(57)【要約】【課題】処理の負荷を抑制しながら、対象物を構成する要素の機能の高さを高い精度にて推定することが可能な画像処理装置を提供すること。【解決手段】画像処理装置１は、対象物が撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、対象物を構成する要素を第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定する要素特定部１０２と、第１画像において特定された第１画像要素の体積に対して、第２画像において特定された第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、各画像組に対して取得する第１パラメータ取得部１０３と、画像組を構成する第１画像における対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における対象物の体積と、の差に対して、第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する第２パラメータ取得部１０４と、を備える。【選択図】図１
2018068814.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間の経過に伴って体積が変化する対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、前記対象物を構成する要素を、前記少なくとも２組の画像組を構成する第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定する要素特定部と、
前記画像組を構成する第１画像において前記特定された要素である第１画像要素の体積に対して、当該画像組を構成する第２画像において前記特定された要素である第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、前記少なくとも２つの画像組のそれぞれに対して取得する第１パラメータ取得部と、
前記画像組を構成する第１画像における前記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における前記対象物の体積と、の差に対して、前記第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する第２パラメータ取得部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記第２パラメータ取得部は、前記画像組を構成する第１画像における前記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における前記対象物の体積と、の差に対する、前記第１パラメータの変化を表す一次関数により表される直線の傾きを前記第２パラメータとして取得する、画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記三次元画像は、位置毎のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）値を表すＣＴ画像であり、
前記第１パラメータ取得部は、数式１に基づいて前記第１パラメータＶＨＵ（ｘ）を取得し、前記数式１において、ｘは、前記第１画像要素の位置を表し、ｕ（ｘ）は、前記第１画像要素の位置から、前記第２画像要素の位置への変位ベクトルを表し、ＨＵ１は、前記第１画像要素のＣＴ値を表し、ＨＵ２は、前記第２画像要素のＣＴ値を表す、画像処理装置。
【数１】
2018068814.tif 000005
【請求項４】
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記第１パラメータ取得部は、数式２に基づいて前記第１パラメータＶｊａｃ（ｘ）を取得し、前記数式２において、ｘは、前記第１画像要素の位置を表し、ｕ（ｘ）は、前記第１画像要素の位置から、前記第２画像要素の位置への変位ベクトルを表す、画像処理装置。
【数２】
2018068814.tif 000006
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
前記要素特定部は、前記対象物を構成する複数の異なる要素のそれぞれに対して前記第１画像要素及び前記第２画像要素の特定を行ない、
前記第１パラメータ取得部は、前記複数の要素のそれぞれに対して前記第１パラメータの取得を行ない、
前記第２パラメータ取得部は、前記複数の要素のそれぞれに対して前記第２パラメータの取得を行なう、画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置であって、
前記対象物のうちの、当該対象物を構成する要素が有する所定の機能が他の領域よりも高い領域を、前記取得された第２パラメータに基づいて特定し、前記特定された領域を表す情報を出力する出力部を備える、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記出力部は、前記対象物のうちの、前記取得された第２パラメータが所定の閾値以上である領域を、前記対象物のうちの、前記機能が他の領域よりも高い領域として特定する、画像処理装置。
【請求項８】
時間の経過に伴って体積が変化する対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、前記対象物を構成する要素を、前記少なくとも２組の画像組を構成する第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定し、
前記画像組を構成する第１画像において前記特定された要素である第１画像要素の体積に対して、当該画像組を構成する第２画像において前記特定された要素である第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、前記少なくとも２つの画像組のそれぞれに対して取得し、
前記画像組を構成する第１画像における前記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における前記対象物の体積と、の差に対して、前記第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する、画像処理方法。
【請求項９】
時間の経過に伴って体積が変化する対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、前記対象物を構成する要素を、前記少なくとも２組の画像組を構成する第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定し、
前記画像組を構成する第１画像において前記特定された要素である第１画像要素の体積に対して、当該画像組を構成する第２画像において前記特定された要素である第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、前記少なくとも２つの画像組のそれぞれに対して取得し、
前記画像組を構成する第１画像における前記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における前記対象物の体積と、の差に対して、前記第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する、処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
対象物としての肺が撮影された三次元画像を処理する画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１）。画像処理装置は、複数の異なる時点にてそれぞれ取得された複数の三次元画像に基づいて、肺を構成する要素毎の変位ベクトルに関するヤコビアンの時間に対する変化を表す所定の近似関数を特定する関数特定パラメータを取得する。近似関数は、余弦関数のべき乗を含む。
【０００３】
画像処理装置は、取得された関数特定パラメータに基づいて、各要素の状態を推定する。これにより、例えば、肺のうちの、換気を行なう機能が他の領域よりも高い領域を特定できる。この結果、例えば、肺に放射線を照射する場合において、特定された領域に照射される放射線の量を抑制できるので、肺が換気を行なう機能が低下することを抑制できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１５−５２１８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、例えば、三次元画像がノイズを含む場合、要素に対するヤコビアンと、当該要素の機能の高さと、の相関が弱くなることがある。また、上記画像処理装置が用いる近似関数は、余弦関数のべき乗を含む比較的複雑な関数である。このため、関数特定パラメータを取得する処理の負荷が過大となることがある。
【０００６】
このように、上記画像処理装置においては、処理の負荷を抑制しながら、肺を構成する要素の機能の高さを高い精度にて推定できない虞があった。この種の課題は、対象物が肺と異なる場合にも同様に生じることがある。
【０００７】
本発明の目的の一つは、処理の負荷を抑制しながら、対象物を構成する要素の機能の高さを高い精度にて推定することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一つの側面では、画像処理装置は、
時間の経過に伴って体積が変化する対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、上記対象物を構成する要素を、上記少なくとも２組の画像組を構成する第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定する要素特定部と、
上記画像組を構成する第１画像において上記特定された要素である第１画像要素の体積に対して、当該画像組を構成する第２画像において上記特定された要素である第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、上記少なくとも２つの画像組のそれぞれに対して取得する第１パラメータ取得部と、
上記画像組を構成する第１画像における上記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における上記対象物の体積と、の差に対して、上記第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する第２パラメータ取得部と、
を備える。
【０００９】
他の一つの側面では、画像処理方法は、
時間の経過に伴って体積が変化する対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、上記対象物を構成する要素を、上記少なくとも２組の画像組を構成する第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定し、
上記画像組を構成する第１画像において上記特定された要素である第１画像要素の体積に対して、当該画像組を構成する第２画像において上記特定された要素である第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、上記少なくとも２つの画像組のそれぞれに対して取得し、
上記画像組を構成する第１画像における上記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における上記対象物の体積と、の差に対して、上記第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する。
【００１０】
他の一つの側面では、画像処理プログラムは、
時間の経過に伴って体積が変化する対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、上記対象物を構成する要素を、上記少なくとも２組の画像組を構成する第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定し、
上記画像組を構成する第１画像において上記特定された要素である第１画像要素の体積に対して、当該画像組を構成する第２画像において上記特定された要素である第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、上記少なくとも２つの画像組のそれぞれに対して取得し、
上記画像組を構成する第１画像における上記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における上記対象物の体積と、の差に対して、上記第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
処理の負荷を抑制しながら、対象物を構成する要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１実施形態の画像処理装置の構成を表す図である。
【図２】図１の画像処理装置の機能を表すブロック図である。
【図３】肺容積の時間に対する変化を表すグラフである。
【図４】第１パラメータの肺容積差に対する変化を表すグラフである。
【図５】図１の画像処理装置が実行する処理を表すフローチャートである。
【図６】図１の画像処理装置、又は、比較例の画像処理装置により取得されたパラメータと、核医学検査によって測定されたパラメータと、の間の相関係数を表す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の、画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム、に関する各実施形態について説明する。
【００１４】
＜第１実施形態＞
（概要）
第１実施形態の画像処理装置は、時間の経過に伴って体積が変化する対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、上記対象物を構成する要素を、上記少なくとも２組の画像組を構成する第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定する。更に、画像処理装置は、上記画像組を構成する第１画像において上記特定された要素である第１画像要素の体積に対して、当該画像組を構成する第２画像において上記特定された要素である第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、上記少なくとも２つの画像組のそれぞれに対して取得する。加えて、画像処理装置は、上記画像組を構成する第１画像における上記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における上記対象物の体積と、の差に対して、上記第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する。
【００１５】
上記第２パラメータと、対象物を構成する要素が有する所定の機能と、は強い相関を有する。例えば、対象物が肺である場合、上記第２パラメータと、要素が換気を行なう機能と、は強い相関を有する。従って、上記構成によれば、第２パラメータに基づいて、要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。このように、上記構成によれば、処理の負荷を抑制しながら、要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。
以下、第１実施形態の画像処理装置について、より詳細に説明する。
【００１６】
（構成）
図１に表されるように、第１実施形態の画像処理装置１は、バスＢＵを介して互いに接続された、処理装置１１、記憶装置１２、入力装置１３、出力装置１４、及び、通信装置１５を備える。本例では、画像処理装置１は、生体内の対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像を処理する。なお、対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像は、四次元画像と表されてもよい。また、生体内の対象物が撮影された三次元画像は、医用三次元画像と表されてもよい。また、画像処理装置１は、医用画像処理装置と表されてもよい。
【００１７】
本例では、対象物は、肺である。なお、対象物は、肺以外の器官（例えば、心臓、脳、又は、血管等）であってもよい。
【００１８】
処理装置１１は、記憶装置１２に記憶されているプログラムを実行することにより、記憶装置１２、入力装置１３、及び、出力装置１４を制御する。本例では、処理装置１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。なお、処理装置１１は、ＣＰＵに代えて、又は、ＣＰＵに加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、又は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を含んでもよい。また、処理装置１１が備えるＣＰＵの数は、２以上であってもよい。
【００１９】
記憶装置１２は、プログラムを予め記憶する。記憶装置１２は、処理装置１１によるプログラムの実行に伴って生成される情報を記憶する。本例では、記憶装置１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体メモリ、有機メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、及び、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）の少なくとも１つを含む。
【００２０】
なお、画像処理装置１は、処理装置１１及び記憶装置１２に代えて、又は、処理装置１１及び記憶装置１２に加えて、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）回路、又は、プログラム可能な論理回路（例えば、ＰＬＤ、又は、ＦＰＧＡ）等の処理回路を備えてもよい。ＰＬＤは、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅの略記である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙの略記である。
【００２１】
入力装置１３は、画像処理装置１の外部から情報を入力する。本例では、入力装置１３は、キーボード、及び、マウスを備える。なお、入力装置１３は、マイクロフォン、又は、カメラを備えてもよい。
【００２２】
出力装置１４は、画像処理装置１の外部に情報を出力する。本例では、出力装置１４は、ディスプレイを備える。なお、出力装置１４は、スピーカを備えてもよい。
なお、画像処理装置１は、入力装置１３及び出力装置１４の両方を構成するタッチパネル式のディスプレイを備えてもよい。
【００２３】
通信装置１５は、画像処理装置１の外部の装置と通信する。本例では、通信装置１５は、生体内の対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像を生成する画像生成装置に接続されるとともに、当該画像生成装置から複数の三次元画像を受信する。なお、通信装置１５は、通信網を介して画像生成装置と接続されていてもよい。また、画像処理装置１は、画像生成装置の一部を構成してもよい。この場合、画像処理装置１は、通信装置１５を備えなくてもよい。
【００２４】
本例では、画像生成装置は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置である。本例では、ＣＴ装置は、Ｘ線を用いることにより三次元画像を生成する。従って、本例では、三次元画像は、位置毎のＣＴ値を表すＣＴ画像である。本例では、ＣＴ値の単位は、Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ  Ｕｎｉｔ（ＨＵ）である。ＣＴ値は、Ｘ線を吸収する程度を表すとともに、水に対する相対値を表す。水に対するＣＴ値は、０である。
なお、ＣＴ装置は、超音波を用いることにより三次元画像を生成してもよい。
【００２５】
なお、画像生成装置は、核磁気共鳴画像法（ＭＲＩ；Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、ポジトロン断層法（ＰＥＴ；Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、又は、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ；Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）と呼ばれる技術を用いることにより三次元画像を生成してもよい。
【００２６】
また、通信装置１５は、画像生成装置により生成された複数の三次元画像を保持する情報処理装置と通信網を介して接続されるとともに、当該情報処理装置から複数の三次元画像を受信してもよい。なお、画像処理装置１は、情報処理装置の一部を構成してもよい。この場合、画像処理装置１は、通信装置１５を備えなくてもよい。
【００２７】
また、画像処理装置１は、複数の三次元画像が記録された記録媒体から複数の三次元画像を読み出すことにより、複数の三次元画像が入力されてもよい。この場合、画像処理装置１は、通信装置１５を備えなくてもよい。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は、半導体メモリである。
【００２８】
また、通信装置１５は、放射線を生体に照射する放射線照射装置に接続されるとともに、当該放射線照射装置による放射線の照射を制御するための制御情報を、当該放射線照射装置に送信してもよい。なお、通信装置１５は、通信網を介して放射線照射装置と接続されていてもよい。また、画像処理装置１は、放射線照射装置の一部を構成してもよい。この場合、画像処理装置１は、通信装置１５を備えなくてもよい。
【００２９】
また、通信装置１５は、放射線照射装置による放射線の照射を制御するための制御情報を保持するための情報処理装置と通信網を介して接続されるとともに、当該情報処理装置へ制御情報を送信してもよい。なお、画像処理装置１は、情報処理装置の一部を構成してもよい。この場合、画像処理装置１は、通信装置１５を備えなくてもよい。
【００３０】
また、画像処理装置１は、放射線照射装置による放射線の照射を制御するための制御情報を記録媒体に書き込むことにより、当該制御情報を出力してもよい。この場合、画像処理装置１は、通信装置１５を備えなくてもよい。
【００３１】
（機能）
図２に表されるように、画像処理装置１の機能は、画像取得部１０１と、要素特定部１０２と、第１パラメータ取得部１０３と、第２パラメータ取得部１０４と、出力部１０５と、を含む。
【００３２】
画像取得部１０１は、処理装置１１、記憶装置１２及び通信装置１５により実現される。
画像取得部１０１は、画像生成装置から、対象物がＮ個の異なる時点にてそれぞれ撮影されたＮ個の三次元画像を受信することにより、当該Ｎ個の三次元画像を取得する。上述したように、本例では、対象物は、肺である。従って、対象物は、時間の経過に伴って体積が変化する。なお、肺の体積は、肺容積と表されてよい。Ｎは、２以上の整数を表し、本例では、１０を表す。
【００３３】
本例では、上記Ｎ個の時点の呼吸位相は、等しい間隔を有する。各時点の呼吸位相は、１回の呼吸運動における当該時点までの、所定の基準時点からの時間の、当該呼吸運動の周期である呼吸周期に対する割合を表す。本例では、基準時点は、当該呼吸運動において肺容積が最大となる時点である。なお、基準時点は、当該呼吸運動において肺容積が最小となる時点であってもよい。
【００３４】
本例では、呼吸位相の間隔は、（１００／Ｎ）％である。従って、本例では、図３に表されるように、上記Ｎ個の時点の呼吸位相は、それぞれ、０％、１０％、…、及び、９０％である。図３において、Ｔｍは、呼吸位相がｍ％である時点を表す。
【００３５】
なお、画像取得部１０１は、Ｍ（Ｍは、Ｎよりも大きい整数を表す。）個の異なる時点にてそれぞれ撮影されたＭ個の三次元画像に基づいて、Ｎ個の時点にてそれぞれ撮影されたＮ個の三次元画像を生成又は推定することにより、当該Ｎ個の三次元画像を取得してもよい。
【００３６】
要素特定部１０２は、処理装置１１及び記憶装置１２により実現される。
要素特定部１０２は、画像取得部１０１により取得されたＮ個の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択する。
【００３７】
本例では、要素特定部１０２は、画像取得部１０１により取得されたＮ個の三次元画像から、Ｎ−１組の画像組を選択する。本例では、要素特定部１０２は、画像取得部１０１により取得されたＮ個の三次元画像のうちの、１つの三次元画像を、Ｎ−１組の画像組に共通する第１画像として選択する。本例では、第１画像は、基準画像と表されてもよい。
【００３８】
本例では、基準画像は、呼吸運動において肺容積が略最小となる時点にて撮影された三次元画像である。例えば、要素特定部１０２は、呼吸位相が５０％である時点Ｔ５０にて撮影された三次元画像を基準画像として選択する。なお、要素特定部１０２は、呼吸位相が４０％である時点Ｔ４０にて撮影された三次元画像、又は、呼吸位相が６０％である時点Ｔ６０にて撮影された三次元画像を基準画像として選択してもよい。また、基準画像は、呼吸運動において肺容積が略最小となる時点と異なる時点（例えば、肺容積が略最大となる時点等）にて撮影された三次元画像であってもよい。
【００３９】
更に、本例では、要素特定部１０２は、画像取得部１０１により取得されたＮ個の三次元画像のうちの、基準画像として選択された三次元画像以外のＮ−１個の三次元画像を、Ｎ−１組の画像組を構成するＮ−１個の第２画像としてそれぞれ選択する。本例では、第２画像は、比較画像と表されてもよい。このように、各画像組を構成する第１画像及び第２画像は、互いに異なる時点にて撮影された２つの三次元画像である。
【００４０】
なお、要素特定部１０２により選択される画像組の数は、２以上であり、且つ、Ｎ−１よりも小さくてもよい。また、要素特定部１０２により選択される画像組の数は、Ｎ以上であってもよい。
また、要素特定部１０２は、２組の画像組の間で異なる三次元画像を第１画像として選択してもよい。例えば、要素特定部１０２は、画像組毎に異なる三次元画像を第１画像として選択してもよい。
【００４１】
要素特定部１０２は、選択された基準画像において、対象物を構成するＰ個の異なる要素のそれぞれを特定する。Ｐは、２以上の整数を表す。基準画像における各要素は、基準画像要素と表されてもよい。本例では、各基準画像要素は、基準画像において、互いに直交する、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸の各方向において所定の長さを有する直方体である。各基準画像要素は、ボクセルと表されてもよい。本例では、基準画像要素は、第１画像要素と表されてもよい。
【００４２】
要素特定部１０２は、各基準画像要素に対応する要素である比較画像要素を、選択された比較画像のそれぞれにおいて特定する。本例では、要素特定部１０２は、非剛体位置合わせ（ＤＩＲ；Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）と呼ばれる技術を用いることにより、各基準画像要素に対応する比較画像要素を、選択された比較画像のそれぞれにおいて特定する。これにより、要素特定部１０２は、各基準画像要素の位置から、当該基準画像要素に対応する比較画像要素の位置への変位ベクトルを、選択された比較画像のそれぞれに対して取得する。本例では、比較画像要素は、第２画像要素と表されてもよい。
【００４３】
第１パラメータ取得部１０３は、処理装置１１及び記憶装置１２により実現される。
第１パラメータ取得部１０３は、各基準画像要素の体積に対して、当該基準画像要素に対応する比較画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、要素特定部１０２により選択された画像組のそれぞれに対して取得する。
【００４４】
本例では、第１パラメータ取得部１０３は、各画像組に対して、基準画像要素毎に、数式１に基づいて第１パラメータＶＨＵ（ｘ）を取得する。換言すると、本例では、第１パラメータ取得部１０３は、基準画像要素毎に、Ｎ−１組の画像組にそれぞれ対応するＮ−１個の第１パラメータＶＨＵ（ｘ）を取得する。
【数１】
2018068814.tif 000003
【００４５】
数式１において、ｘは、基準画像要素の位置を表し、ｕ（ｘ）は、基準画像要素の位置から、比較画像要素の位置への変位ベクトルを表し、ＨＵ１は、基準画像要素のＣＴ値を表し、且つ、ＨＵ２は、比較画像要素のＣＴ値を表す。ｕは、変位ベクトル場を表すと捉えられてもよい。
【００４６】
なお、第１パラメータ取得部１０３は、数式１に代えて、数式２に基づいて、各画像組に対して基準画像要素毎に第１パラメータＶｊａｃ（ｘ）を取得してもよい。
【数２】
2018068814.tif 000004
【００４７】
第２パラメータ取得部１０４は、処理装置１１及び記憶装置１２により実現される。
第２パラメータ取得部１０４は、要素特定部１０２により選択された画像組のそれぞれにおいて対象物の体積の差（本例では、肺容積の差）を推定する。肺容積の差は、肺容積差と表されてもよい。
【００４８】
画像組における対象物の体積の差（換言すると、対象物体積差）は、当該画像組を構成する第１画像（本例では、基準画像）における対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像（本例では、比較画像）における対象物の体積と、の差である。本例では、対象物体積差は、当該画像組を構成する第２画像における対象物の体積から、当該画像組を構成する第１画像における対象物の体積を減じた値である。
【００４９】
第２パラメータ取得部１０４は、基準画像要素毎に、推定された対象物体積差に対して、第１パラメータ取得部１０３により取得された第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する。本例では、第２パラメータ取得部１０４は、基準画像要素毎に、推定された対象物体積差に対する、第１パラメータの変化を表す一次関数により表される直線の傾きを第２パラメータとして取得する。
【００５０】
本例では、対象物体積差に対する、第１パラメータの変化を表す一次関数により表される直線の傾きは、対象物体積差に対して第１パラメータが変化する割合を表す。
本例では、第２パラメータ取得部１０４は、推定された対象物体積差に対する、第１パラメータの変化を表す一次関数を、最小二乗法を用いることにより推定する。
【００５１】
例えば、図４に表されるように、第２パラメータ取得部１０４は、上記一次関数を推定する。図４において、円Ｍ１は、第１の基準画像要素に対して取得された、Ｎ−１個の第１パラメータを表し、直線Ｌ１は、第１の基準画像要素に対して第２パラメータ取得部１０４によって推定された一次関数を表す。同様に、四角Ｍ２は、第２の基準画像要素に対して取得された、Ｎ−１個の第１パラメータを表し、直線Ｌ２は、第２の基準画像要素に対して第２パラメータ取得部１０４によって推定された一次関数を表す。
【００５２】
なお、本例のように、第１画像として、１つの三次元画像のみが選択される場合、第２パラメータ取得部１０４は、対象物体積差に代えて、第２画像（本例では、比較画像）における対象物の体積を用いて第２パラメータを取得してもよい。
【００５３】
出力部１０５は、処理装置１１、記憶装置１２及び出力装置１４により実現される。
出力部１０５は、対象物のうちの、当該対象物を構成する要素が有する所定の機能が他の領域よりも高い領域（換言すると、高機能領域）を、第２パラメータ取得部１０４により取得された第２パラメータに基づいて特定する。
【００５４】
上述したように、本例では、対象物は、肺である。本例では、所定の機能は、換気を行なう機能である。なお、肺以外の器官である場合、所定の機能は、換気を行なう機能と異なる機能であってよい。
出力部１０５は、特定された高機能領域を表す情報を出力装置１４を介して出力する。
【００５５】
本例では、出力部１０５は、対象物のうちの、第２パラメータ取得部１０４により取得された第２パラメータが所定の閾値以上である領域を高機能領域として特定する。
【００５６】
なお、出力部１０５は、高機能領域を表す情報の出力に代えて、又は、高機能領域を表す情報の出力に加えて、基準画像要素毎の第２パラメータを出力装置１４を介して出力してもよい。
【００５７】
（動作）
次に、画像処理装置１の動作について説明する。
図５に表されるように、画像処理装置１は、画像生成装置から、対象物がＮ個の異なる時点にてそれぞれ撮影されたＮ個の三次元画像を受信することにより、当該Ｎ個の三次元画像を取得する（図５のステップＳ１０１）。
【００５８】
次いで、画像処理装置１は、ステップＳ１０１にて取得されたＮ個の三次元画像のうちの、呼吸運動において肺容積が略最小となる時点にて撮影された三次元画像を、Ｎ−１組の画像組のそれぞれを構成する基準画像として選択する。更に、画像処理装置１は、ステップＳ１０１にて取得されたＮ個の三次元画像のうちの、基準画像として選択された三次元画像以外のＮ−１個の三次元画像を、Ｎ−１組の画像組を構成するＮ−１個の比較画像としてそれぞれ選択する。これにより、画像処理装置１は、Ｎ−１組の画像組を選択する（図５のステップＳ１０２）。
【００５９】
次いで、画像処理装置１は、ステップＳ１０２にて選択された基準画像において、対象物を構成するＰ個の異なる要素（換言すると、基準画像要素）のそれぞれを特定する（図５のステップＳ１０３）。
【００６０】
次いで、画像処理装置１は、ステップＳ１０３にて特定されたＰ個の基準画像要素のそれぞれに対応する要素である比較画像要素を、ステップＳ１０２にて選択された比較画像のそれぞれにおいて特定する。これにより、画像処理装置１は、ステップＳ１０３にて特定されたＰ個の基準画像要素のそれぞれの位置から、当該基準画像要素に対応する比較画像要素の位置への変位ベクトルを、ステップＳ１０２にて選択された画像組のそれぞれに対して取得する（図５のステップＳ１０４）。
【００６１】
次いで、画像処理装置１は、ステップＳ１０２にて選択された画像組のそれぞれに対して、基準画像要素毎に、数式１と、ステップＳ１０４にて取得された変位ベクトルと、に基づいて、第１パラメータＶＨＵ（ｘ）を取得する（図５のステップＳ１０５）。
【００６２】
次いで、画像処理装置１は、ステップＳ１０２にて選択された画像組のそれぞれにおいて対象物体積差（本例では、肺容積差）を推定する。更に、画像処理装置１は、基準画像要素毎に、推定された対象物体積差に対して、ステップＳ１０５にて取得された第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する（図５のステップＳ１０６）。
【００６３】
次いで、画像処理装置１は、対象物のうちの高機能領域を、ステップＳ１０６にて取得された第２パラメータに基づいて特定し、特定された高機能領域を表す情報を出力装置１４を介して出力する（図５のステップＳ１０７）。
次いで、画像処理装置１は、図５の処理を終了する。
【００６４】
以上、説明したように、第１実施形態の画像処理装置１は、時間の経過に伴って体積が変化する対象物が複数の異なる時点にてそれぞれ撮影された複数の三次元画像から、第１画像及び第２画像により構成される画像組を少なくとも２組選択し、上記対象物を構成する要素を、上記少なくとも２組の画像組を構成する第１画像及び第２画像のそれぞれにおいて特定する。更に、画像処理装置１は、上記画像組を構成する第１画像において上記特定された要素である第１画像要素の体積に対して、当該画像組を構成する第２画像において上記特定された要素である第２画像要素の体積が変化する割合を表す第１パラメータを、上記少なくとも２つの画像組のそれぞれに対して取得する。加えて、画像処理装置１は、上記画像組を構成する第１画像における上記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における上記対象物の体積と、の差に対して、上記第１パラメータが変化する割合を表す第２パラメータを取得する。
【００６５】
上記第２パラメータと、対象物を構成する要素が有する所定の機能と、は強い相関を有する。例えば、対象物が肺である場合、上記第２パラメータと、要素が換気を行なう機能と、は強い相関を有する。従って、画像処理装置１によれば、第２パラメータに基づいて、要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。このように、画像処理装置１によれば、処理の負荷を抑制しながら、要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。
【００６６】
更に、第１実施形態の画像処理装置１は、上記画像組を構成する第１画像における上記対象物の体積と、当該画像組を構成する第２画像における上記対象物の体積と、の差に対する、上記第１パラメータの変化を表す一次関数により表される直線の傾きを上記第２パラメータとして取得する。
【００６７】
上記直線の傾きと、対象物を構成する要素が有する機能と、は強い相関を有する。従って、画像処理装置１によれば、直線の傾きに基づいて、要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。このように、画像処理装置１によれば、処理の負荷を抑制しながら、要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。
【００６８】
更に、第１実施形態の画像処理装置１は、上記対象物を構成する複数の異なる要素のそれぞれに対して上記第１画像要素及び上記第２画像要素の特定を行なう。更に、画像処理装置１は、上記複数の要素のそれぞれに対して上記第１パラメータの取得を行なう。加えて、画像処理装置１は、上記複数の要素のそれぞれに対して上記第２パラメータの取得を行なう。
【００６９】
これによれば、対象物を構成する複数の要素のそれぞれが有する機能の高さを高い精度にて推定できる。これにより、対象物のうちの、要素の機能が他の領域よりも高い領域を特定できる。従って、例えば、対象物が肺である場合、肺のうちの、換気を行なう機能が他の領域よりも高い領域を特定できる。この結果、例えば、肺に放射線を照射する場合において、特定された領域に照射される放射線の量を抑制できるので、肺が換気を行なう機能が低下することを抑制できる。
【００７０】
図６において、「比較例」は、比較例の画像処理装置により取得された第１パラメータと、核医学検査によって測定された、換気を行なう機能の高さを表すパラメータと、の間の相関係数を表す。核医学検査は、放射性同位元素（ＲＩ；Ｒａｄｉｏｉｓｏｔｏｐｅ）検査と表されてもよい。
【００７１】
比較例の画像処理装置は、呼吸運動において肺容積が最小となる時点にて撮影された三次元画像を基準画像として選択するとともに、呼吸運動において肺容積が最大となる時点にて撮影された三次元画像を比較画像として選択する。
【００７２】
更に、比較例の画像処理装置は、基準画像において、対象物を構成するＰ個の異なる要素（換言すると、基準画像要素）のそれぞれを特定し、特定されたＰ個の基準画像要素のそれぞれに対応する要素である比較画像要素を、選択された比較画像において特定する。これにより、比較例の画像処理装置は、特定されたＰ個の基準画像要素のそれぞれの位置から、当該基準画像要素に対応する比較画像要素の位置への変位ベクトルを、選択された比較画像に対して取得する。
【００７３】
比較例の画像処理装置は、選択された比較画像に対して、基準画像要素毎に、数式１と、取得された変位ベクトルと、に基づいて、第１パラメータＶＨＵ（ｘ）を取得する。
【００７４】
図６において、「９位相」は、第１実施形態の画像処理装置１により取得された第２パラメータと、核医学検査によって測定された、換気を行なう機能の高さを表すパラメータと、の間の相関係数を表す。
また、図６において、「５位相」は、第１実施形態の画像処理装置１において、５組の画像組のみが選択された場合に画像処理装置１により取得された第２パラメータと、核医学検査によって測定された、換気を行なう機能の高さを表すパラメータと、の間の相関係数を表す。
【００７５】
このように、第１実施形態の画像処理装置１により取得された第２パラメータは、比較例の画像処理装置により取得された第１パラメータよりも、核医学検査によって測定された、換気を行なう機能の高さを表すパラメータと強い相関を有する。
従って、画像処理装置１によれば、第２パラメータに基づいて、要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。このように、画像処理装置１によれば、処理の負荷を抑制しながら、要素の機能の高さを高い精度にて推定できる。
【００７６】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されない。例えば、上述した実施形態に、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において当業者が理解し得る様々な変更が加えられてよい。例えば、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、上述した実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。
【符号の説明】
【００７７】
１      画像処理装置
１１    処理装置
１２    記憶装置
１３    入力装置
１４    出力装置
１５    通信装置
１０１  画像取得部
１０２  要素特定部
１０３  第１パラメータ取得部
１０４  第２パラメータ取得部
１０５  出力部
ＢＵ    バス
【図１】
2018068814.tif 000007
【図２】
2018068814.tif 000008
【図３】
2018068814.tif 000009
【図４】
2018068814.tif 000010
【図５】
2018068814.tif 000011
【図６】
2018068814.tif 000012