(57)【要約】【課題】パーフュージョン解析の解析精度を向上させることを可能にする医用画像処理装置を提供する。【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、抽出部と、解析部と、表示制御部とを備える。抽出部は、造影しながら経時的に収集された複数の３次元医用画像データのうち、所定の位相の３次元医用画像データに含まれる関心領域に対応する対応領域を、前記所定の位相とは異なる複数の位相の３次元医用画像データからそれぞれ抽出する。解析部は、関心領域と、抽出部によって抽出された対応領域とに対して、局所的にパーフュージョン解析を実行する。表示制御部は、解析部によって解析された領域の局所パーフュージョン画像を表示部にて表示させる。【選択図】図１
2014023607.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
経時的に収集された複数の３次元医用画像データのうち、所定の位相の３次元医用画像データに含まれる関心領域に対応する対応領域を、前記所定の位相とは異なる複数の位相の３次元医用画像データからそれぞれ抽出する抽出手段と、
前記関心領域と、前記抽出手段によって抽出された対応領域とに対して、局所的にパーフュージョン解析を実行する解析手段と、
前記解析手段によって解析された領域の局所パーフュージョン画像を所定の表示部にて表示させる表示制御手段と、
を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記関心領域の可動範囲に基づいて、前記所定の位相とは異なる複数の位相の３次元医用画像データにおける前記関心領域と類似した領域を検索し、前記類似した領域を前記対応領域として抽出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記関心領域の形状に関する情報及び前記関心領域に対応するボクセルの特徴量の分布に基づいて、前記類似した領域を検索することを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記所定の位相の３次元医用画像データにおけるボクセルの特徴量に基づいて、前記関心領域を設定する設定手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記設定手段によって設定された関心領域に対応する対応領域を、前記所定の位相とは異なる複数の位相の３次元医用画像データからそれぞれ抽出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医用画像処理装置。
【請求項５】
前記解析手段は、前記抽出手段によって抽出された対応領域の３次元的な配置状態を、前記関心領域の３次元的な配置状態に補正した後、前記パーフュージョン解析を実行することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記表示制御手段は、前記所定の位相の３次元医用画像データにおける前記関心領域以外の領域を静止画で示し、前記関心領域に相当する位置に前記解析手段によって解析された領域のパーフュージョン画像の表示画像を前記所定の表示部にて表示させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などによって灌流（Perfusion：パーフュージョン）画像を生成して、例えば、脳組織や、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われている。例えば、Ｘ線ＣＴ装置においては、非イオン性ヨード造影剤を投与した被検体の頭部又は腹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組織内の毛細血管を通過する血流動態を表す指標を組織上にマッピングしたパーフュージョン画像を生成する。
【０００３】
ここで、パーフュージョン解析では、上述したように複数位相のデータを収集するために、数十秒〜数分間の撮影時間を要する。その間、患者が呼吸動を完全に抑制し続けることは困難である。また、腹部臓器においては心拍動や蠕動運動など自律運動が多く見られ、これらを静止させることは不可能である。そこで、パーフュージョン解析においては、複数位相のデータ間で臓器などの全体に対して線形、或いは非線形の位置合わせが実行される。しかしながら、上述した従来技術においては、パーフュージョン解析の解析精度に一定の限界があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２１３７６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、パーフュージョン解析の解析精度を向上させることを可能にする医用画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の医用画像処理装置は、抽出手段と、解析手段と、表示制御手段とを備える。抽出手段は、経時的に収集された複数の３次元医用画像データのうち、所定の位相の３次元医用画像データに含まれる関心領域に対応する対応領域を、前記所定の位相とは異なる複数の位相の３次元医用画像データからそれぞれ抽出する。解析手段は、前記関心領域と、前記抽出手段によって抽出された対応領域とに対して、局所的にパーフュージョン解析を実行する。表示制御手段は、前記解析手段によって解析された領域の局所パーフュージョン画像を所定の表示部にて表示させる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、従来技術に係る課題を説明するための図である。
【図３】図３は、図２に示すデータを用いてパーフュージョン解析を行った結果を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る画像取得部によって取得される複数位相のボリュームデータの一例を説明するための図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る設定部による関心領域の設定の一例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る解析部による関心領域の補正の一例を説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る表示制御部によって表示制御される表示画像の一例を説明する。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第１の実施形態に係るパーフュージョン解析を実行した解析結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００の構成の一例を示す図である。図１に示すように、医用画像処理装置１００は、入力部１１０と、表示部１２０と、通信部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。例えば、医用画像処理装置１００は、ワークステーションや、任意のパーソナルコンピュータなどであり、図示しない医用画像診断装置や、画像保管装置などとネットワークを介して接続される。医用画像診断装置は、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置などである。また、医用画像診断装置は、３次元の医用画像データ（例えば、パーフュージョン解析を行うための複数位相の３次元医用画像データなど）を生成可能である。画像保管装置は、医用画像を保管するデータベースである。具体的には、画像保管装置は、医用画像診断装置から送信された３次元医用画像データを記憶部に格納し、これを保管する。なお、以下では、３次元医用画像データを、ボリュームデータと記す場合がある。
【０００９】
上述した医用画像処理装置１００と、医用画像診断装置と、画像保管装置とは、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local  Area  Network）により、直接的、又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、ＰＡＣＳ（Picture  Archiving  and  Communication  System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital  Imaging  and  Communications  in  Medicine）規格に則って、医用画像等を相互に送受信する。
【００１０】
第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、医用画像診断装置によって生成された３次元の医用画像データにおいて、パーフュージョン解析の解析精度を向上させることを可能にする。ここで、まず、従来技術におけるパーフュージョン解析の解析精度について説明する。上述したように、従来技術におけるパーフュージョン解析においては、患者の体動や、臓器の自律運動などによる複数位相のボリュームデータ間の位置ずれを補正するために、臓器などの全体に対して線形、或いは非線形の位置合わせが実行される。
【００１１】
しかしながら、従来技術では位置合わせの対象が全体であるため、解析対象となる関心領域（例えば、病変部位など）の位置ずれが精度よく補正されない場合がある。図２は、従来技術に係る課題を説明するための図である。ここで、図２においては、パーフュージョン解析の対象となる複数位相のボリュームデータを肝臓全体で位置合わせした後の同一アキシャル（Axial）面を示す。また、図２の（Ａ）〜（Ｄ）は、（Ａ）から順に撮影された時系列順のデータを示す。
【００１２】
図２に示すように、肝臓全体で位置合わせした場合には、（Ａ）〜（Ｄ）までの画像で肝臓全体の形状はほぼ同一となっており、肝臓全体の位置合わせが精度よく行われている。しかしながら、矢印１０で示す腫瘍部分について注視した場合、（Ａ）〜（Ｄ）で腫瘍部分が見え隠れしている。すなわち、従来技術では、腫瘍部分に関する位置合わせが精度よく行われていない。これは、例えば、位置合わせが実行された際に、肝臓における特徴部分の位置を合わせようとしたために、小さな腫瘍領域の位置合わせが精度よく行われなかったためと考えられる。
【００１３】
図３は、図２に示すデータを用いてパーフュージョン解析を行った結果を示す図である。ここで、肝実質が、動脈及び門脈によって血流支配されていることから、図３においては、図３の（Ａ）に動脈パーフュージョン画像（Arterial  Perfusion  Image）を示し、図３の（Ｂ）に門脈パーフュージョン画像（Portal  Perfusion  Image）を示す。
【００１４】
例えば、従来技術によって位置合わせしたボリュームデータを用いてパーフュージョン解析を行った場合、図３に示すように、画像の左下側にある腫瘍領域のパーフュージョンの値が、門脈パーフュージョン画像において高くなっている。一般的に、肝細胞ガンの多くは、動脈によって血流支配されることから、図３に示すパーフュージョン解析は、精度よく行われていないと考えられる。このように、従来技術では、パーフュージョン解析の精度に一定の限界がある。そこで、本願では、パーフュージョン解析の解析精度を向上させる医用画像処理装置１００を提供することを目的とする。
【００１５】
図１に戻って、入力部１１０は、マウス、キーボード、トラックボール等であり、医用画像処理装置１００に対する各種操作の入力を操作者から受け付ける。具体的には、入力部１１０は、パーフュージョン解析の対象となる複数位相のボリュームデータを画像保管装置から取得するための情報の入力などを受け付ける。例えば、入力部１１０は、パーフュージョン解析の対象となるＣＴ画像のボリュームデータを取得するための入力を受け付ける。また、入力部１１０は、ボリュームデータに対して関心領域を設定するための入力操作を受付ける。
【００１６】
表示部１２０は、立体表示モニタとしての液晶パネル等であり、各種情報を表示する。具体的には、表示部１２０は、操作者から各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）や、後述する制御部１５０による処理によって生成されたパーフュージョン画像等を表示する。なお、制御部によって生成されるパーフュージョン画像については、後述する。通信部１３０は、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等であり、他の装置との間で通信を行う。
【００１７】
記憶部１４０は、図１に示すように、画像データ記憶部１４１と、画像記憶部１４２とを有する。例えば、記憶部１４０は、ハードディスク、半導体メモリ素子等であり、各種情報を記憶する。画像データ記憶部１４１は、通信部１３０を介して画像保管装置から取得したパーフュージョン解析の対象となる複数位相のボリュームデータを記憶する。画像記憶部１４２は、後述する制御部１５０の処理中の画像データや、処理によって生成されたパーフュージョン画像群等を記憶する。なお、パーフュージョン画像については後述する。
【００１８】
制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路であり、医用画像処理装置１００の全体制御を行なう。
【００１９】
また、制御部１５０は、図１に示すように、例えば、画像取得部１５１と、設定部１５２と、抽出部１５３と、解析部１５４と、画像生成部１５５と、表示制御部１５６とを有する。そして、制御部１５０は、パーフュージョン解析の対象となる複数位相のボリュームデータにおける関心領域を自動抽出して、抽出した関心領域に対してパーフュージョン解析を実行する。以下、パーフュージョン解析の対象となる複数位相のボリュームデータとして、ＣＴ画像のボリュームデータを用いる場合を一例に挙げて説明する。
【００２０】
画像取得部１５１は、通信部１３０を介して、図示しない画像保管装置からパーフュージョン解析の対象となる複数位相のボリュームデータを取得して、画像データ記憶部１４１に格納する。例えば、画像取得部１５１は、入力部１１０を介して操作者から入力された情報に基づいて、Ｘ線ＣＴ装置によって収集されたパーフュージョン解析の対象となる複数位相のボリュームデータを取得して、画像記憶部１４１に格納する。
【００２１】
図４は、第１の実施形態に係る画像取得部１５１によって取得される複数位相のボリュームデータの一例を説明するための図である。ここで、図４においては、複数位相のボリュームデータから生成されたコロナル（Coronal）面のＣＴ画像を示しているが、実際には、画像取得部１５１は、図４の（Ａ）〜（Ｇ）が生成されたボリュームデータそれぞれを取得する。また、図４における各位相の（Ａ）〜（Ｇ）は、（Ａ）から（Ｇ）まで順に撮影された時系列順のデータを示す。また、図４における（Ｂ）〜（Ｇ）は、各ＣＴ画像における右側の領域のみを示す。
【００２２】
また、図４においては、各ボリュームデータに対して定点観察した場合の画像を示す。すなわち、図４においては、ボリュームデータにおける所定の座標のＣＴ画像を示す。例えば、複数位相のボリュームデータにおいては、患者の体動などにより、図４に示すように、腫瘍２０がＹ軸方向に移動している。
【００２３】
図１に戻って、設定部１５２は、所定の位相のボリュームデータにおけるボクセルの特徴量に基づいて、関心領域を設定する。例えば、設定部１５２は、所定の１位相のボリュームデータに対して、ボリュームデータの画素値（ボクセル値）に基づく領域拡張法を適用することで、操作者により指定された臓器（例えば、腎臓など）や、腫瘍などを関心領域として抽出する。そして、設定部１５２は、抽出した腫瘍などを関心領域として設定する。
【００２４】
また、例えば、設定部１５２は、操作者によって指定されたＲＯＩ（Region  Of  Interest）を関心領域として設定する。また、例えば、設定部１５２は、操作者によって指定されたＲＯＩ内で予め設定されたＣＴ値の閾値を上回る領域を関心領域として設定する。なお、ＣＴ値の閾値は、操作者によって任意に設定される。例えば、操作者は、解析対象とする部位ごとに固有の閾値を設定することが可能である。
【００２５】
また、設定部１５２は、ボリュームデータ、或いは、操作者によって指定されたＲＯＩにおいて、目的に応じた領域をセグメンテーションし、セグメンテーションした領域を関心領域として設定する。図５は、第１の実施形態に係る設定部１５２による関心領域の設定の一例を示す図である。ここで、図５においては、図４の（Ａ）に示す位相のボリュームデータから生成したアキシャル面のＣＴ画像を示す。例えば、図５に示すように、設定部１５２は、図４の（Ａ）に示す位相の腫瘍２０を関心領域として設定する。
【００２６】
なお、図４においては、時系列的に１番最初のボリュームデータである（Ａ）で関心領域を設定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、任意の位相のボリュームデータで関心領域を設定する場合であってもよい。
【００２７】
図１に戻って、抽出部１５３は、経時的に収集された複数のボリュームデータのうち、所定の位相のボリュームデータに含まれる関心領域に対応する対応領域を、所定の位相とは異なる複数の位相のボリュームデータからそれぞれ抽出する。具体的には、抽出部１５３は、関心領域の可動範囲に基づいて、所定の位相とは異なる複数の位相のボリュームデータにおける関心領域と類似した領域を検索し、類似した領域を対応領域として抽出する。
【００２８】
ここで、抽出部１５３は、関心領域の形状に関する情報及び関心領域に対応するボクセルの特徴量の分布に基づいて、類似した領域を検索する。例えば、抽出部１５３は、図４の（Ａ）のボリュームデータで設定された関心領域（腫瘍２０）に対応する対応領域を図４の（Ｂ）のボリュームデータから抽出する。このとき、抽出部１５３は、関心領域の可動範囲に基づいて、（Ｂ）のボリュームデータから対応領域を抽出する。
【００２９】
一例を挙げると、関心領域が肺腫瘍である場合には、抽出部１５３は、肺の可動範囲（例えば、６ｃｍ〜１０ｃｍ）を３次元的に検索して、対応領域を抽出する。言い換えると、抽出部１５３は、（Ｂ）のボリュームデータを対象として、（Ａ）のボリュームデータに設定された関心領域の３次元座標と同一の座標から、例えば、６ｃｍ〜１０ｃｍの範囲で３次元的に対応領域を検索する。
【００３０】
ここで、抽出部１５３は、対応領域を抽出する手法として、パターンマッチングや、重心法、ＮＭＩ（Neutral  Mutual  Information）などの手法により、関心領域に酷似する対応領域を抽出する。すなわち、複数位相のボリュームデータにおいては、造影剤の流れによって関心領域の染まり方が異なるため、異なる位相間で関心領域が全く同一に示されるケースは少ない。従って、抽出部１５３は、関心領域の形状から探索するパターンマッチングと、ＣＴ値の分布から探索する重心法及びＮＭＩなどとを、単一、或いは、複合的に用いて、関心領域に酷似する対応領域を探索する。
【００３１】
そして、抽出部１５３は、（Ｂ）のボリュームデータから関心領域に酷似する対応領域を抽出すると、抽出した（Ｂ）の対応領域（関心領域）に酷似する領域を、図４の（Ｃ）のボリュームデータから抽出する。抽出部１５３は、各位相のボリュームデータから関心領域に対応する対応領域を順に抽出する。これにより、体動などによって関心領域が移動したとしても、移動に追従して関心領域を抽出することが可能である。
【００３２】
図１に戻って、解析部１５４は、関心領域と、抽出部１５３によって抽出された対応領域とに対して、局所的にパーフュージョン解析を実行する。具体的には、解析部１５４は、抽出部１５３によって抽出された対応領域の３次元的な配置状態を、関心領域の３次元的な配置状態に補正した後、パーフュージョン解析を実行する。
【００３３】
図６は、第１の実施形態に係る解析部１５４による関心領域の補正の一例を説明するための図である。ここで、図６において、立法体２１、２２、及び２３は、それぞれ異なる位相の関心領域を示す。すなわち、立法体２１、２２、及び２３は、抽出部１５３によって抽出された各位相の関心領域（対応領域）である。また、図６の平面は、ボリュームデータの絶対座標におけるＹ軸平面を示す。
【００３４】
例えば、複数位相のボリュームデータに含まれる関心領域は、図６に示すように、３次元的に位置がずれている。一例を挙げると、図６に示すように、関心領域２２は、関心領域２１と比較して、Ｙ軸方向、及びＺ軸方向に位置ずれが発生している。また、関心領域２３は、関心領域２１及び２２と比較して、回転による位置ずれが発生している。
【００３５】
そこで、解析部１５４は、関心領域間の位置合わせを行った後に、パーフュージョン解析を実行する。例えば、解析部１５４は、図６に示す関心領域２３を回転させて、関心領域２１に対する位置合わせを実行する。そして、解析部１５４は、それぞれの関心領域を対象にパーフュージョン解析を実行する。解析部１５４は、すべての位相の関心領域について位置合わせの補正を実行したのち、それら関心領域を対象としてパーフュージョン解析を実行する。
【００３６】
図１に戻って、画像生成部１５５は、所定の位相のボリュームデータにおける関心領域を含む全領域の静止画と、各位相における関心領域のパーフュージョン画像とを生成する。具体的には、画像生成部１５５は、単一の位相のボリュームデータからＣＴ画像を生成する。また、画像生成部１５５は、解析部１５４によるパーフュージョン解析による解析結果に基づいて、各位相の関心領域を色付けしたパーフュージョン画像をそれぞれ生成する。そして、画像生成部１５５は、生成したＣＴ画像及びパーフュージョン画像を画像記憶部１４２に格納する。
【００３７】
表示制御部１５６は、解析部１５４によって解析された領域のパーフュージョン画像を表示部１２０にて表示させる。具体的には、表示制御部１５６は、所定の位相のボリュームデータにおける関心領域以外の領域を静止画で示し、関心領域に相当する位置に解析部１５４によって解析された領域のパーフュージョン画像を動画像で示した表示画像を表示部１２０にて表示させる。
【００３８】
図７は、第１の実施形態に係る表示制御部１５６によって表示制御される表示画像の一例を説明する。ここで、図７においては、図５に示す画像と同様のアキシャル面のＣＴ画像を示す。例えば、表示制御部１５６は、図７に示すように、関心領域の部分にパーフュージョン画像３０を重畳させた表示画像を表示部１２０にて表示させる。すなわち、表示制御部１５６は、ＣＴ画像の関心領域上で各位相のパーフュージョン画像を時系列順に連続的に切り替えて表示させることで、関心領域のみが動画像となった表示画像を表示部１２０にて表示させる。
【００３９】
図８は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００による処理の手順を示すフローチャートである。図８においては、パーフュージョン解析の対象となる複数位相のボリュームデータが取得された後の処理について示す。また、図８においては、ＣＴ画像を用いる場合について説明する。
【００４０】
図８に示すように、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００においては、設定部１５２は、１位相におけるボリュームデータに対して関心領域を設定する（ステップＳ１０１）。そして、抽出部１５３は、関心領域が設定された位相の前後の位相におけるボリュームデータから関心領域に酷似する対応領域を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００４１】
そして、抽出部１５３は、新たに抽出した対応領域に酷似した対応領域を次の位相のボリュームデータから抽出する（ステップＳ１０３）。そして、解析部１５４は、関心領域間の位置合わせを実行する（ステップＳ１０４）。その後、抽出部１５３は、全てのボリュームデータから対応領域を抽出したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００４２】
ここで、全てのボリュームデータから対応領域を抽出していない場合には（ステップＳ１０５、Ｎｏ）、抽出部１５３は、ステップＳ１０３に戻って、新たに抽出した対応領域に酷似した対応領域を次の位相のボリュームデータから抽出する。一方、全てのボリュームデータから対応領域を抽出した場合には（ステップＳ１０５、Ｙｅｓ）、解析部１５４は、各位相の関心領域を対象として、パーフュージョン解析を実行する（ステップＳ１０６）。
【００４３】
そして、画像生成部１５５は、ＣＴ画像と、各位相の関心領域を対象としたパーフュージョン画像とを生成する（ステップＳ１０７）。その後、関心領域をパーフュージョン画像の動画像で示し、その他の領域をＣＴ画像の静止画で示した表示画像を表示部１２０にて表示させて、処理を終了する（ステップＳ１０８）。
【００４４】
上述したように、第１の実施形態によれば、抽出部１５３は、経時的に収集された複数のボリュームデータのうち、所定の位相のボリュームデータに含まれる関心領域に対応する対応領域を、所定の位相とは異なる複数の位相のボリュームデータからそれぞれ抽出する。そして、解析部１５４は、関心領域と、抽出部１５３によって抽出された対応領域とに対して、局所的にパーフュージョン解析を実行する。そして、表示制御部１５６は、解析部１５４によって解析された領域の局所パーフュージョン画像を表示部１２０にて表示させる。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、体動などにより移動した関心領域の移動に追従して、パーフュージョン解析を実行することができ、パーフュージョン解析の解析精度を向上させることを可能にする。
【００４５】
図９は、第１の実施形態に係るパーフュージョン解析を実行した解析結果の一例を示す図である。図９においては、図２に示すデータを用いて第１の実施形態に係るパーフュージョン解析を行った結果を示す図である。ここで、図９においては、図９の（Ａ）に動脈パーフュージョン画像を示し、図９の（Ｂ）に門脈パーフュージョン画像を示す。
【００４６】
例えば、第１の実施形態に係るパーフュージョン解析を行った場合、図９の（Ｂ）の矢印１１に示すように、腫瘍領域のパーフュージョンの値が、動脈パーフュージョン画像と比較して、門脈パーフュージョン画像で低くなっている。このように、第１の実施形態に係る医用画像処理装置は、従来技術と比較して（図３参照）、パーフュージョン解析の精度を向上させることを可能にする。
【００４７】
また、第１の実施形態によれば、抽出部１５３は、関心領域の可動範囲に基づいて、所定の位相とは異なる複数の位相の３次元医用画像データにおける関心領域と類似した領域を検索し、類似した領域を対応領域として抽出する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、関心領域に酷似した対応領域の抽出を、より正確、かつ、迅速に実行することを可能にする。
【００４８】
また、第１の実施形態によれば、抽出部１５３は、関心領域の形状に関する情報及び関心領域に対応するボクセルの特徴量に基づいて、類似した領域を検索する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、造影の違いによる関心領域の変化に柔軟に対応することを可能にする。
【００４９】
また、第１の実施形態によれば、設定部１５２は、所定の位相のボリュームデータにおけるボクセルの特徴量に基づいて、関心領域を設定する。そして、抽出部１５３は、設定部１５２によって設定された関心領域に対応する対応領域を、所定の位相とは異なる複数の位相のボリュームデータからそれぞれ抽出する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、関心領域の設定、及び追従を自動で実行することができ、操作者の利便性を向上させることを可能にする。
【００５０】
また、第１の実施形態によれば、解析部１５４は、抽出部１５３によって抽出された対応領域の３次元的な配置状態を、関心領域の３次元的な配置状態に補正した後、パーフュージョン解析を実行する。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、位置合わせ後にパーフュージョン解析を実行することができ、より精度の高い解析結果を提供することを可能にする。
【００５１】
また、第１の実施形態によれば、表示制御部１５６は、所定の位相のボリュームデータにおける関心領域以外の領域を静止画で示し、関心領域に相当する位置に解析部１５４によって解析された領域のパーフュージョン画像の表示画像を表示部１２０にて表示させる。従って、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、病変部位の位置関係を把握させつつ、精度の高いパーフュージョン解析の解析結果を提供することを可能にする。
【００５２】
（第２の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上述した第１の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００５３】
上述した第１の実施形態では、ＣＴ画像を用いる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、ＭＲ画像などを用いる場合であってもよい。
【００５４】
また、上述した第１の実施形態では、画像取得部１５１が、画像保管装置又は医用画像診断装置からボリュームデータを取得する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、医師がフラッシュメモリや外付けハードディスクなどの可搬性の記憶媒体でボリュームデータを持ち運び、医用画像処理装置１００の画像データ記憶部１４１に格納する場合であってもよい。かかる場合、画像取得部１５１によるボリュームデータの取得は実行されなくてもよい。
【００５５】
また、上述した第１の実施形態では、医用画像処理装置１００について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、図１に示す医用画像処理装置１００の記憶部１４０と制御部１５０とが医用画像診断装置に組み込まれ、医用画像診断装置にて上述した処理が実行される場合であってもよい。
【００５６】
以上述べた少なくともひとつの実施形態の医用画像処理装置によれば、パーフュージョン解析の解析精度を向上させることを可能にする。
【００５７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５８】
１００  医用画像処理装置
１１０  入力部
１５０  制御部
１５１  画像取得部
１５２  設定部
１５３  抽出部
１５４  解析部
１５５  画像生成部
１５６  表示制御部
【図１】
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【図８】
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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９】
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