(57)【要約】      （修正有）【課題】処理時間を短縮できるとともに、処理効率も向上させることができる医用画像装置、方法、及び医用画像診断装置を提供する。【解決手段】医用画像処理装置１００は、ダイナミック画像において、対象を含む近接組織の領域に対して運動分析を行って近接組織の運動ベクトルを取得する領域運動分析部１１０と、近接組織の運動ベクトルに基づいて対象の運動ベクトルを決定する対象運動分析部１２０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ダイナミック画像において、対象を含む近接組織の領域に対して運動分析を行って近接組織の運動ベクトルを取得する領域運動分析部と、
前記近接組織の運動ベクトルに基づいて、前記対象の運動ベクトルを決定する対象運動分析部と
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記対象運動分析部は、前記近接組織の運動ベクトルに基づいて、前記対象の接線方向の運動成分を決定する接線方向運動成分決定部を備え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】
前記対象運動分析部は、前記近接組織の運動ベクトルに基づいて、前記対象の半径方向の運動成分を決定する半径方向運動成分決定部を備え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４】
前記対象運動分析部は、前記対象の輪郭に対して運動分析を行うことにより前記対象の半径方向の運動成分を決定する半径方向運動成分決定部を備え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５】
前記領域運動分析部は、前記領域の連続運動のオプティカルフロー場を計算することにより前記領域の運動分析を行うオプティカルフロー場計算部を備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記半径方向運動成分決定部は、特徴トラッキングにより前記輪郭の運動分析を行うことを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記対象は、運動する器官を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記対象は、左心室の心筋を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記近接組織は、左右心室の連結部分、心膜及び乳頭筋のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記対象は左心室の心筋を含み、
前記半径方向運動成分決定部は、前記心筋の心内膜と心外膜を前記輪郭として識別することを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
前記心筋の収縮過程及び拡張過程のうち少なくとも一つにおける心基部及び心尖部の運動ベクトルに基づいて、前記心筋の回転ストレインを決定する回転ストレイン決定部を備えることを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
前記ダイナミック画像は、ＭＲＩ装置、Ｘ線撮影装置、超音波イメージング装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＰＥＴ装置のいずれかにより取得された画像であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１３】
医用画像処理装置によって実行される医用画像処理方法であって、
ダイナミック画像において、対象を含む近接組織の領域に対して運動分析を行って前記近接組織の運動ベクトルを取得し、
前記近接組織の運動ベクトルに基づいて前記対象の運動ベクトルを決定する
各処理を含むことを特徴とする医用画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の医用画像処理装置を含むことを特徴とする医用画像診断装置。
【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、方法、及び医用画像診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医用イメージング技術の発展に伴って、多種多様のイメージング方法により対象のダイナミック画像（以下、ダイナミック医用画像とも表記する）を取得することができるようになった。ダイナミック医用画像に対して分析を行うことにより、運動器官の運動状況を把握できる。ダイナミック医用画像に基づいて如何に特定器官の運動状況を把握するかが一つの重要な課題である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第７５７７２８１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、処理時間を短縮できるとともに、処理効率も向上させることができる医用画像処理装置、方法、及び医用画像診断装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の医用画像処理装置は、領域運動分析部と、対象運動分析部とを備える。領域運動分析部は、ダイナミック画像において、対象を含む近接組織の領域に対して運動分析を行って近接組織の運動ベクトルを取得する。対象運動分析部は、前記近接組織の運動ベクトルに基づいて、前記対象の運動ベクトルを決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係る医用画像処理装置における対象運動分析部の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係る医用画像処理装置における領域運動分析部の構成を示すブロック図である。
【図４Ａ】図４Ａは、本実施形態の医用画像処理装置の応用例として左心室の心筋運動分析の原理を説明するための図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本実施形態の医用画像処理装置の応用例として左心室の心筋運動分析の原理を説明するための図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、本実施形態の医用画像処理装置の応用例として左心室の心筋運動分析の原理を説明するための図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、対象の回転量を決定する原理を説明するための図である。
【図７Ａ】図７Ａは、本実施形態の医用画像処理装置に基づいて取得される左心室の心筋運動分析結果の例を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、本実施形態の医用画像処理装置に基づいて取得される左心室の心筋運動分析結果の例を示す図である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、本実施形態の医用画像処理装置に基づいて取得される左心室の心筋運動分析結果の例を示す図である。
【図７Ｄ】図７Ｄは、本実施形態の医用画像処理装置に基づいて取得される左心室の心筋運動分析結果の例を示す図である。
【図８】図８は、本実施形態に係る医用画像処理方法の過程を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本実施形態に係る医用画像処理方法において対象の運動ベクトルを決定するステップの処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施形態に係る左心室の心筋の医用画像処理方法に従う処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本実施形態に係る医用画像診断装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施形態を実現させるためのコンピュータの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
医用画像処理装置、方法、及び医用画像診断装置に関する。医用画像処理装置は、ダイナミック画像において、対象を含む近接組織の領域に対して運動分析を行って近接組織の運動ベクトルを取得する領域運動分析部と、近接組織の運動ベクトルに基づいて、対象の運動ベクトルを決定する対象運動分析部とを備える。
【０００８】
以下、図面を参照しながら本実施形態の説明することにより、さらに本実施形態の目的、特徴、メリットを理解し易くすることができる。図面中の構成は、ただ本実施形態の原理を示すためのものである。図面において、同じあるいは類似の技術的特徴あるいは構成は、同様のあるいは類似の図面表記を用いて表現することとする。
【０００９】
以下において、本発明の基本的理解のために、本発明の幾つかの実施形態についての概要を紹介する。この概要は、本発明のキーになる領域あるいは重要な領域を確定するものではなく、また本発明の範囲を限定するものでもない。その目的は、ただ簡略的に説明することによって、その後に説明するより詳細な説明のイントロダクションのために説明するものである。
【００１０】
本出願の一実施形態によれば、医用画像処理装置は、ダイナミック画像において、対象を含む近接組織の領域に対して運動分析を行って近接組織の運動ベクトルを取得する領域運動分析部と、近接組織の運動ベクトルに基づいて対象の運動ベクトルを決定する対象運動分析部と、を備える。
【００１１】
本出願の他の一実施形態によれば、医用画像処理方法は、ダイナミック画像における対象を含む近接組織の領域に対して運動分析を行って前記近接組織の運動ベクトルを取得し、前記近接組織の運動ベクトルに基づいて前記対象の運動ベクトルを決定する。
【００１２】
本出願の他の一実施形態によれば、前記医用画像処理装置を含む医用画像診断装置を提供する。
【００１３】
本出願の他の一実施形態によれば、機器が読み取り可能なコマンドコードを記憶しているプログラム製品を提供する。コンピュータで該コマンドコードを読み取って実行する場合、コンピュータは、上述した本出願の実施形態による医用画像処理方法を実行しても良いし、あるいは上述した本出願の実施形態による医用画像処理装置として提供されても良い。
【００１４】
本出願の他の一実施形態によれば、前記機器が読み取り可能なコマンドコードを記憶しているプログラム製品を有する記憶媒体を提供する。
【００１５】
以下、図面を参照しながら本実施形態について説明をする。なお、説明において、一つの図面あるいは一つの実施形態において記載した構成や特徴は、一つあるいは複数の他の図面あるいは実施形態において示した構成や特徴と組み合わせることができる。さらに、明瞭にするため、図面や説明において本実施形態と無関係な内容や、当業者にとって周知の構成や処理については、表示や記載を省略する。
【００１６】
図１に示すように、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、領域運動分析部１１０及び対象運動分析部１２０を備える。領域運動分析部１１０は、ダイナミック画像における対象の近接組織を含む領域に対して運動分析を行って近接組織の運動ベクトルを取得する。対象運動分析部１２０は、領域運動分析部１１０により決定された近接組織の運動ベクトルに基づいて該対象の運動ベクトルを決定する。
【００１７】
本実施形態に係る医用画像処理装置の分析対象は、如何なる運動の器官でも良く、例えば、筋肉、関節等である。
【００１８】
また、各種の医用イメージング手法により対象のダイナミック医用画像を取得することができ、例えば、ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置、Ｘ線撮影装置、超音波診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置、あるいはＰＥＴ（Positron  Emission  Tomography）装置等により取得することができる。
【００１９】
分析対象としてのある運動器官に対して、それ自身各部の組織特性は一致するので、該対象に対応する画像領域において識別のための特徴を備えていない可能性があり、該対象の運動画像に基づいて正確な運動分析結果を得ることは難しい。それゆえ、本実施形態に係る医用画像処理装置は、対象の近接組織を含む領域に対して運動分析を行い、近接組織の運動ベクトルに基づいて対象の運動ベクトルを決定し、対象の近接組織の特徴を十分に利用し、更に正確な対象の運動分析結果を得ることができる。
【００２０】
また、例えば、筋肉や関節等の運動器官の運動は、伸縮運動や回転運動あるいはそれらの組み合わせを含む。言い換えれば、対象の運動は、半径方向（若しくは法線方向）の成分と接線方向（若しくは回転方向）の成分とを含む。
【００２１】
さらに、図２に示すように、本出願の一実施形態に基づき、対象運動分析部２２０は、接線方向運動成分決定部２２２及び半径方向運動成分決定部２２４を含み、それぞれ対象の接線方向の運動成分及び半径方向の運動成分を決定する。言い換えると、対象運動分析部２２０は、対象の接線方向の運動成分及び半径方向の運動成分を組み合わせることで、対象の運動を決定する。
【００２２】
接線方向運動成分決定部２２２は、前記領域運動分析部により得られた近接組織の運動ベクトルの接線方向成分に基づいて、対象の接線方向の運動ベクトルを決定する。同様に、半径方向運動成分決定部２２４は、前記領域運動分析部により得られた近接組織の運動ベクトルの半径方向成分に基づいて、対象の半径方向の運動ベクトルを決定する。
【００２３】
なお、半径方向運動成分決定部２２４は、対象の輪郭に対して運動分析を行うことにより対象の半径方向の運動成分を決定してもよい。
【００２４】
対象の輪郭の運動分析に基づいて対象の伸縮運動、即ち、半径方向の運動成分を決定することができる。近接組織に対する運動分析と比較して、対象の輪郭は識別が容易で運動分析に必要な計算量は少なくなる。それゆえ、対象の輪郭に基づいて、対象の半径方向の運動成分を決定することにより、運動分析に必要な計算量を減らすことができ、医用画像処理装置の処理効率を向上させることができる。
【００２５】
一実施形態によれば、半径方向運動成分決定部は、特徴トラッキング（Feature  tracking）により対象の輪郭に対して運動分析を行うことができる。特徴トラッキングによる輪郭の運動分析の具体的方法については様々な既知の方法が存在するが、ここでは特に説明はしない。
【００２６】
図３に示すように、本出願の一実施形態によれば、領域運動分析部３１０は、オプティカルフロー場計算部３１２を含む。オプティカルフロー場計算部３１２は、ダイナミック画像における対象の近接組織を含む領域の連続運動オプティカルフロー場を計算することにより該領域の運動分析を行う。
【００２７】
具体的には、例えば、Lucas-Kanadeオプティカルフロー法により該領域の連続運動オプティカルフロー場を計算することができる。さらに具体的には、ピラミッド式に基づくLucas-Kanadeオプティカルフロー場計算法を用いてオプティカルフロー場計算を実行できる。これにより、効率的にオプティカルフロー場の計算結果を得ることができる。前記方法によりオプティカルフロー場を計算する具体的方法については既知の方法が適用できるが、ここでは特に説明しない。
【００２８】
さらに、本発明において適用される運動分析方法はこれらに限らず、他の局所近接制限（Local  neighbor  constraint）に基づく計算法も適用可能である。この局所近接制限は、器官組織（例えば、繊維構造等）が領域運動の一致性を有する、即ち、組織における局所近接範囲内の各部の運動ベクトルの変化は連続性を有し、雑然としていないという性質に基づく。
【００２９】
前記制限を利用することにより、対象の近接組織を含む領域に対して運動分析を行い、画像に含まれる特徴及び器官組織の物理的特性を十分に利用することができ、さらに正確に対象の運動ベクトルを決定することができる。
【００３０】
次に、左心室心筋を運動器官とした例に基づいて、本出願の実施形態に係る医用画像処理装置を説明する。
【００３１】
心臓のポンプ機能は、心筋中の複雑な構造の筋繊維の収縮及び拡張によって決まり、左心室の螺旋方向の筋繊維が産みだす回転／ねじれは、心臓機能のキーとなるパラメータであり、心臓機能分析においてますます重要になってきている。
【００３２】
図４Ａから図４Ｃを参照して、本出願の実施形態の医用画像処理装置の応用例としての左心室心筋の運動分析の原理を説明する。図４Ａに示すように、一心周期において、心基部及び心尖部の方向が相反する回転運動により、左心室の長軸に関して回転ストレインが発生する。図４Ｂに示すように、心基部及び心尖部の回転角度（Фbase及びФapex）を決定することにより、左心室全体の回転ストレインを決定することができる。また、図４Ｃは、心周期における心基部の回転角度、心尖部の回転角度、及び決定した左心室の回転ストレインの時間に沿った変化に基づく曲線図を示している。
【００３３】
既知の医用画像に基づく心臓機能に対する分析の方法は、セグメンテーションと関係する方法を利用してダイナミック医用画像に基づいて心筋形状及び左心室の体積を決定するが、このような方法は連続運動情報を減少させ、心筋の回転運動を検出することができない。また、例えば、ＭＲタギング（MR  tagging）イメージングあるいはＭＲフェーズコントラストイメージングのような特殊なイメージング方法により心筋の回転運動を検出（回転計測）することができる。しかし、このような特殊なイメージング方法は複雑で時間もかかる。
【００３４】
また、ある種のダイナミック医用画像に対して、例えば、シネＭＲ（cine  MR）画像、類似組織（例えば、心筋）における画素分布も類似しており、運動分析において使用するトラッキング対象としての標識や斑点が見つけ難い。特に、対象の回転運動を決定するとき、現有方法では、その分析結果は接線方向において複雑な運動を含むので、対象の接線方向の運動成分を正確に決定することが難しい。
【００３５】
本出願の実施形態に係る医用画像処理装置は、左心室心筋を対象として運動分析することができる。ここで、領域運動分析部は、ダイナミック画像（例えば、シネＭＲ）において左心室心筋の近接組織を含む領域に対して運動分析（例えば、オプティカルフロー場に基づく方法あるいは特徴トラッキングに基づく方法）を実行する。近接組織は、例えば、左右心室の連結部分、心膜及び／又は乳頭筋を含む。ここで、左右心室の連結部分及び心膜は、左心室心筋の外輪郭に近接し、乳頭筋は、左心室心筋の内輪郭に近接する。
【００３６】
例えば、ＭＲＩにおいて、これらの近接組織は、左心室心筋と比較してより区別が容易な画素分布を有し、前記近接組織を含む領域に対して運動分析を行うことができ、領域運動分析部はより正確に該領域の運動分析を行うことができる。また、対象運動分析部は、近接組織の運動ベクトルに基づいてより正確に左心室心筋の運動ベクトルを決定することができる。
【００３７】
対象運動分析部の接線方向運動成分決定部及び半径方向運動成分決定部は、領域運動分析部により得られた左右心室の連結部分、心膜及び／又は乳頭筋の運動ベクトルに基づいて、左心室心筋の運動ベクトルの接線方向成分及び半径方向成分を決定する。
【００３８】
あるいは、接線方向運動成分決定部は、近接組織の運動ベクトルに基づいて、左心室心筋の接線方向の運動成分を決定し、半径方向運動成分決定部は、左心室心筋の輪郭に対して運動分析を行うことにより左心室心筋の半径方向の運動成分を決定する。
【００３９】
具体的には、接線方向運動成分決定部は、領域運動分析部のオプティカルフロー場計算部が算出した左右心室の連結部分、心膜及び／又は乳頭筋の領域を含む連続運動オプティカルフロー場に基づいて左心室心筋の接線方向の運動成分を決定する。半径方向運動成分決定部は、左心室心筋の心内膜及び心外膜をそれぞれ左心室心筋の内輪郭及び外輪郭と識別し、例えば、前記輪郭により特徴トラッキングを行うことにより左心室心筋の半径方向運動を決定する。
【００４０】
前記ダイナミック医用画像は、二次元画像あるいは三次元画像を含み、二次元画像又は三次元画像に応じた計算方法を適用して前記各種の処理を実行することができる。
【００４１】
二次元ダイナミック医用画像の左心室心筋に対する心臓機能に基づいて分析を行うとき、それぞれ左心室の心基部及び心尖部の横断面画像に対して前記運動分析を行い、左心室心筋の回転ストレインのパラメータは、図４Ａ〜図４Ｃに示した方法に基づいて取得される。
【００４２】
図５に示すように、本出願の一実施形態に係る医用画像処理装置５００は、領域運動分析部５１０、対象運動分析部５２０及び回転ストレイン決定部５３０を含む。
【００４３】
領域運動分析部５１０及び対象運動分析部５２０の構成は、それぞれ領域運動分析部及び対象運動分析部の構成と類似し、特に、領域運動分析部５１０及び対象運動分析部５２０は左心室の心基部及び心尖部の横断面二次元ダイナミック画像に対して運動分析を行い、心基部及び心尖部の心筋収縮及び／又は拡張過程における回転運動及び伸縮運動を決定する。回転ストレイン決定部５３０は、心筋収縮及び／又は拡張過程における心基部及び心尖部の運動ベクトルに基づいて心筋の回転ストレインを決定する。
【００４４】
回転ストレイン決定部５３０は、様々な方法により、心基部及び心尖部の運動ベクトルに基づいて心筋の回転ストレインを決定する。以下図６を参照して対象回転量の決定方法の例について説明する。図６に示すように、参考フレームにおける対象輪郭（例えば、心内膜あるいは心外膜）を実線で示し、有効フレームにおける対象輪郭を点線で示している。また、参考フレームにおける輪郭上の一点をＡで示し、このＡに相応する有効フレームにおける輪郭上の点をＡ´で示している。さらに、参考フレームにおける対象輪郭の中心をＯ、有効フレームにおける対象輪郭の中心をＯ´で示している。このとき、対象の回転角度は、以下の式（１）により表すことができる。
【００４５】
【数１】
2014221202.tif 000003
【００４６】
なお、本出願において、対象の回転ストレインを決定する方法は、この具体的な方法に限定されない。
【００４７】
図７Ａ〜図７Ｄは、本実施形態の医用画像処理装置に基づいて取得される左心室の心筋運動分析結果の例を示す図である。図７Ａ及び図７Ｂは、それぞれ参照標準のＭＲタギングイメージング方法により得られた心基部及び心尖部の回転の測定結果を示しており、図７Ｃ及び図７Ｄは、それぞれ本出願の実施形態の医用画像処理装置が通常のＭＲイメージングにより得られた画像に対して運動分析を行うことにより得られた心基部及び心尖部の回転の測定結果を示している。
【００４８】
本出願の実施形態に係る医用画像処理装置により通常のＭＲ（Magnetic  Resonance）画像に基づいて得られた結果はＭＲタギング方法により得られた結果と一致している。さらに、本出願の実施形態に係る医用画像処理装置を利用することにより、例えば、ＭＲタギングのような特殊なイメージング方法と比べて、処理時間を短縮できるとともに、処理効率も向上させることができる。
【００４９】
上記の実施形態における医用画像処理装置の説明において、顕著な処理あるいは方法について開示した。以下の説明において、上記の実施形態と重複しない内容については、それらの説明を記述する。しかしながら、医用画像処理装置の説明過程において開示した種々の方法は必ずしも前記ユニットを採用、あるいはこれらのユニットにおいて実行しなくても良い。例えば、ハードウエア及び/又はファームウエアを部分的にあるいは全体的に使用して医用画像処理装置の実施形態を実現し、あるいは、以下に説明する医用画像処理方法がコンピュータにより実行可能なプログラムにより実現することでも良く、これらの方法は医用画像処理装置のハードウエア及び／又はファームウエアを採用することができる。
【００５０】
図８は、本実施形態に係る医用画像処理方法の過程を示すフローチャートである。
【００５１】
図８に示すように、本実施形態の方法では、ダイナミック画像において、対象の近接組織を含む領域に対して運動分析を行って該近接組織の運動ベクトルを取得し（ステップＳ８２０）、近接組織の運動ベクトルに基づいて対象の運動ベクトルを決定する（ステップＳ８３０）。
【００５２】
対象の運動が回転運動及び伸縮運動を含む場合において、ステップＳ８３０では、それぞれ対象の接線方向の運動成分及び半径方向の運動成分を決定することができる。
【００５３】
例えば、近接組織の運動ベクトルに基づいて対象の接線方向の運動成分と半径方向の運動成分を決定することができる。
【００５４】
あるいは、図９に示すように、近接組織の運動ベクトルに基づいて、対象の接線方向の運動成分を決定することができる（ステップＳ９３２）とともに、対象の輪郭に対して運動分析（例えば、特徴トラッキング）を行うことにより、対象の半径方向の運動成分を決定することができる（ステップＳ９３４）。このように、対象の輪郭に基づいて対象の半径方向の運動成分を決定することにより、運動分析に必要な計算量を低減することができると共に、医用画像処理方法の処理効率を向上させることができる。
【００５５】
また、上記ステップＳ９３４において、左心室心筋の心内膜及び心外膜を識別して輪郭として左心室心筋の半径方向の運動成分を決定することができる。
【００５６】
図８に戻り、ステップＳ８２０において、該領域の連続運動オプティカルフロー場を計算して該領域の運動分析を行うことができる。既知のオプティカルフロー場を計算するための種々の方法については説明を省略する。
【００５７】
対象の近接組織を含む領域に対して運動分析を行い、近接組織の運動ベクトルに基づいて対象の運動ベクトルを決定することにより、対象の近接組織の特徴を十分に活用して、さらに正確に対象の運動分析結果を得ることができる。
【００５８】
また、本出願の実施形態に係る医用画像処理方法の分析対象は運動器官を含む。以下では、左心室心筋を対象とした例について説明する。
【００５９】
対象は左心室心筋とした場合、ステップＳ８２０において、近接組織は左右心室の連結部分、心膜及び／又は乳頭筋を含むように決定することができる。
【００６０】
左心室心筋に対して分析を行う場合、本出願の一実施形態による方法は、心筋の収縮及び／又は拡張の過程における心基部及び心尖部の運動ベクトルに基づいて心筋の回転ストレインを決定するステップを含む。
【００６１】
図１０に示すように、ステップＳ１０２０において、それぞれ心基部及び心尖部の近接組織の運動ベクトルを決定する。ステップＳ１０３０において、ステップＳ１０２０において決定された近接組織の運動ベクトルに基づいて、それぞれ心基部及び心尖部の運動ベクトルを決定する。ここで、ステップＳ１０２０及びＳ１０３０の過程は前記の図８を参照して説明したステップＳ８２０及びＳ８３０と類似しており、違いはそれぞれ心基部及び心尖部の画像に対して処理を行うところであるが、ここでは詳細な説明は省略する。ステップＳ１０４０において、心筋の収縮及び／又は拡張の過程における心基部及び心尖部の運動ベクトルに基づいて心筋の回転ストレインを決定するので、心筋の回転ストレインに関する情報を効率良く取得することができる。
【００６２】
また、本出願の実施形態に係る医用画像処理方法は、ＭＲＩ装置、Ｘ線撮影装置、超音波診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＰＥＴ装置などにより取得されたダイナミック画像に対して適用可能であるが、これらの例に限定されない。
【００６３】
以下、図１１のブロック図を参照しながら本発明の他の一実施形態による医用画像診断装置を説明する。本発明の精神と範囲を明瞭させるために、図１１において医用画像デバイスのその他の可能なユニットは省略する。医用画像診断装置１１０００は、医用画像処理装置１１００を含み、ダイナミック画像に対して分析を行う。医用画像処理装置１１００は前記のいずれかの一実施形態による医用画像処理装置であってもいい。医用画像診断装置１１０００は、例えば、ＭＲＩ装置、Ｘ線撮影装置、超音波診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、又はＰＥＴ装置などであるが、特に制限されない。
【００６４】
前記医用画像処理装置を医用画像診断装置中に含める場合、用いられる具体的な手段あるいは方法は当業者にとって周知のものであり、ここでは重複して説明はしない。
【００６５】
一例として、前記医用画像処理方法の各ステップ及び前記医用画像処理装置の各構成及び／又は部分はソフトウエア、ファームウエア、ハードウエアあるいはそれらの組み合わせとして実施しても良い。ソフトウエアあるいはファームウエアを介して実現した場合、前記方法のソフトウエアプログラムを実施するため、メモリ媒体からあるいはネットワークを介して専用のハードウエア構造のコンピュータ（例えば、図１２に示す汎用コンピュータ１２００）へダウンロードして構成することができ、該コンピュータに各種プログラムがダウンロードされた状態で、各種機能等を実施することができる。
【００６６】
図１２において、演算処理部（即ち、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit））１２０１は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ（Read  Only  Memory））１２０２の中に記憶されているプログラム、あるいは、記憶部１２０８から読み書き兼用メモリ（ＲＡＭ（Random  Access  Memory））１２０３へ書き込まれたプログラムに基づいて、各種処理を実施する。ＲＡＭ１２０３では、必要に応じて、ＣＰＵ１２０1が各種処理等を実施するときに必要なデータも記憶しておく。ＣＰＵ１２０１、ＲＯＭ１２０２及びＲＡＭ１２０３は、バス１２０４を経由してそれぞれ接続されている。入力／出力インターフェース１２０５も、バス１２０４につながっている。
【００６７】
入力部１２０６（キーボード、マウス等を含む）、出力部１２０７（モニタ、例えば、ブラウン管（ＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube））、液晶モニタ（ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display））等や、スピーカ等を含む）、記憶部１２０８（キーボードを含む）、通信部１２０９（ネットワークインターフェースカード、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）カード、モデム等）は、入力／出力インターフェース１２０５に接続されている。通信部１２０９は、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信処理を実施する。必要に応じて、ドライバ１２１０も入力／出力インターフェース１２０５に接続可能である。取り外し可能な媒体１２１１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、ＭＯ、半導体メモリ等であって、必要に応じてドライバ１２１０に装着され、必要に応じてコンピュータプログラムを読み出して、記憶部１２０８へダウンロードされる。
【００６８】
ソフトウエアを介して前記システム処理を実施する場合、ネットワーク（例えば、インターネットあるいは記憶媒体（例えば、取外し可能な媒体１２１１））からプログラムをダウンロードしても良い。
【００６９】
当業者においては、このような図１２に示すようなプログラムを記憶した記憶媒体は、装置とは離れたところからユーザにプログラムを提供する取り外し可能な媒体１２１１に限らない。取り外し可能な媒体１２１１の例としては、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc））を含む）、磁気光ディスク（MiniDisc（ＭＤ、登録商標）を含む）らを含む。また、記憶媒体はＲＯＭ１２０２であっても良く、記憶部１２０８に含まれるハードディスク等、その中にプログラムが記憶され、それらを含む装置からユーザへプログラムが送られる形態でも良い。
【００７０】
本発明では、更に、メモリとして、機器が読み取り可能なコマンドコードを記憶しているプログラム製品でも応用でき、前記コマンドコードが機器を介して読み取られると、本発明の実施形態における画像分割法が実施される。
【００７１】
前記機器が読み取り可能なコマンドコードを記憶しているプログラム製品を受け入れるための記憶媒体も本発明に適用できる。その記憶媒体は、ハードディスク、光ディスク、磁気光ディスク、メモリカード、メモリスティックには限定されない。
【００７２】
前記の具体的実施形態においては、一つの実施方法に示す特徴について、同様の方法を一つあるいは複数の他の実施方法の中で適用したり、その他の実施方法と組み合わせたり、あるいはその他の実施方法における特徴に替えるといったことも可能である。
【００７３】
さらに、“包含する／含む”といった用語を使用したときは、特徴・構成・ステップあるいは構造の存在を指し示す。ただし、その他の特徴・構成・ステップあるいは構造の存在や付加の排除を意味するものではない。
【００７４】
上記実施形態においては、数字構成の図番記号を用いて各ステップや構成を表記している。ただし、これらの図番記号は単なる説明や画図の都合への考慮によるものであって、その順序やいかなるほかの限定を表すものではない、と当業者は理解すべきである。
【００７５】
このほか、本実施形態の方法は、詳細な説明の欄において説明された時間順序に沿って実施されるものに限らず、その他の時間順序に沿って、同時に、あるいは独立して実施されても良い。それゆえ、本願の詳細な説明において説明された方法の実施順序は、本実施形態の技術範囲に対する構成を制限するものではない。
【００７６】
上記では、既に、本実施形態の具体的実施形態の説明をもって、本実施形態の説明を行っているものの、前記のすべての実施形態はすべて単なる例示に過ぎず、限定するものではない。当業者は、特許請求の主旨や範囲において、本実施形態の各種手直し・改良あるいは同等物の設計を行うことが可能である。これらの手直し・改良あるいは同等物は、本実施形態の保護範囲内に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７７】
１００      医用画像処理装置
１１０      領域運動分析部
１２０      対象運動分析部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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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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