(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている互いに隣り合う２つのフェーズのボリュームデータ間の濃度勾配に基づいて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出する動きベクトル算出手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータと、前記動きベクトル算出手段により算出された複数の動きベクトル群とを用いて、前記複数フェーズのボリュームデータを一つの合成ボリュームデータに合成するボリュームデータ合成手段と、を備えるボリュームデータ処理装置。
【請求項２】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出する動きベクトル算出手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータと、前記動きベクトル算出手段により算出された複数の動きベクトル群とを用いて、前記複数フェーズのボリュームデータのうちの一つである参照フェーズのボリュームデータ上の参照ボクセルの移動先のボクセルである対応ボクセルを、前記参照フェーズのボリュームデータ以外のボリュームデータである複数のターゲットフェーズのボリュームデータ上でそれぞれ特定し、前記特定された各ターゲットフェーズのボリュームデータ上の対応ボクセルのボクセル値を、前記参照ボクセルのボクセル値に加算して、前記複数フェーズのボリュームデータを一つの合成ボリュームデータに合成するボリュームデータ合成手段と、を備えるボリュームデータ処理装置。
【請求項３】
前記記憶手段には、第１の被験者の心電図同期ボリュームデータと一以上の第２の被験者の心電図同期ボリュームデータとが記憶されていて、
前記動きベクトル算出手段は、前記第１の被験者及び一以上の第２の被験者の心電図同期ボリュームデータのそれぞれについて、前記複数の動きベクトル群を算出し、
前記ボリュームデータ合成手段は、前記第１の被験者の合成ボリュームデータ及び前記一以上の第２の被験者の合成ボリュームデータをそれぞれ生成し、
前記ボリュームデータ処理装置は、
前記第１の被験者の合成ボリュームデータ、及び前記一以上の第２の被験者の合成ボリュームデータから、前記第１の被験者のポーラーマップ及び前記一以上の第２の被験者のポーラーマップを生成するポーラーマップ生成手段を、さらに備える請求項１または２に記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項４】
前記合成ボリュームデータは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像データである、請求項１〜３のいずれかに記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項５】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段を有するボリュームデータ処理装置が行う方法であって、
前記記憶手段に記憶されている互いに隣り合う２つのフェーズのボリュームデータ間の濃度勾配に基づいて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出するステップと、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータと、前記算出された複数の動きベクトル群とを用いて、前記複数フェーズのボリュームデータを一つの合成ボリュームデータに合成するステップと、を行うボリュームデータ処理方法。
【請求項６】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段を有するボリュームデータ処理装置が行う方法であって、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出するステップと、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータと、前記算出された複数の動きベクトル群とを用いて、前記複数フェーズのボリュームデータのうちの一つである参照フェーズのボリュームデータ上の参照ボクセルの移動先のボクセルである対応ボクセルを、前記参照フェーズのボリュームデータ以外のボリュームデータである複数のターゲットフェーズのボリュームデータ上でそれぞれ特定し、前記特定された各ターゲットフェーズのボリュームデータ上の対応ボクセルのボクセル値を、前記参照ボクセルのボクセル値に加算して、前記複数フェーズのボリュームデータを一つの合成ボリュームデータに合成するステップと、を行うボリュームデータ処理方法。
【請求項７】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段を有するボリュームデータ処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記記憶手段に記憶されている互いに隣り合う２つのフェーズのボリュームデータ間の濃度勾配に基づいて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出するステップと、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータと、前記算出された複数の動きベクトル群とを用いて、前記複数フェーズのボリュームデータを一つの合成ボリュームデータに合成するステップと、を前記ボリュームデータ処理装置に実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項８】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段を有するボリュームデータ処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出するステップと、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータと、前記算出された複数の動きベクトル群とを用いて、前記複数フェーズのボリュームデータのうちの一つである参照フェーズのボリュームデータ上の参照ボクセルの移動先のボクセルである対応ボクセルを、前記参照フェーズのボリュームデータ以外のボリュームデータである複数のターゲットフェーズのボリュームデータ上でそれぞれ特定し、前記特定された各ターゲットフェーズのボリュームデータ上の対応ボクセルのボクセル値を、前記参照ボクセルのボクセル値に加算して、前記複数フェーズのボリュームデータを一つの合成ボリュームデータに合成するステップと、を前記ボリュームデータ処理装置に実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心電図同期ＳＰＥＣＴ（Ｇａｔｅｄ  ＳＰＥＣＴ）画像から心臓の動きを打ち消した合成ＳＰＥＣＴ画像を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ  Ｉｓｏｔｏｐｅ）を投与して、心筋の血流の状態を示す心臓の断層画像を撮影する心筋ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）という手法が知られている。さらに、心筋ＳＰＥＣＴの撮影方法として、心電図に同期させて撮影する心電図同期ＳＰＥＣＴ（Ｇａｔｅｄ  ＳＰＥＣＴ）と、心電図とは非同期の心電図非同期ＳＰＥＣＴ（Ｎｏｎ−Ｇａｔｅｄ  ＳＰＥＣＴ）とがある。心電図同期ＳＰＥＣＴにより撮影した画像を処理する技術には、例えば特許文献１に記載されているようなものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１５３８６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、心電図非同期ＳＰＥＣＴは、心臓の動きを無視したブレの大きい画像であり、そこから得られる情報には限界がある。
【０００５】
心電図同期ＳＥＰＣＴは、複数のフェーズ画像をそれぞれ解析することによって、心臓の動きによる変化を抽出し、より多くの情報を得られるようにしたものである。
【０００６】
ところで、心臓の動きをより正確に見ると、上下方向の軸に対してねじれながら拡張及び収縮を繰り返していることが知られている。心電図同期ＳＥＰＣＴの従来の解析では、このねじれは考慮されずに行われている。
【０００７】
これは、心電図同期ＳＥＰＣＴ画像に限らず、心電図に同期させた他のモダリティに係る画像に対しても同様である。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、心電図に同期した画像から、ねじれを含む心臓の動きを打ち消した画像を合成することである。
【０００９】
さらに、本発明の別の目的は、ねじれを含む心臓の動きを打ち消した合成画像を用いて、被験者間の比較を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一つの実施態様に従うボリュームデータ処理装置は、心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出する動きベクトル算出手段と、前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータと、前記動きベクトル算出手段により算出された複数の動きベクトル群とを用いて、前記複数フェーズのボリュームデータを一つの合成ボリュームデータに合成するボリュームデータ合成手段と、を備える。
【００１１】
好適な実施形態では、前記記憶手段には、第１の被験者の心電図同期ボリュームデータと一以上の第２の被験者の心電図同期ボリュームデータとが記憶されていて、前記動きベクトル算出手段は、前記第１の被験者及び一以上の第２の被験者の心電図同期ボリュームデータのそれぞれについて、前記複数の動きベクトル群を算出し、前記ボリュームデータ合成手段は、前記第１の被験者及び前記一以上の第２の被験者の前記合成ボリュームデータをそれぞれ生成し、前記ボリュームデータ処理装置は、前記第１の被験者の合成ボリュームデータ、及び前記一以上の第２の被験者の心電図同期ボリュームデータから、前記第１の被験者のポーラーマップ及び前記一以上の第２の被験者のポーラーマップを生成するポーラーマップ生成手段を、さらに備えてもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記動きベクトル算出手段は、互いに隣り合う２つのフェーズのボリュームデータ間の濃度勾配に基づいて前記動きベクトル群を算出するようにしてもよい。
【００１３】
好適な実施形態では、前記ボリュームデータ合成手段は、前記複数の動きベクトル群を用いて、前記複数フェーズのボリュームデータのうちの一つである参照フェーズのボリュームデータ上の参照ボクセルの移動先のボクセルである対応ボクセルを、前記参照フェーズのボリュームデータ以外のボリュームデータであるターゲットフェーズのボリュームデータ上でそれぞれ特定し、前記特定された各ターゲットフェーズのボリュームデータ上の対応ボクセルのすべてのボクセル値を、前記参照ボクセルのボクセル値に加算して、前記合成ＳＰＥＣＴデータを生成するようにしてもよい。
【００１４】
好適な実施形態では、前記ボリュームデータは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像データであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係るＳＰＥＣＴ画像処理システムの全体構成図である。
【図２】心電図同期ＳＰＥＣＴの説明図である。
【図３】動きベクトルの説明図である。
【図４】動きベクトル算出部１３が行う処理のフローチャートである。
【図５】画像合成処理の説明図である。
【図６】ＳＰＥＣＴ画像合成部１７が行う処理のフローチャートである。
【図７】ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の全体処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態に係るＳＰＥＣＴ画像処理システムについて、図面を参照して説明する。本実施形態では、心筋の血流及び機能の解析を行うための心電図同期ＳＰＥＣＴ法に基づいて撮影した画像の解析を行う心電図同期ＳＰＥＣＴの画像解析を例に説明するが、本発明は、これ以外にも、心電図に同期させたＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、超音波による画像を用いて、合成画像を生成することができる。
【００１７】
図１は、本実施形態にかかるＳＰＥＣＴ画像処理システムの全体構成図である。すなわち、本システムは、心電図同期ＳＰＥＣＴ法で被験者の心臓の３次元画像を生成する画像再構成システム１と、画像再構成システム１で再構成された時系列の画像データの解析を行うＳＰＥＣＴ画像処理装置１００とを備える。
【００１８】
画像再構成システム１は、心電図と同期させて、各フェーズ（位相）における心臓の３次元ＳＰＥＣＴ画像を生成する、心電図同期ＳＰＥＣＴを行う。例えば、図２に示すように、心電図のＲ波同士の間隔（Ｒ−Ｒ間隔：心臓の運動の１周期）をＮ（Ｎは２以上の整数）等分し、Ｒ−Ｒ間隔の１／Ｎのサンプリング周期で各フェーズのＳＰＥＣＴ画像（以下、フェーズ画像と称する）を撮影する。図２には、３次元画像の一つの断層画像である短軸断層画像（Short Axis；以下ＳＡ画像という）を例示しているが、これ以外にも、左心室の長軸垂直断層像（Vertical Long Axis）、長軸水平断層像（Horizontal Long Axis）などの表示の仕方がある。
【００１９】
この撮影は、少なくとも心拍の１周期以上の間継続して行われる。画像再構成システム１は、同一部位について、複数の周期に渡り、同一フェーズの画像を重ね合わせて、Ｎ枚のフェーズ画像（ボリュームデータ）を生成する。なお、図２ではＮ＝８の例を示したが、Ｎは任意であって、例えば、１６，２０，３２などでもよい。画像再構成システム１によって生成された心電図同期ＳＰＥＣＴ画像が、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に格納される。
【００２０】
図１に戻ると、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００は、画像処理装置本体１０と、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどの入力装置３及び液晶ディスプレイなどの表示装置５とを備える。
【００２１】
画像処理装置本体１０は、例えばプロセッサ及びメモリを備える汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像処理装置本体１０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。そのコンピュータプログラムは、コンピュータ読みとり可能な記録媒体に格納可能である。
【００２２】
画像処理装置本体１０は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像（心電図同期画像）を記憶する心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１と、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像から動きベクトルを算出する動きベクトル算出部１３と、心臓の動きを示す動きベクトルのデータを記憶するベクトルデータ記憶部１５と、合成ＳＰＥＣＴ画像を生成するＳＰＥＣＴ画像合成部１７と、健常者の合成ＳＰＥＣＴ画像を処理する健常者データ処理部１８と、合成ＳＰＥＣＴ画像のデータを記憶する合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９と、ポーラーマップ生成部２１と、表示制御部２３と備える。
【００２３】
心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１は、患者（第１の被験者）の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ１１１と、一以上の健常者（第２の被験者）の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ１１３とを記憶する。心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴにより心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのフェーズ画像（ボリュームデータ）からなる。各フェーズ画像は、それぞれ３次元画像であるから、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３は、３次元ボクセルにそれぞれのカウント値（画素値）が格納されるボリュームデータである。
【００２４】
動きベクトル算出部１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像の複数のフェーズ画像を用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す動きベクトルを算出する。動きベクトル算出部１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されている患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３のそれぞれに対して、以下に説明する処理によって患者の動きベクトル及び健常者の動きベクトルの算出を行う。ここで算出された心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１に対応する患者の動きベクトルのデータ（患者ベクトルデータ）１５１、及び心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３に対応する健常者の動きベクトルのデータ（健常者ベクトルデータ）１５３は、それぞれベクトルデータ記憶部１５に保存される。
【００２５】
動きベクトル算出部１３は、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像のうちの前フェーズのフェーズ画像における心臓領域に対応するそれぞれのボクセルが、後フェーズのフェーズ画像においてどこへ移動したかを示す個別の３次元の個別の動きベクトルを算出する。つまり、動きベクトル算出部１３は、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像から、ボクセル数分の個別の動きベクトルを含む動きベクトル群を算出する。動きベクトル算出部１３は、すべてのフェーズ間について動きベクトル群を算出する。図２のように８フェーズの心電図同期ＳＰＥＣＴ画像の場合、７つの動きベクトル群が算出される。
【００２６】
動きベクトル算出部１３は、複数のボクセルを一つの単位として、それぞれの個別動きベクトルを算出してもよいし、最後のフェーズ画像と最初のフェーズ画像（図２の場合フェーズ画像Ｐ８とＰ１）の間の動きベクトル群を算出してもよい。
【００２７】
動きベクトル算出部１３は、互いにフェーズが隣り合う２枚のフェーズ画像間の濃度勾配に基づいて動きベクトルを算出する。例えば、動きベクトル算出部１３は、オプティカルフロー法（特に、濃度勾配を利用した勾配法またはブロックマッチング法）を用いて、各フェーズ間の動きベクトル群を算出してもよい。
【００２８】
図３を用いて、ベクトル算出部１３の処理について具体的に説明する。なお、ここでは説明の便宜のために２次元の画像及び２次元のベクトルを図示しているが、現実には、動きベクトル算出部１３は３次元画像（ボリュームデータ）を用いて３次元ベクトルを算出する。
【００２９】
図３は、連続するフェーズ画像の例として、フェーズ１のフェーズ画像Ｐ１、フェーズ２のフェーズ画像Ｐ２及びフェーズ３のフェーズ画像Ｐ３におけるＳＡ画像を示す。動きベクトル算出部１３は、フェーズ画像Ｐ１とＰ２から、フェーズ１−２間の動きベクトル群Ｖ１を算出する。同様に、動きベクトル算出部１３は、フェーズ画像Ｐ２とＰ３から、フェーズ２−３間の動きベクトル群Ｖ２を算出する。動きベクトル算出部１３は、フェーズ４以降の画像に対しても同様の処理を行う。図３に示す動きベクトル群Ｖ１、Ｖ２内の一つ一つの矢印及び点が個別の動きベクトルを示す。
【００３０】
例えば、ベクトル算出部１３は、動きベクトル群を算出する際、オプティカルフロー法を用いて、前フェーズ（例えばフェーズ１）のフェーズ画像の各ボクセルから、後フェーズ（例えばフェーズ２）のフェーズ画像のいずれかのボクセルへの個別の動きベクトルをそれぞれ算出する。そして、動きベクトル群に含まれる各個別の動きベクトルは、前フェーズのフェーズ画像の各ボクセルにそれぞれ対応づけられる。
【００３１】
図４は、動きベクトル算出部１３が行う処理のフローチャートである。動きベクトル算出部１３は、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３のそれぞれに対して以下の処理を実行する。
【００３２】
動きベクトル算出部１３は、まず、隣り合う２枚のフェーズ画像を対象画像として特定する（Ｓ１１）。動きベクトル算出部１３は、ステップＳ１１で特定された対象画像を用いて、オプティカルフロー法によって対象画像のうちの前のフェーズ画像から後のフェーズ画像への動きベクトル群を算出する（Ｓ１３）。動きベクトル算出部１３は、ここで算出された動きベクトル群をベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ１５）。動きベクトル算出部１３は、ステップＳ１１及びＳ１３の処理をすべてのフェーズ間について行う（Ｓ１７）。ここで算出されたすべてのフェーズ間のベクトル群が、所定の基準の範囲内に収束するまで、ステップＳ１１〜Ｓ１７までの処理を繰り返して行う（Ｓ１９）。
【００３３】
図１に戻ると、ベクトルデータ記憶部１５は、ベクトル算出部１３によって算出された動きベクトルのデータを保存する。例えば、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３を上記の例のように心拍の１周期を８フェーズに分けたときは、ベクトルデータ記憶部１５には、それぞれの患者及び健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３について、それぞれ、７つの動きベクトル群がベクトルデータ１５１，１５３として保存される。なお、患者及び健常者のベクトルデータ１５１，１５３は、上述の通り、３次元のボクセルのそれぞれに、一つの３次元ベクトルが割り当てられている。
【００３４】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されている複数のフェーズ画像と、ベクトルデータ記憶部１５に保存されている複数の動きベクトル群とを用いて、合成ＳＰＥＣＴ画像を生成する。ここで生成される合成ＳＰＥＣＴ画像は、ねじれを含む現実の心臓の動きを取り除いて、各フェーズ画像を一枚に集約したものである。つまり、動きベクトルを用いることによって、各フェーズ画像間で対応していると思われる心臓の部位を特定し、対応する部位のボクセル値を加算して一枚の画像に集約することにより、ねじれを含む心臓の動きを打ち消した、より正確な心臓のＳＰＥＣＴ画像を得ることができる。
【００３５】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１及び患者ベクトルデータ１５１から、その患者の合成ＳＰＥＣＴ画像１９１を生成し、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存する。同様に、ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３及び健常者ベクトルデータ１５３から、各健常者の合成ＳＰＥＣＴ画像１９３を生成し、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存する。
【００３６】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、複数の動きベクトル群を用いて、複数のフェーズ画像のうちの一つである参照フェーズ画像上の参照ボクセルが移動した移動先のボクセルである対応ボクセルを、参照フェーズ画像以外のターゲットフェーズ画像上でそれぞれ特定し、特定された各ターゲットフェーズ画像上の対応ボクセルのすべてのボクセル値を、参照ボクセルのボクセル値に加算して、合成ＳＰＥＣＴ画像を生成する。
【００３７】
図５を用いて、ＳＰＥＣＴ画像合成部１７による画像合成処理例を具体的に説明する。
【００３８】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、ある一つのフェーズ画像を参照画像とする。参照画像以外のフェーズ画像をターゲット画像とし、参照画像上の参照ボクセルがターゲット画像上のどのボクセルへ移動したか、つまり、参照ボクセルが移動した、ターゲット画像上における移動先のボクセル（対応ボクセル）を個別動きベクトルを用いて特定する。
【００３９】
例えば、ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、フェーズ１のフェーズ画像Ｐ１を参照画像とする。そして、参照画像と参照画像と隣り合うフェーズのターゲット画像＃１のボクセル同士を、これら２枚のフェーズ画像間の動きベクトル群を用いて対応づける。例えば、図５Ａの例では、参照画像の参照ボクセルをＡ０（ｘ０，ｙ０，ｚ０）とすると、参照ボクセルＡ０には個別の動きベクトルｖ１（ａ１，ｂ１，ｃ１）が対応づけられている。このとき、参照ボクセルＡ０（ｘ０，ｙ０，ｚ０）と対応づけられる対応ボクセルＡ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）は以下のように定まる。
ｘ１＝ｘ０＋ａ１
ｙ１＝ｙ０＋ｂ１
ｚ１＝ｚ０＋ｃ１
【００４０】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、さらに、上記と同様にして、ターゲット画像＃１と、ターゲット画像＃１と隣り合うフェーズのターゲット画像＃２とを、これら２枚のフェーズ画像間の動きベクトル群を用いて対応づける。つまり、対応ボクセルＡ１に個別ベクトルｖ２（ａ２，ｂ２，ｃ２）が対応づけられているとき、対応ボクセルＡ１にさらに対応するターゲット画像＃２上の対応ボクセルＡ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）は、以下のようにして定まる。
ｘ２＝ｘ１＋ａ２＝ｘ０＋ａ１＋ａ２
ｙ２＝ｙ１＋ｂ２＝ｙ０＋ｂ１＋ｂ２
ｚ２＝ｚ１＋ｃ２＝ｚ０＋ｃ１＋ｃ２
【００４１】
そして、ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、図５Ａに示すように、これらと同様の処理を残りのフェーズ画像をターゲット画像として行う。なお、上述のようにして対応づけられた前フェーズのフェーズ画像のボクセルと後フェーズのフェーズ画像のボクセルとは、必ずしも一対一対応になるとは限らず、一対多または多対一となる場合もある。一つのターゲット画像に複数の対応ボクセル候補がある場合、任意の方法で一つの対応ボクセルを特定する。
【００４２】
次に、ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、上記のように対応づけられた、異なるフェーズ画像間のボクセルのボクセル値を加算する。そして、この加算されたボクセル値を、参照画像の参照ボクセルのボクセル値として、合成画像を生成する。例えば上記の例では、対応ボクセルＡ１〜Ａ７のボクセル値をすべて参照ボクセルＡ０に加算して、参照画像をベースとする合成画像を生成する。なお、どのフェーズ画像を参照画像とするかは任意である。
【００４３】
図６は、ＳＰＥＣＴ画像合成部１７が行う合成画像の生成処理のフローチャートである。ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、患者及び被験者のぞれぞれの心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３及びベクトルデータ１５１，１５３を用いて以下の処理を実行する。
【００４４】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、まず、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されているフェーズ画像のうちの一つを参照画像に定める（Ｓ２１）。さらに、ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、参照画像の中の一つのボクセルを参照ボクセルとして定める（Ｓ２３）。
【００４５】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、ターゲット画像を一つ選択し（Ｓ２５）、そのターゲット画像における参照ボクセルと対応する対応ボクセルを、ベクトルデータ記憶部１５に保存されている動きベクトルを用いて特定する（Ｓ２７）。この対応ボクセルの特定方法の詳細は上述した通りである。ステップＳ２５及びＳ２７の処理を、すべてのターゲット画像に対して行う（Ｓ２９）。これにより、一つの参照ボクセルに対して、すべてのターゲット画像上にそれぞれ一つの対応ボクセルが定まる。
【００４６】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、ステップＳ２３〜Ｓ２９までの処理を、参照画像のすべてのボクセルについて行う（Ｓ３１）。これにより、参照画像のすべてのボクセルに対して、すべてのターゲット画像上の対応ボクセルが定まる。
【００４７】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、参照画像の各ボクセルに、それぞれ対応づけられているターゲット画像の対応ボクセルのボクセル値を加算して、合成画像を生成する（Ｓ３３）。ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、ここで生成された合成画像を合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存する（Ｓ３５）。
【００４８】
なお、この例ではフェーズ１を参照画像とし、フェーズ２〜フェーズ７までのフェーズ画像を、ベクトルの順方向に辿っていったが、フェーズ１以外のフェーズ画像を参照画像とし、一部または全部のベクトルを逆方向へ辿って合成画像を生成してもよい。
【００４９】
健常者データ処理部１８は、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に記憶されている一以上の健常者の合成ＳＰＥＣＴ画像のデータを処理して、健常者平均の合成ＳＰＥＣＴ画像１９５を生成する。例えば、健常者データ処理部１８は、複数の健常者の合成ＳＰＥＣＴ画像データのそれぞれ対応するボクセルの値を合計し、その平均値を算出して、健常者平均の合成ＳＰＥＣＴ画像１９５を生成してもよい。
【００５０】
合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９は、ＳＰＥＣＴ画像合成部１７によって合成された合成ＳＰＥＣＴ画像のデータを記憶する。例えば、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９には、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１に基づく患者の合成ＳＰＥＣＴ画像１９１及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３に基づく健常者の合成ＳＰＥＣＴ画像１９３が記憶される。合成ＳＰＥＣＴ画像１９１，１９３も３次元画像であって、３次元ボクセルにそれぞれのカウント値（画素値）が格納されている。なお、健常者のデータについては、上記の通り、健常者データ処理部１８が生成した健常者平均の合成ＳＰＥＣＴ画像が保存されるようにしてもよい。
【００５１】
ポーラーマップ生成部２１は、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存されている合成ＳＰＥＣＴ画像１９１，１９３からポーラーマップ（ブルズアイマップ）を生成する。ポーラーマップ生成部２１は、一以上の健常者については、個々の合成ＳＰＥＣＴ画像１９３からポーラーマップを生成してもよいし、健常者平均の合成ＳＰＥＣＴ画像１９５からポーラーマップを生成してもよい。
【００５２】
なお、ポーラーマップ生成部２１は、ポーラーマップを生成することで被験者同士（例えば患者と健常者）を比較するための正規化を行っている。従って、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００は、ポーラーマップ以外の正規化手法を用いてもよい。
【００５３】
表示制御部２３は、ポーラーマップ生成部２１が生成したポーラーマップを表示装置５に表示させる。これ以外にも、表示制御部２３は、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されている心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３及びベクトルデータ記憶部１５に保存されているベクトルデータ１５１を表示装置５に表示させてもよい。
【００５４】
図７は、上記のような構成を備えるＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の全体処理手順を示すフローチャートである。心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１には、予め画像再構成システム１によって再構成された患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３が保存されている。
【００５５】
まず、動きベクトル算出部１３が、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１に基づいて患者の動きベクトル群を算出し、患者ベクトルデータ１５１としてベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ４１）。動きベクトル算出部１３は、さらに、一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３に基づいて健常者の動きベクトル群を算出し、健常者ベクトルデータ１５３としてベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ４３）。
【００５６】
ＳＰＥＣＴ画像合成部１７が、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１及び患者ベクトルデータ１５１に基づいて患者の合成ＳＰＥＣＴ画像を生成し、患者合成ＳＰＥＣＴ画像１９１として、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存する（Ｓ４５）。ＳＰＥＣＴ画像合成部１７は、さらに、一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３及び健常者ベクトルデータ１５３に基づいて健常者の合成ＳＰＥＣＴ画像を生成し、健常者合成ＳＰＥＣＴ画像１９３として、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存する。さらに、健常者データ処理部１８が、健常者合成ＳＰＥＣＴ画像１９３から健常者平均の合成ＳＰＥＣＴ画像１９５を生成して、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存する（Ｓ４７）。
【００５７】
ポーラーマップ生成部２１は、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存されている患者の合成ＳＰＥＣＴ画像のデータ１９１に基づいて、患者のポーラーマップを生成する（Ｓ４９）。ポーラーマップ生成部２１は、さらに、合成ＳＰＥＣＴデータ記憶部１９に保存されている健常者平均の合成ＳＰＥＣＴ画像のデータ１９５に基づいて、健常者のポーラーマップを生成する（Ｓ５１）。そして、表示制御部２３は、患者及び健常者のポーラーマップを表示装置５に表示させる（Ｓ５３）。
【００５８】
これにより、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像から、ねじれを含む心臓の動きを打ち消したＳＰＥＣＴ画像を合成するができる。さらに、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像からねじれを含む心臓の動きを打ち消した合成ＳＰＥＣＴ画像を用いて、患者と健常者などの被験者間の比較を容易に行うことができる。
【００５９】
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。
【００６０】
例えば、上述の実施形態では、８つのフェーズ画像から７つの動きベクトル群を算出したが、最初のフェーズと最後のフェーズとの間のベクトル群を算出してもよい。これにより、理論的には、心筋の各部位が心拍一周期で元の位置に戻るベクトル群が得られる。ＳＰＥＣＴ画像の合成処理は、この一周期に渡るベクトル群を用いて行ってもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１  画像再構成システム
１０  画像処理装置本体
１１  データ記憶部
１３  ベクトル算出部
１５  ベクトルデータ記憶部
１７  画像合成部
１９  データ記憶部
２１  ポーラーマップ生成部
２３  表示制御部
１００  ＳＰＥＣＴ画像処理装置
【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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