、実施例１によれば、占有率を芯線上の位置に対応付けた占有率グラフを表示するので、操作者は、冠動脈上のどの位置に破綻の可能性が高い不安定プラークが存在するのかを簡便に確認することが可能となる。また、実施例１に係る画像処理装置は、「Vulnerable index」や「Vulnerable plaque index」をさらに算出して、占有率とともに表示してもよい。かかる処理により、操作者は、不安定プラークの状態をより詳細に解析することが可能となる。
【００７５】
また、実施例１では、占有率算出部１１２は、近接範囲が血管内腔領域の輪郭の重心に対して占める角度を用いて占有率を算出するので、従来、不安定プラークの危険度を判定するために用いられる角度に対応する指標を算出することができ、不安定プラークの危険度を精度よく判定できる指標を提示することが可能となる。
【００７６】
また、実施例１では、伸展画像生成部１１４は、心臓の３次元Ｘ線ＣＴ画像から、直線に伸展させた冠動脈の芯線を含む断面画像を伸展画像（Stretched MPR画像）として生成し、表示制御部１１５は、伸展画像生成部１１４によって生成されたStretched MPR画像を、占有率グラフとともに表示部１２のモニタにて表示するように制御する。
【００７７】
したがって、実施例１では、繊維性被膜が薄い範囲が存在する領域の冠動脈の血管内腔、内膜、中膜および外膜の様相をStretched MPR画像を参照することで確認することができ、操作者は、破綻の可能性がある不安定プラークの状態をより簡便に確認することが可能となる。
【実施例２】
【００７８】
実施例２では、占有率に基づいて不安定プラークの状態を判定するための新たな指標を算出する場合について、図１４〜１６を用いて説明する。なお、図１４は、実施例２に係る画像処理装置の構成を説明するための図であり、図１５は、危険度算出部を説明するための図であり、図１６は、危険度リスト生成部を説明するための図である。
【００７９】
図１４に示すように、実施例２に係る画像処理装置１０は、図１を用いて説明した実施例１に係る画像処理装置１０と比較して、危険度算出部１１６と、危険度リスト生成部１１７とをさらに有する点が異なる。以下、これらを中心に説明する。
【００８０】
危険度算出部１１６は、近接範囲が連続して含まれる複数の断面画像それぞれにおいて占有率算出部１１２により算出された複数の占有率を合計した合計値を、薄い繊維性被膜による不安定プラークが破綻する可能性を示す危険度（被膜危険度）として算出する。
【００８１】
例えば、危険度算出部１１６は、図１５に示すように、グラフ生成部１１３によって生成された占有率グラフにおいて、「０」より大きい占有率が連続して算出されている連続範囲を特定し、連続範囲における占有率の合計値、すなわち、連続範囲の面積を「危険度」として算出する。なお、危険度算出部１１６は、占有率グラフにおいて連続範囲が複数特定された場合、連続範囲それぞれの危険度の算出処理を実行する。すなわち、危険度算出部１１６は、処理対象である芯線上に存在する不安定プラークごとの危険度を算出する。ここで、危険度の値が大きいことは、脂質コアが血管内腔に近接する領域が３次元にわたって広範囲であることを意味する。
【００８２】
図１４に戻って、危険度リスト生成部１１７は、危険度算出部１１６が算出した危険度から危険度リストを作成する。例えば、危険度リスト生成部１１７は、処理対象である芯線上に存在する不安定プラークそれぞれに対して「プラークＩＤ」を割り振り、「プラークＩＤ」に危険度算出部１１６が算出した「危険度」を対応付ける。そして、危険度リスト生成部１１７は、「危険度」の大きい順に「プラークＩＤ」に「順位」を割り振ったうえで、図１６に示すように、「順位」の順に「プラークＩＤおよび危険度」を並べ替えた危険度リストを生成する。図１６に示す危険度リストの一例では、「順位：１、プラークＩＤ：Ｄ、危険度：５．０」が「順位：１」であり、「プラークＩＤ：Ｂ、危険度：４．７」が「順位：２」であり、「プラークＩＤ：Ｃ、危険度：４．２」が「順位：３」であることを示している。
【００８３】
そして、実施例２に係る表示制御部１１５は、危険度リスト生成部１１７が生成した危険度リストを、例えば、占有率グラフおよびStretched MPR画像とともに、表示部１２のモニタにて表示するように制御する。なお、実施例２に係る表示制御部１１５は、危険度リストを表示させる際に、危険度に応じて「プラークＩＤおよび危険度」の色を変化させるように制御してもよい。例えば、表示制御部１１５は、図１６に示す危険度リストの一例において、危険度が「４．０」以上である「プラークＩＤおよび危険度」や、順位が「１〜３」の「プラークＩＤおよび危険度」を赤色にて表示させる場合でもよい。かかる表示制御処理により、危険度リストを参照する操作者は、危険度の大きい不安定プラークの判定を容易にすることができる。
【００８４】
次に、図１７を用いて、実施例２に係る画像処理装置１０の処理について説明する。図１７は、実施例２に係る画像処理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【００８５】
なお、図１７に示すステップＳ２０１からステップＳ２１４に至る処理は、図１３を用いて説明した実施例１に係る画像処理装置１０の処理におけるステップＳ１０１からステップＳ１１４に至る処理と同じであるので説明を省略する。
【００８６】
図１７に示すように、実施例４に係る画像処理装置１０は、ステップＳ２１４において伸展画像生成部１１４がStretched MPR画像を生成すると、危険度算出部１１６は、近接範囲が連続して含まれる複数の断面画像それぞれにおいて占有率算出部１１２により算出された複数の占有率を合計した合計値である危険度を算出する（ステップＳ２１５）。
【００８７】
そして、危険度リスト生成部１１７は、危険度算出部１１６が算出した危険度から危険度リストを生成する（ステップＳ２１６）。
【００８８】
そののち、表示制御部１１５は、表示部１２のモニタにて、占有率グラフおよびStretched MPR画像とともに、危険度リストを表示させるように制御して（ステップＳ２１７）、処理を終了する。
【００８９】
上述したように、実施例２では、危険度算出部１１６は、近接範囲が連続して含まれる複数の断面画像それぞれにおいて占有率算出部１１２により算出された複数の占有率を合計した合計値を、薄い繊維性被膜による不安定プラークが破綻する可能性を示す危険度（被膜危険度）として算出し、危険度リスト生成部１１７は、危険度算出部１１６が算出した危険度から危険度リストを作成し、表示制御部１１５は、危険度リストを表示させる。
【００９０】
したがって、実施例２では、脂質コアが血管内腔に近接する領域が３次元にわたって広範囲となっている不安定プラークを容易に特定することができ、心臓疾患における画像診断を効率化することが可能となる。
【実施例３】
【００９１】
実施例３では、危険度リストを参照した操作者が指定した不安点プラークを画像診断する際に最適となる断面画像を自動的に表示する場合について、図１８および図１９を用いて説明する。なお、図１８は、実施例３に係る画像処理装置の構成を説明するための図であり、図１９は、特定部を説明するための図である。
【００９２】
図１８に示すように、実施例３に係る画像処理装置１０は、図１４を用いて説明した実施例２に係る画像処理装置１０と比較して、特定部１１８をさらに有する点が異なる。以下、これを中心に説明する。
【００９３】
特定部１１８は、表示制御部１１５の制御により表示された危険度の算出元となる占有率の中から占有率が最高となる断面画像の位置を特定し、当該特定した位置における断面画像を最適断面画像として特定する。具体的には、特定部１１８は、図１９の（Ａ）に示すように、危険度リストを参照した操作者が、「順位１」の「プラークＩＤ：Ｄ」を指定した場合、「プラークＩＤ：Ｄ」を画像診断するうえで最適となる最適断面画像を特定する。すなわち、特定部１１８は、図１９の（Ｂ）に示すように、「プラークＩＤ：Ｄ」の占有率グラフを参照して、占有率が最高値となる断面位置を最適断面位置として算出する。そして、特定部１１８は、図１９の（Ｃ）に示すように、算出した最適断面位置における最適断面画像を、断面画像生成部１７が生成した断面画像から特定する。
【００９４】
なお、特定部１１８は、占有率グラフを所定の近似式により滑らかな曲線に近似し、近似曲線にて占有率が最高となる断面画像の位置を、最適断面位置として特定する場合であってもよい。そして、特定部１１８は、特定した最適断面位置における断面画像がない場合は、断面画像生成部１７に最適断面位置にて断面画像を生成するように指示する。
【００９５】
そして、実施例３に係る表示制御部１１５は、特定部１１８によって特定された最適断面画像を表示部１２のモニタにて表示するように制御する。
【００９６】
次に、図２０を用いて、実施例３に係る画像処理装置１０の処理について説明する。図２０は、実施例３に係る画像処理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【００９７】
図２０に示すように、実施例３に係る画像処理装置１０は、危険度リストを参照した操作者から指定を受け付けると（ステップＳ３０１肯定）、特定部１１８は、指定されたプラークＩＤにおける最適断面位置を特定する（ステップＳ３０２）。
【００９８】
そして、特定部１１８は、最適断面位置における断面画像を最適断面画像として特定し（ステップＳ３０３）、表示制御部１１５は、特定部１１８によって特定された最適断面画像を表示部１２のモニタにて表示するように制御し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。
【００９９】
上述したように、実施例３では、特定部１１８は、表示制御部１１５の制御により表示された危険度の算出元となる占有率の中から占有率が最高となる断面画像の位置を特定し、当該特定した位置における断面画像を最適断面画像として特定する。そして、表示制御部１１５は、特定部１１８によって特定された最適断面画像を表示させる。
【０１００】
したがって、実施例３では、医師が着目した不安プラークを画像診断するうえで最適となる最適断面画像を表示させることができ、心臓疾患における画像診断をさらに効率化することが可能となる。
【０１０１】
なお、上記した実施例１〜３では、画像処理装置１０が医用画像診断装置２０と独立に設置され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、医用画像診断装置２０に実施例１〜３で説明した画像処理装置１０が組み込まれる場合であってもよい。すなわち、３次元Ｘ線ＣＴ画像を生成可能なＸ線ＣＴ装置、３次元ＭＲＩ画像を生成可能なＭＲＩ装置、３次元超音波画像を生成可能な超音波診断装置などに画像処理装置１０が組み込まれる場合であってもよい。
【０１０２】
なお、上記した実施例１〜３に係る画像処理装置１０は、ＩＶＵＳやＯＣＴにより血管内を撮影した画像のように高い空間分解能を有する３次元医用画像に対しても、同様の画像処理を行なうことが可能である。
【０１０３】
また、実施例１〜３において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１０４】
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、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画像処理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】
【０１０５】
以上のように、本発明に係る画像処理装置、医用画像診断装置および画像処理プログラムは、不安定プラークの画像診断を行なう場合に有用であり、特に、空間分解能の低い３次元医用画像から繊維性被膜の厚さを判定するための指標を提示することに適する。
【符号の説明】
【０１０６】
１０  画像処理装置
１１  入力部
１２  表示部
１３  ３次元医用画像データ記憶部
１４  血管内腔領域抽出部
１５  脂質コア領域抽出部
１６  冠動脈抽出部
１７  断面画像生成部
１８  血管内腔閉曲線抽出部
１９  脂質コア閉曲線抽出部
１１０  最短距離算出部
１１１  被膜領域抽出部
１１２  占有率算出部
１１３  グラフ生成部
１１４  伸展画像生成部
１１５  表示制御部
２０  医用画像診断装置
３０  医用画像データベース
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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