(57)【要約】      （修正有）【課題】血管や神経線維、血流情報等の線状情報を用いて、異常度や回復度を算出し表示することが出来る画像診断装置を提供する。【解決手段】画像診断装置は、拡散テンソル画像に対してトラクトグラフィー解析を行うことにより得られた、拡散テンソル画像の第１の領域に対応する第１の３次元線状情報と、拡散テンソル画像の第２の領域に対応する第２の３次元線状情報とから、第１の拡散方向ベクトルと、第２の拡散方向ベクトルとを夫々算出する算出部と、第１の拡散方向ベクトルの頂点位置と、第２の拡散方向ベクトルの頂点位置との差を示すベクトルに基づき、第１の領域と、第２の領域とを比較する比較部１０７と、を有することを特徴とする。【選択図】図２
2018011983.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
拡散テンソル画像に対してトラクトグラフィー解析を行うことにより得られた、前記拡散テンソル画像の第１の領域に対応する第１の３次元線状情報と、前記拡散テンソル画像の第２の領域に対応する第２の３次元線状情報とから、第１の拡散方向ベクトルと、第２の拡散方向ベクトルとを夫々算出する算出部と、
前記第１の拡散方向ベクトルの頂点位置と、前記第２の拡散方向ベクトルの頂点位置との差を示すベクトルに基づき、前記第１の領域と、前記第２の領域とを比較する比較部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
第１の拡散テンソル画像に対してトラクトグラフィー解析を行うことにより得られた第１の３次元線状情報と、前記第１の拡散テンソル画像とは異なる時刻に取得された第２の拡散テンソル画像に対してトラクトグラフィー解析を行うことにより得られた第２の３次元線状情報とから、第１の拡散方向ベクトルと、第２の拡散方向ベクトルとを夫々算出する算出部と、
前記第１の拡散方向ベクトルの頂点位置と、前記第２の拡散方向ベクトルの頂点位置との差を示すベクトルに基づき、前記第１の拡散テンソル画像と、前記第２の拡散テンソル画像とを比較する比較部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
血液が描出された画像に対して解析処理を行うことにより得られる血流ベクトルであって、前記画像の第１の領域に対応する第１の血流ベクトルと、前記画像の第２の領域に対応する第２の血流ベクトルとを算出する算出部と、
前記第１の血流ベクトルの頂点位置と、前記第２の血流ベクトルの頂点位置との差を示すベクトルに基づき、前記第１の領域と、前記第２の領域とを比較する比較部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
血流が描出された、第１の画像、及び、前記第１の画像とは異なる時刻に取得された第２の画像夫々に対して解析処理を行うことにより、第１の血流ベクトルと、第２の血流ベクトルとを夫々算出する算出部と、
前記第１の血流ベクトルの頂点位置と、前記第２の血流ベクトルの頂点位置との差を示すベクトルに基づき、前記第１の画像と、前記第２の画像とを比較する比較部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記比較部は、前記第１の領域と、前記第２の領域とを比較して、異常度を求める、
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６】
前記比較部は、前記第１の拡散テンソル画像と、前記第２の拡散テンソル画像とを比較して、治療前後の回復度を求める、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記比較部は、前記第１の領域と、前記第２の領域とを比較して、異常度を求める、
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記比較部は、前記第１の画像と、前記第２の画像とを比較して、治療前後の回復度を求める、
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９】
前記比較部で求めた前記回復度の大きさを表示する表示部をさらに有する、
ことを特徴とする請求項６又は８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記比較部で求めた前記異常度の大きさを表示する表示部をさらに有する、
ことを特徴とする請求項５又は７に記載の画像処理装置
【請求項１１】
前記第１の領域の前記第１の３次元線状情報が破損していることにより、破損領域から先の３次元線状情報が求められない場合、破損領域に対応する前記第２の領域の前記第２の３次元線状情報を前記破損領域に置換して、前記第１の領域における前記破損領域から先の３次元線状情報を推定する推定部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野で用いられる画像診断装置のひとつであるＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging：磁気共鳴イメージング）装置において、イメージング手法のひとつに拡散イメージングがある。拡散イメージングは、水分子などの粒子が熱によるブラウン運動により散らばっていく拡散効果を強調した拡散強調画像（ＤＷＩ：Diffusion Weighted Image）を撮像する手法である。この拡散イメージングは、脳梗塞の早期診断に有用であることで注目されている。また、拡散イメージングは、神経線維の異方性を検出したり、異方性を用いて神経線維を描出したりする脳神経領域では、拡散テンソルイメージング（ＤＴＩ：Diffusion Tensor Imaging）として発展している。通常、拡散イメージングが２次元の白黒画像であるのに対して、ＤＴＩは２次元のカラー画像で表示される。
【０００３】
また、近年、拡散テンソルトラクトグラフィ（ＤＴＴ：Diffusion Tensor Tractography）と呼ばれるイメージング手法も注目されている。ＤＴＴは、ＤＴＩにより得られた拡散テンソル画像（以下、ＤＴＩ画像と呼ぶ）に基づき、例えばボクセルの単位、或いはボクセルを若干拡張した単位で最大拡散方向を追跡し、その軌跡を３次元上で描出して拡散テンソルトラクトグラフィ画像（以下、ＤＴＴ画像と呼ぶ）を生成する。
【０００４】
ところで、Ｘ線ＣＴ装置や上述のＭＲＩ装置で撮影した、脳血管や神経線維束、血流速度等の線状情報を３次元で表示する表示法には、ボリュームレンダリング、上述したＤＴＴ、ベクトルフローイメージング等の技術がある。
【０００５】
また、３次元表示された線状情報の画像について、同一患者の同一部位における異常箇所発症時の画像と治療後の検査時の画像とを並べて表示し、治療効果を確認するために、ユーザが目視により観察することが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１４８３１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、線状情報の情報密度は高く、表示が込み入っているため、微小な変化がある場合に目視による観察が困難であり、従来の手法では、異常箇所発症時の画像と正常時の画像との差から異常の程度を示す指標（以下、異常度と言う）を俯瞰的に観察できなかった。また従来は、異常箇所発症時の画像と、治療中或いは治療後の検査時の画像との間で、症状がどの程度回復したかを示す客観的な指標（以下、回復度と言う）がなかった。
【０００８】
本発明の実施形態はこのような点を考慮してなされたもので、血管や神経線維、血流情報等の線状情報を用いて、異常度や回復度を算出し表示することが出来る画像診断装置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】
【０００９】
実施形態の画像診断装置は、拡散テンソル画像に対してトラクトグラフィー解析を行うことにより得られた、前記拡散テンソル画像の第１の領域に対応する第１の３次元線状情報と、前記拡散テンソル画像の第２の領域に対応する第２の３次元線状情報とから、第１の拡散方向ベクトルと、第２の拡散方向ベクトルとを夫々算出する算出部と、前記第１の拡散方向ベクトルの頂点位置と、前記第２の拡散方向ベクトルの頂点位置との差を示すベクトルに基づき、前記第１の領域と、前記第２の領域とを比較する比較部と、を有することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】画像処理装置の制御部の概略構成を示すブロック図。
【図３】左右脳の形状差を無くす動作を示すフローチャート。
【図４】経過時間順における各検査の悪化度、回復度との対応を示す模式図。
【図５】神経線維のＤＴＴ画像を作成し、悪化度を算出する動作を示すフローチャート。
【図６】脳の神経線維についてのＤＴＴ画像の例を示す図。
【図７】異常度の算出方法を説明する図。
【図８】回復度を算出する動作を示すフローチャート。
【図９】回復度の算出方法を説明する第１の図。
【図１０】回復度の算出方法を説明する第２の図。
【図１１】３次元上における神経線維の回復度の算出方法を示す図。
【図１２】神経線維の回復度の表示例を示す図。
【図１３】異常側で神経が破損している場合の神経線維の推定を行う動作を示すフローチャート。
【図１４】異常側で神経が破損している場合の神経線維の推定を行う動作の概念図。
【図１５】血管系の回復度の表示例を示す図。
【図１６】血流の回復度の表示例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置１（画像診断装置）の概略構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、制御部１０、表示部１２、操作部１３、通信部１５、記憶部１６、情報記憶媒体１７、画像データベース２１がバスによって相互に通信可能に接続されて構成されている。
【００１２】
表示部１２はモニタ等であり、制御部１０の制御に基づいて文書データや画像データ等を表示する。操作部１３は操作キー等の入力装置である。通信部１５は、病院内ＬＡＮに接続し、各種モダリティとの通信を行う。
【００１３】
画像データベース２１は、後述する制御部１０内の画像取得部１０１で取得した医用画像、および線状情報作成部１０６で作成した、３次元線状情報を付加した医用画像（ＤＴＴ画像）や拡散方向ベクトル等を格納する。
【００１４】
記憶部１６は、制御部１０や通信部１５などのワーク領域となるもので、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現できる。
【００１５】
情報記憶媒体１７（コンピュータにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、ハードディスク、或いはメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ：Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現できる。情報記憶媒体１７には、本実施形態の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム）、複数のアプリケーション等が記憶される。
【００１６】
制御部１０は、画像処理装置１の総括的な制御を行うとともに、その他の様々な演算処理や制御処理などを行う演算装置である。制御部１０の機能は各種プロセッサ（ＣＰＵ、ＤＳＰ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムにより実現できる。制御部１０は、情報記憶媒体１７に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。
【００１７】
図２は制御部１０の詳細を示すブロック図である。制御部１０は、画像取得部１０１、異常箇所検出部１０２、領域分割部１０３、変位算出部１０４、推定部１０５、線状情報作成部１０６、比較部１０７、形状変換部１０８を含む。
【００１８】
画像取得部１０１は、外部のＭＲＩ装置で撮影したＤＷＩ画像のうち、例えば脳の画像を通信部１５を介して取得する。また画像取得部１０１は、画像データベース２１に格納されるＤＴＴ画像および拡散方向ベクトルを取得する。異常箇所検出部１０２は、画像取得部１０１で取得した脳の医用画像から、脳梗塞部位等の異常箇所を検出する。詳細は後述する。領域分割部１０３は、画像取得部１０１で取得した脳の医用画像から、脳正中線に沿って左右の脳を分割する。変位算出部１０４は、領域分割部１０３で分割した左右脳について、左右の形状の変位を表すＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを算出する。形状変換部１０８は、変位算出部１０４が算出したＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄに基づき、正常側または異常側の形状を変換する。
【００１９】
線状情報作成部１０６は、ＤＷＩ画像に対して拡散テンソル解析を行って拡散テンソル画像（ＤＴＩ）を生成する。さらに、生成したＤＴＩ画像に対して最大拡散方向を追跡し、その軌跡を３次元上で描出するトラクトグラフィー解析を行い、線状情報である神経線維を抽出して拡散テンソルトラクトグラフィ画像（以下、ＤＴＴ画像と呼ぶ）を生成する。また線状情報作成部１０６は、生成したＤＴＴ画像から、線形繊維の局所領域におけるベクトルである拡散方向ベクトルを算出する。推定部１０５は、正常側のＤＴＩ画像の一部を異常側にコピーして、異常側の神経線維を推定する機能を有する。異常側領域の神経線維の一部が梗塞部位等の影響を受けて破損している場合や大きく変形している場合に、ＤＴＩ画像における最大拡散方向の追跡が困難となり、破損部や変形部の先にある神経線維に対するＤＴＴ画像を生成できなくなる場合がある。このような場合、推定部１０５は、異常側の破損部や変形部を正常側のＤＴＩ画像をコピーして置き換えることによって、破損部や変形部の先にある神経線維に対するＤＴＴ画像の生成を可能とする。比較部１０７は、線状情報作成部１０６で作成されたＤＴＴ画像から、異常箇所発症時の神経線維と正常時の神経線維とを比較する。また、異常箇所発症時の神経線維と治療中の検査時或いは治療後の検査時の神経線維とを比較する。
【００２０】
次に、上記構成の画像診断装置１の動作について説明する。まず、左右脳の一方に異常箇所が含まれるとして、左右の形状差を無くす動作について、図３を参照して説明する。
【００２１】
＜形状による左右差の調整＞
画像取得部１０１は、外部のＭＲＩ装置で撮影し通信部１５で受信した、Ｔ１Ｗ画像（Ｔ１（縦緩和時間）強調画像）、Ｔ２Ｗ画像（Ｔ２（横緩和時間）強調画像）、ＤＷＩ等の医用画像より、全脳の領域を取得する（ステップＳ１０１）。次に異常箇所検出部１０２は、画像取得部１０１で取得した脳の医用画像から、例えばＤＷＩ／ＰＷＩ(Perfusion Weighted Imaging:灌流強調画像) Mismatch法等により、脳梗塞部位等の異常箇所を検出する（ステップＳ１０３）。
次に領域分割部１０３は、画像取得部１０１で取得した脳の医用画像を、脳正中線に沿って左右の領域に分割する（ステップＳ１０５）。このとき、異常箇所が含まれている側の領域を「異常側」領域、含まれていない側の領域を「正常側」領域と呼ぶことにする。
【００２２】
次に変位算出部１０４は、正常側領域を脳正中線に対して線対称に反転し、異常側領域と似通った形状とする（ステップＳ１０７）。次に変位算出部１０４は、反転した正常側領域の３次元画像と異常側領域の３次元画像から、Ｗａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを算出する（ステップＳ１０９）。Ｗａｒｐ  Ｆｉｅｌｄの算出に用いられる３次元画像は、例えば、ＴＷ１画像やＴ２Ｗ画像のような形態画像を用いることができる。ここで、Ｗａｒｐ  Ｆｉｅｌｄとは、互いに対応する２つの３次元医用画像の一方が他方に対して歪んでいたり、拡大・縮小・回転等されているような場合において、それぞれの解剖学的同一点の位置の差をベクトルで表し、対応する各点のベクトルの集合をベクトル場（Ｖｅｃｔｏｒ  Ｆｉｅｌｄ）として表現したものである。３次元医用画像におけるＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄは、例えば、ボクセル単位の分解能をもつ３次元ベクトル場である。Ｗａｒｐ  Ｆｉｅｌｄが求まれば、反転した正常側領域の３次元画像と、異常側領域の３次元画像において、解剖学的同一点の位置が合致するように３次元画像を変換することができる。例えば、異常側領域の３次元画像にＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを適用してすることで異常側の画像を変換して、異常側の画像と反転させた正常側の画像における解剖学的同一点の位置を合致させることができる。逆に、反転させた正常側領域の３次元画像にＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを適用してすることで正常側の画像を変換して、異常側の画像と反転させた正常側の画像における解剖学的同一点の位置を合致させることもできる。なお、Ｗａｒｐ  Ｆｉｅｌｄの算出処理として、線形位置合わせ（rigid registration）または非線形位置合わせ（non-rigid registration）のいずれか、または組み合わせでもよい。また変位算出部１０４は、中心溝や灰白質等、詳細な解剖学的領域情報を利用して、小領域毎のＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを算出しても良い。
また、撮像時期が異なる検査で得られた画像間では、同じ異常側の画像であっても、解剖学的同一部位が異なる位置に撮像される場合がある。このような場合には、撮像時期が異なる画像間でＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを算出し、そのＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄをいずれか一方の画像に適用することで、解剖学的同一部位の位置合わせを行うことができる。
【００２３】
Ｗａｒｐ  Ｆｉｅｌｄは、その算出に用いたＴ１Ｗ画像等の左右の非対称性を補正することができるのみならず、Ｔ１Ｗ画像の撮像と同じ検査内で撮像されたＤＷＩ画像や、ＤＷＩ画像から生成されるＤＴＩ画像やＤＴＴ画像の左右の非対称性も補正することができる。
本実施形態では、図３のステップＳ１０９で算出されたＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを、異常側及び正常側のいずれか一方に適用して、正常側の神経線維と異常側の神経線維の全体的な形状差を吸収し、その上で、脳梗塞等の影響を受けている異常側の神経線維の局所的な変位を、正常側の神経線維と比較して「異常度」を算出している。
また、正常側の神経線維を基準として、異常側の神経線維の変形量が治療の経過ごとにどの程度回復したか（或いはどの程度悪化したか）を、相対的に示す「回復度」を算出している。回復度の算出においては、異常側と正常側の位置合わせを行うためのＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄと、撮像時期が異なる画像間でのＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄとを用いて、各ＤＴＴ画像の位置合わせを行う。
なお、「異常度」と「回復度」は、双方算出しても良いし、いずれか一方を算出してもよい。
【００２４】
図４は、検査との対応関係から「異常度」と「回復度」の概念を説明する図である。異常箇所発症時（治療前）の検査を検査１、治療後の検査を経過時間順に検査２、検査３とする。「異常度」Ａは、各検査における、正常側と異常側との比較において、異常側の神経線維の局部的な形状が正常側の神経線維の形状からどの程度乖離しているかを示す指標である。一方、「回復度」Ｂは、異常側の神経線維の局部的な形状が、治療前の検査１と治療後の検査２との間で、或いは治療前の検査１と治療後の検査３との間でどの程度回復しているか否かを、正常側の神経線維の形状を基準として相対的示す指標である。「正常側の差」Ｃは、治療前の検査１と治療後の検査２、治療前の検査１と検査３との間で正常側に何らかの変化が生じている場合にはその変化の程度を示す指標である。検査１と検査２、または検査１と検査３とで正常側に差が生じている場合は、異常側の「回復度」Ｂにも影響されるため、「回復度」Ｂの算出の前に正常側の差を吸収しておく必要があるためである。以降、「異常度」Ａ及び「回復度」Ｂのより具体的な算出方法について説明する。
【００２５】
＜異常度Ａの算出＞
まず、神経線維のＤＴＴ画像を作成し、異常側と正常側とを比較した異常度Ａを算出する動作について、図５を参照して説明する。
【００２６】
線状情報作成部１０６は、検査１の正常側と異常側のそれぞれのＤＴＩ画像に対して、最大拡散方向を追跡し、その軌跡を３次元上で描出するトラクトグラフィー解析を行い、線状情報である神経線維を抽出して神経線維のＤＴＴ画像を作成する（ステップＳ２０１）。図６に脳の神経線維のＤＴＴ画像の一例を示す。図６の例では、脳の２次元のＤＷＩ画像に３次元のＤＴＴ画像を合成して表示している。この合成画像により、脳の所定の部位から発生している神経線維を立体的に観察することが出来る。
【００２７】
次に形状変換部１０８は、正常側のＤＴＴ画像を反転する（ステップＳ２０２）。さらに、形状変換部１０８は、図３のステップＳ１０９で変位算出部１０４が算出したＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを、反転した正常側のＤＴＴ画像に適用することで、反転した正常側のＤＴＴ画像と異常側のＤＴＴ画像との位置合わせ行う（ステップＳ２０３）。
【００２８】
次に線状情報作成部１０６は、ステップＳ２０３で互いに位置合わせされた、反転された正常側のＤＴＴ画像と異常側ＤＴＴ画像に対して、ボクセル毎の拡散方向ベクトルをそれぞれ算出する（ステップＳ２０５）。以後、便宜上、異常側のＤＴＴ画像から算出した拡散方向ベクトルを異常側ベクトル、反転された正常側のＤＴＴ画像から算出した拡散方向ベクトルを正常側ベクトルと呼ぶ。
【００２９】
次に比較部１０７は、解剖学的に対応する異常側のベクトルの頂点と正常側ベクトルの頂点との差から異常度を算出する。この異常度を、神経線維の各位置について算出する（ステップＳ２０７）。
【００３０】
次に制御部１０は、ステップＳ２０１で作成したＤＴＴ画像、ステップＳ２０５で算出した各位置における正常側ベクトルおよび異常側ベクトル、及びステップＳ２０７算出した異常度を画像データベース２１に格納する（ステップＳ２０９）。
【００３１】
図７は、上述した異常度の算出概念を説明する図である。図７（ａ）は、所定の位置Ｘ、Ｙ、Ｚでの正常側の神経線維の模式図および各位置における神経線維から求めた拡散方向ベクトル、即ち、正常側ベクトル[Xa]、[Ya]、[Za]を例示する図である。一方、図７（ｂ）は、図７（ａ）と解剖学的に対応する位置における、治療前の異常側の神経線維の模式図および各位置における神経線維から求めた拡散方向ベクトル、即ち、異常側ベクトル[Xb]、[Yb]、[Zb]を例示する図である。異常側の神経線維は、梗塞部位等に圧迫されることにより、正常側に対して局所的に変形している。図７（ｃ）は、上記の正常側ベクトル[Xa]、[Ya]、[Za]と、異常側ベクトル[Xb]、[Yb]、[Zb]とから、異常度を算出する概念を説明する図である。図７（ｃ）に示すように、異常度は、解剖学的に対応する正常ベクトルの頂点と異常ベクトルの頂点とを結ぶ変位量のベクトルの絶対値で表される。例えば、位置Ｘに関しては、正常ベクトル[Ｘａ]と異常ベクトル[Ｘｂ]のそれぞれの頂点ａｘと頂点ｂｘが解剖学的に対応する点であり、頂点ａｘから頂点ｂｘに向かうベクトル[bx,ax]の絶対値が、位置Ｘにおける異常度として算出される。同様にして、位置Ｙにおける異常度が頂点ａｙから頂点ｂｙに向かうベクトル[by,ay]の絶対値として、また位置Ｚにおける異常度が頂点ａｚから頂点ｂｚに向かうベクトル[bz,az]の絶対値として算出される。異常度の算出は、ボクセル毎の拡散方向ベクトル（正常ベクトルと異常ベクトル）から、ボクセル毎に求めても良いが、複数の拡散方向ベクトルを繋げて、ボクセルよりも大きな単位毎に求めても良い。
このようにして算出された各位置における異常度は、ＤＴＴ画像と共に画像データベース２１に格納される。
【００３２】
＜回復度Ｂの算出＞
次に、異常箇所の治療を行い、治療前の検査１における異常側と、治療後の検査２又は検査３における異常側とを比較して回復度Ｂを算出する動作について、図８を参照して説明する。なお、検査１の正常側と検査２の正常側には差がないものとする。
【００３３】
線状情報作成部１０６は、検査２における正常側および異常側のＤＴＴ画像を作成し、拡散方向ベクトルを算出する（ステップＳ３０１）。このときの異常側の拡散方向ベクトルを、検査２の異常側ベクトルと呼ぶ。一方、画像取得部１０１は、治療前の検査１におけるＤＴＴ画像から算出した異常側の拡散方向ベクトル（これを検査１の異常側ベクトルと呼ぶ）を、画像データベース２１から取得する（ステップＳ３０３）。
【００３４】
比較部１０７は、ステップＳ３０１で算出した、検査２の異常側ベクトルと、ステップＳ３０３で画像取得部１０１が取得した検査１の異常側ベクトルとを比較し、検査１と検査２の間の期間における回復度を算出する（ステップＳ３０５）。
【００３５】
図９及び図１０は、回復度の具体的な算出方法の一例を説明する図である。図９（ａ）は、図７（ａ）と同様の図であり、所定の位置Ｘ、Ｙ、Ｚでの正常側の神経線維の模式図および各位置における神経線維から求めた拡散方向ベクトル、即ち、正常側ベクトル[Xa]、[Ya]、[Za]を例示する図である。図９（ｂ）は、図９（ａ）と解剖学的に対応する位置における、治療前の異常側の神経線維の模式図および各位置における神経線維から求めた拡散方向ベクトル、即ち、異常側ベクトル[Xb]、[Yb]、[Zb]を例示する図である。図７（ｂ）と同様に、異常側の神経線維は、梗塞部位等に圧迫されることにより、正常側に対して局所的に変形している。図９（ｃ）は、図９（ｂ）と同じく異常側の神経線維から求めた異常側ベクトル[Xb]、[Yb]、[Zb]を示しているが、図９（ｂ）が治療前の検査１のデータから求めた異常側ベクトルであるのに対して、図９（ｃ）は治療後の検査２（或いは検査３）のデータから求めた異常ベクトルである。治療によって梗塞部位が縮小して梗塞部位からの圧迫が減少し、この結果、神経線維の局部的変形が正常時に近づきつつある様子を示している。
図１０は、回復度の算出方法を、位置Ｙにおける、正常ベクトル[Ya]、検査１の異常ベクトル[Yb]、検査２の異常ベクトル[Yd]を例にとって説明する図である。本実施形態において、回復度は、正常側の拡散方向ベクトル（即ち、正常ベクトル）を基準として、治療前の異常ベクトルと治療後の異常ベクトルとの差を、治療前の異常ベクトルと正常ベクトルとの差に対する相対値（比）として定義している。具体的には、回復度（％）は、次の式によって定義される指標である。
回復度（％）＝１００・COSθ・｜［Ｃ］｜／｜［Ｃｏ］｜
ここで、｜［Ｃｏ］｜は、治療前の異常ベクトル［Ｙｂ］の頂点から、正常ベクトル［Ｙａ］の頂点に向かうベクトル（完全回復ベクトル［Ｃｏ］と呼ぶ）の絶対値であり、
［Ｃｏ］＝［Ｙａ］−［Ｙｂ］
である。また、｜［Ｃ］｜は、治療前（検査１）の異常ベクトル［Ｙｂ］の頂点から、治療後（検査２又は検査３）の異常ベクトル［Ｙｄ］の頂点に向かうベクトル（回復ベクトル[Ｃ]と呼ぶ）の絶対値である。
また、θは、完全回復ベクトル[Ｃｏ]と回復ベクトル[Ｃ]の成す角であり、通常、回復時（異常ベクトルが正常ベクトルに近づく時）は、θ＝０°となり、悪化時（異常ベクトルが正常ベクトルから遠ざかる時）は、θ＝１８０°となる。なお、回復度が負の場合は、回復度に（−１）を乗じて正の値とし、これを悪化度と定義してもよい。
なお、回復度の定義式によれば、治療前の異常ベクトルに対する回復度は０％となり、治療後の異常ベクトルが正常ベクトルに近づくにつれて回復度は正方向に大きくなり、異常ベクトルが正常ベクトルと完全に重なったとき、回復度は１００％となる。また、治療後の異常ベクトルが正常ベクトルから遠ざかるにつれて回復度の値は負の方向に大きくなり、悪化度は正の方向に大きくなる。
回復度（或いは悪化度）の算出は、異常度の算出と同様に、ボクセル毎の拡散方向ベクトル（正常ベクトルと異常ベクトル）から、ボクセル毎に求めても良いが、複数の拡散方向ベクトルを繋げて、ボクセルよりも大きな単位毎に求めても良い。このようにして算出された各位置における回復度（或いは悪化度）は、検査２（或いは検査３）のＤＴＴ画像と共に画像データベース２１に格納される。
【００３６】
図１０に示した図は、正常ベクトルと治療前の（検査１の）異常ベクトルの頂点を結ぶ線Ｌ上に治療後の（検査２の）異常ベクトルの頂点が乗る場合を例示しているが、治療後の（検査２の）異常ベクトル[Yd]の大きさ（絶対値）によっては、異常ベクトル[Yd]の頂点が線Ｌ上に乗らない場合もあり得る。このような場合には、異常ベクトル[Yd]の方向を維持しつつ、異常ベクトル[Yd]の絶対値を適宜変更して、異常ベクトル[Yd]の頂点が線Ｌに乗るように調整すれば良い。
また、拡散方向ベクトルは３次元のベクトルであるため、検査１の異常ベクトルと正常ベクトルが含まれる平面上に、検査２の異常側ベクトルが存在しない場合もあり得る。このような場合、図１１に示すように、各３次元ベクトルの終点をそれぞれ２次元平面上に投影し、投影した正常側ベクトルの終点を中心とした同心円より回復度を求める。具体的に、投影した正常側ベクトルの終点をＯ、投影した検査１の異常側ベクトルの終点をＰ、投影した検査２の異常側ベクトルの終点をＱとすると、ベクトルＰＯは回復度１００％の回復ベクトルである。点Ｏを中心として点Ｑを通る円を描くと、この円とベクトルＰＯとが交わる点Ｘが求まる。ベクトルＰＯとベクトルＰＸの大きさの割合により、回復度が算出される。図１１の場合、ベクトルＰＸの大きさはベクトルＰＯの大きさの２０％であるため、回復度が２０％と算出される。
【００３７】
上記のように算出された回復度は、検査２における神経線維のＤＴＴ画像を表示する際に、回復度の大きさに応じて例えば色別に表示しても良い。表示例を図１２に示す。図１２では、カラーバーに示すように、回復度が高くなるにつれて神経線維の色が濃くなっている。また、回復度の表示は、所定の大きさ以下の回復度である神経線維のみをＤＴＴ画像上で表示させてもよい。また表示する回復度を決める閾値を選択可能にしても良い。これにより、複雑な形状かつ情報密度の高い神経線維の画像から、回復が悪い部分や悪化している部分のみ抽出して表示し治療効果を確認する等、効率的な解析が可能である。
また、前述した異常度を表示する場合にも、図１２と同様に、各検査におけるＤＴＴ画像における線形繊維を、異常度の大きさに応じて色わけ表示しても良い。この場合にも、複雑な形状でかつ情報密度の高い神経線維の画像から、異常度の大きな部分のみ抽出して表示することで、異常部位の場所や異常の程度を視覚的に容易に確認することが可能となる。
【００３８】
＜正常側の差Ｃの算出＞
治療前の検査１における正常側と、治療後の検査２における正常側とを比較した「正常側の差」を算出する動作は、回復度の算出動作における異常側の比較と同様であるので、説明を省略する。なお、正常側の差の算出は各検査における悪化度の算出の後、回復度の算出の前に行い、回復度の算出時に正常側の差の算出結果を組み入れる。これにより、治療前と治療後で、正常側に経時変化等何らかの変化があった場合でも、異常側で正確な回復度を得る事ができる。
【００３９】
＜神経線維破損の場合＞
図５のステップＳ２０１でＤＴＩ画像から神経線維のＤＴＴ画像を作成する際、異常側において、異常箇所の影響により神経が破損しており、ＤＴＩ画像に対して最大拡散方向を追跡すること（トラッキング）ができずＤＴＴ画像が途中までしか作成できない場合がある。このときの神経線維を推定する動作について、図１４の概念図および図１３のフローチャートを参照して説明する。
【００４０】
異常側において、図１４（Ａ）に示すように、神経が位置l1と位置l2の間で破損して切断されているとする。この場合の正常側および異常側のＤＴＴ画像を（Ｂ）に示す。ＤＴＴ画像を作成する際、異常側において、位置l1で破損しているため、位置l1以降の神経線維の拡散方向が分からなくなり、位置l2以降に神経が存在するにもかかわらず、トラッキングができなくなってしまう。そこで形状変換部１０８は、ステップＳ１０９で求めたＷａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを用い、異常側における破損箇所までの神経線維の解剖学的位置が正常側の神経線維の解剖学的位置と合致するように、異常側のＤＴＴ画像を変換する（ステップＳ４０１）。
【００４１】
次に形状変換部１０８は、正常側の神経線維を反転して異常側にコピーする（ステップＳ４０３）。図１４（Ｃ）で異常側に点線で示されているのが、正常側から異常側にコピーされた神経線維である。
【００４２】
図１４（Ａ）に示すように、神経はl1−l2間のみ破損しており、神経は位置l2から再び存在している。よって、図１４（Ｃ）の異常側のＤＴＴ画像において、l1―l2間の軌跡が分かれば、位置l2より先では拡散方向の情報があるため、続けてトラッキングが可能である。ステップＳ４０３で正常側の神経線維がコピーされたことで、推定部１０５は、異常側の、破損していたl1―l2間の軌跡を推定し、位置l2以降の軌跡も推定することができる（ステップＳ４０５）。ＤＴＴ画像における位置l2は、トラッキング再開用ＲＯＩ（Region Of Interest）として設定される。
【００４３】
次に線状情報作成部１０６は、ステップＳ４０３で正常側をコピーした、l1―l2間の神経線維を削除し（ステップＳ４０７）、破損した状態に戻す。
【００４４】
ステップＳ４０７における異常側の神経線維は、形状が変換されているため、本来の異常側の形状ではない。よって形状変換部１０８は、ステップＳ４０７で削除した状態である異常側の神経線維を、Ｗａｒｐ  Ｆｉｅｌｄに基づいて元の形状に変換する（ステップＳ４０９）。
【００４５】
この結果、神経が途中で破損している場合でも、Ｗａｒｐ  Ｆｉｅｌｄを用いて正常側から神経線維を推定することができ、これまでトラッキングが出来なかった、破損した箇所より先の神経線維をトラッキングしてＤＴＴ画像を作成することができる。
【００４６】
＜他の例＞
なお、上述した実施形態では、神経線維について回復度を算出して表示を行ったが、神経線維以外の線状情報、例えば血管系や血流においても同様に、回復度を算出し色別に表示することが出来る。図１５に脳の血管系の場合、図１６に血流の場合における回復度の表示例をそれぞれ示す。血管系の場合、神経線維とは異なり、分岐点が多数存在するため、この分岐点で分割して抽出した血管毎に回復度の算出、表示を行うことが可能である。また、脳梗塞部位の周辺等、観察したい対象の血管または分岐点を指定することも可能である。また、冠動脈のように、血管形状が時系列に変化する場合は、ＥＣＧ(Electrocardiogram)のＲ−Ｒ周期の各時相に対する冠動脈形状をトラッキングすることで、時系列的な回復度、他の部位への副作用を表示することが出来る。
【００４７】
血流の場合、解析処理によって血流ベクトルを得て、回復度を算出する。心臓周辺等の血流速度の変化が大きい部位に関しては、ＥＣＧのＲ−Ｒ周期の各時相に対する時系列な血流ベクトルを算出することによって、瞬間的な血流異常を表現することが出来る。
【００４８】
以上説明した実施例によれば、神経線維、血管系、または血流等の情報密度が高い線状情報について、正常側と異常側の形状の差を吸収した上で、ＤＴＴ画像から算出される、治療前の異常側ベクトルと正常側ベクトルとの差をとって、悪化度を算出する。治療前の検査における悪化度を回復度１００％の回復ベクトルとし、この回復ベクトルの線分上に治療後の異常側ベクトルが接する位置に基づいて、回復度の割合を算出し、回復度に応じた表示を行う。これにより、複雑な形状かつ情報密度の高い神経線維の画像から、回復度が悪い部分や悪化している部分のみ抽出して表示し治療効果を確認する等、効率的な解析が可能である。
【００４９】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【００５０】
１…画像処理装置、１０…制御部、１２…表示部、１３…操作部、１５…通信部、１６…記憶部、１７…情報記憶媒体、２１…画像データベース、１０１…画像取得部、１０２…異常箇所検出部、１０３…領域分割部、１０４…変位算出部、１０５…推定部、１０６…線状情報作成部、１０７…比較部、１０８…形状変換部。
【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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