(57)【要約】【課題】脳実質部分のみの灌流強調画像等の機能画像を抽出し、形態画像と重ねて表示できるようにする。【解決手段】ＭＲＩ装置を使って被験者の頭部からＡＳＬイメージング法によりＡＳＬ座標系の機能画像と形態画像を入力し、入力された機能画像をマスク処理して脳実質部分のみを抽出し、抽出された脳実質部分のみの機能画像を作成し、形態画像とオーバーレイ表示する。【選択図】図３
2011067424.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＲＩ装置を使って被験者の頭部からＡＳＬイメージング法によりＡＳＬ座標系の機能画像を入力し、
入力された機能画像をマスク処理して脳実質部分のみを抽出し、
抽出された脳実質部分のみの機能画像を表示することを特徴とする医用画像表示処理方法。
【請求項２】
前記脳実質部分のみを抽出するマスク処理を、前記ＡＳＬイメージング法により同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像から作成するマスク画像を用いて行うことを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示処理方法。
【請求項３】
前記脳実質部分のみの機能画像を、前記ＡＳＬイメージング法により同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像と重ねて表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像表示処理方法。
【請求項４】
前記ＭＲＩ装置を使って前記被験者の頭部からＭＲＩ形態画像を入力し、入力されたＭＲＩ形態画像に基づいて、前記脳実質部分のみの機能画像をＡＳＬ座標系からＭＲＩ座標系に変換し、該ＭＲＩ形態画像と重ねて表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像表示処理方法。
【請求項５】
前記ＡＳＬイメージング法により入力された機能画像を、前記マスク処理後に標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの機能画像から、予め用意されている健常者の脳実質部分のみの機能画像との間の統計的比較により標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを作成して表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像表示処理方法。
【請求項６】
前記ＡＳＬイメージング法により入力された機能画像を、前記マスク処理前に標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの機能画像から、予め用意されている健常者の脳実質部分のみの機能画像との間の統計的比較により標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを作成して表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像表示処理方法。
【請求項７】
前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを、ＡＳＬ座標系に逆変換して表示することを特徴とする請求項５又は６に記載の医用画像表示処理方法。
【請求項８】
前記ＭＲＩ装置を使って前記被験者の頭部からＭＲＩ形態画像を入力し、入力されたＭＲＩ形態画像から組織分離を行い、分離された組織画像を標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された組織画像から、予め用意されている健常者の組織画像との間の統計的比較により標準脳座標系の脳組織Ｚスコアマップを作成し、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップと併せて表示することを特徴とする請求項５又は６に記載の医用画像表示処理方法。
【請求項９】
前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップ及び脳組織Ｚスコアマップを、前記ＭＲＩ形態画像に基づいてＭＲＩ座標系に変換して表示することを特徴とする請求項８に記載の医用画像表示処理方法。
【請求項１０】
ＭＲＩ装置を使って被験者の頭部からＡＳＬイメージング法によりＡＳＬ座標系の機能画像を入力する画像入力手段と、
入力された機能画像をマスク処理して脳実質部分のみを抽出する画像処理手段とを備え、
抽出された脳実質部分のみの機能画像を表示することを特徴とする医用画像表示処理装置。
【請求項１１】
前記画像処理手段が、前記脳実質部分のみを抽出するマスク処理を、前記ＡＳＬイメージング法により同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像から作成するマスク画像を用いて行うことを特徴とする請求項１０に記載の医用画像表示処理装置。
【請求項１２】
前記画像処理手段が、前記脳実質部分のみの機能画像を、前記ＡＳＬイメージング法により同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像と重ねて表示することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の医用画像表示処理装置。
【請求項１３】
前記ＭＲＩ装置を使って前記被験者の頭部からＭＲＩ形態画像を入力し、前記画像処理手段が、入力されたＭＲＩ形態画像に基づいて、前記脳実質部分のみの機能画像をＡＳＬ座標系からＭＲＩ座標系に変換し、該ＭＲＩ形態画像と重ねて表示することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の医用画像表示処理装置。
【請求項１４】
前記画像処理手段が、前記ＡＳＬイメージング法により入力された機能画像を、前記マスク処理後に標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの機能画像から、予め用意されている健常者の脳実質部分のみの機能画像との間の統計的比較により標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを作成して表示することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の医用画像表示処理装置。
【請求項１５】
前記画像処理手段が、前記ＡＳＬイメージング法により入力された機能画像を、前記マスク処理前に標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの機能画像から、予め用意されている健常者の脳実質部分のみの機能画像との間の統計的比較により標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを作成して表示することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の医用画像表示処理装置。
【請求項１６】
前記画像処理手段が、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを、ＡＳＬ座標系に逆変換して表示することを特徴とする請求項１４又は１５に記載の医用画像表示処理装置。
【請求項１７】
前記ＭＲＩ装置を使って前記被験者の頭部からＭＲＩ形態画像を入力し、前記画像処理手段が、入力されたＭＲＩ形態画像から組織分離を行い、分離された組織画像を標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された組織画像から、予め用意されている健常者の組織画像との間の統計的比較により標準脳座標系の脳組織Ｚスコアマップを作成し、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップと併せて表示することを特徴とする請求項１４又は１５に記載の医用画像表示処理装置。
【請求項１８】
前記画像処理手段が、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップ及び脳組織Ｚスコアマップを、前記ＭＲＩ形態画像に基づいてＭＲＩ座標系に変換して表示することを特徴とする請求項１７に記載の医用画像表示処理装置。
【請求項１９】
請求項１乃至９に記載の医用画像表示処理方法をコンピュータで実施するためのコンピュータ読取可能なプログラム。
【請求項２０】
請求項１０乃至１８に記載の医用画像表示処理装置をコンピュータで実現するためのコンピュータ読取可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像表示処理方法、装置およびプログラムに係り、特にＭＲＩ（Ｍagnetic  Ｒesonance  Ｉmaging）により脳画像を入力し、画像処理することにより脳疾患の診断支援を行なう際に適用して好適な医用画像表示処理方法、装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢化社会の到来により、認知症疾患の患者が年々増加している。認知症疾患には様々な種類があり、診断においてはそれらを区別して、疾患に応じた適切な処置を施すことが重要である。
【０００３】
一方、このような要請に応えるべく、近年、ＭＲＩを用いた新しい灌流強調画像技術として「ＡＳＬ（Ａrterial  Ｓpin  Ｌabeling）」という手法からなるＡＳＬイメージング法（以下、単にＡＳＬ法ともいう）が用いられるようになっている。
【０００４】
灌流強調画像：ＰＷＩ（Ｐerfusion  Ｗeighted  Ｉmaging）（灌流画像ともいう）は組織の毛細血管の血流である灌流を画像化する技術である（例えば、特許文献１参照）。組織の上流側（動脈側）で血流に目印をつけ、これが通過する様子を観察することで灌流の状態を知ることができる。
【０００５】
従来は、目印として、動脈内にトレーサとして放射性同位元素を含む造影剤を注入し、これを観察するのが一般的な方法であるが、この方法には侵襲の問題がある。
【０００６】
これに対して、ＡＳＬ法では造影剤なしで非侵襲的に灌流強調画像が得られるのが特徴である。
【０００７】
その原理は、頸部動脈部において反転パルスを照射することで、そこを通過する血液中のプロトンにスピンラベリングを行い、その血液が脳に灌流する一定時間後に頭部画像を撮像し、これをラベリング画像とする。同様に、反射パルスを照射しない場合の画像を撮像し、これを非ラベリング画像とする。
【０００８】
この操作を繰り返し行い、ラベリング画像群と非ラベリング画像群を取得する。そして、ラベリング画像群と非ラベリング画像群の差分から定性的な脳血流分布を表すＰＷＩを得ることができる。
【０００９】
さらに、ＰＷＩから脳血流絶対値を算出したＣＢＦ（Ｃerebral  Ｂlood  Ｆlow）を得ることができ、これはラベルされた血液の通過時間や血液脳分配係数、血液の縦緩和時間などを代入して求められる（非特許文献１参照）。
【００１０】
ラベリング画像および非ラベリング画像はＥＰＩ（Ｅcho  Ｐlanar  Ｉmaging）などの高速撮像シーケンスを用いて取得されることが一般的である。これらは高速に撮像されるため、解像度は低いものとなっているが、他に従来の撮像法により解像度の高いＭＲＩ画像を取得する必要がある場合は、ＡＳＬ法の撮像に続けて、被験者を固定したまま別の高解像度画像が得られる撮像シーケンスを実行することができる。
【００１１】
以上のことから、ＡＳＬ法の他の特徴を含めてまとめると、
−造影剤なしで非侵襲的に灌流強調画像が得られる。
−ＡＳＬ法により機能画像であるＰＷＩ、ＣＢＦと共に、形態画像（低解像度）が得られ、これらは位置が完全に一致している。
−ＡＳＬ法に続けて従来法により形態画像（高解像度）を連続して撮像することができ、これはＰＷＩ、ＣＢＦと位置がほぼ一致している。
【００１２】
以上のようにＰＷＩやＣＢＦは、様々な脳疾患の診断において局所的な血流の高低が分かることから極めて有用である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００１−１１２７３３号公報
【特許文献２】特開２００５−２３７４４１号公報
【特許文献３】特開２００３−１９９７１５号公報
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Wen-Ming Luh, et al. QUIPSS II With Thin-Slice TI1 Periodic Saturation: A Method for Improving Accuracy of Quantitative Perfusion Imaging Using Pulsed Arterial Spin Labeling, Magnetic Resonance in Medicine 41:1246-1254 (1999)
【非特許文献２】K.J. Friston, J. Ashburner, et al. “Spatial Registration and Normalization of Images” Human Brain Mapping vol.2, pp.165-189, 1995
【非特許文献３】J. Ashburner, P. Neelin, D.L. Collins, A.C. Evans and K. J. Friston, “Incorporating Prior Knowledge into Image Registration”, NeuroImage Vol.6, pp.344-352, 1997
【非特許文献４】J. Ashburner and K. J. Friston Nonlinear, “Spatial Normalization using Basis Functions”, Human Brain Mapping, vol.7, pp.254-266, 1999
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、ＡＳＬイメージング法により入力される機能画像であるＰＷＩやＣＢＦには、特定の脳疾患の診断には不要な脳実質より外側の脳表部分に、血流に相当する高い信号値がノイズとして含まれていることが多いため、医師が画像のどの領域までが脳実質部分であるかを正確に見きわめる必要があることから、読影時に大きな負担となるという問題があった。
【００１６】
本発明は、前記従来の問題点を解決すべくなされたもので、脳表部分を除いた脳実質部分のみの機能画像を容易且つ確実に抽出して表示できるようにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明は、医用画像表示処理方法において、ＭＲＩ装置を使って被験者の頭部からＡＳＬイメージング法によりＡＳＬ座標系の機能画像を入力し、入力された機能画像をマスク処理して脳実質部分のみを抽出し、抽出された脳実質部分のみの機能画像を表示するようにしたことにより、前記課題を解決したものである。
【００１８】
本方法発明においては、前記脳実質部分のみを抽出するマスク処理を、前記ＡＳＬイメージング法により同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像から作成するマスク画像を用いて行うようにしてもよい。又、前記脳実質部分のみの機能画像を、前記ＡＳＬイメージング法により同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像と重ねて表示するようにしてもよく、又、前記ＭＲＩ装置を使って前記被験者の頭部からＭＲＩ形態画像を入力し、入力されたＭＲＩ形態画像に基づいて、前記脳実質部分のみの機能画像をＡＳＬ座標系からＭＲＩ座標系に変換し、該ＭＲＩ形態画像と重ねて表示するようにしてもよい。
【００１９】
本方法発明においては、又、前記ＡＳＬイメージング法により入力された機能画像を、前記マスク処理後に標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの機能画像から、予め用意されている健常者の脳実質部分のみの機能画像との間の統計的比較により標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを作成して表示するようにしてもよい。
【００２０】
本方法発明においては、又、前記ＡＳＬイメージング法により入力された機能画像を、前記マスク処理前に標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの機能画像から、予め用意されている健常者の脳実質部分のみの機能画像との間の統計的比較により標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを作成して表示するようにしてもよい。
【００２１】
以上の場合には、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを、ＡＳＬ座標系に逆変換して表示するようにしてもよい。
【００２２】
本方法発明においては、又、前記ＭＲＩ装置を使って前記被験者の頭部からＭＲＩ形態画像を入力し、入力されたＭＲＩ形態画像から組織分離を行い、分離された組織画像を標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された組織画像から、予め用意されている健常者の組織画像との間の統計的比較により標準脳座標系の脳組織Ｚスコアマップを作成し、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップと併せて表示するようにしてもよく、その際には、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップ及び脳組織Ｚスコアマップを、前記ＭＲＩ形態画像に基づいてＭＲＩ座標系に変換して表示するようにしてもよい。
【００２３】
本発明は、医用画像表示処理装置において、ＭＲＩ装置を使って被験者の頭部からＡＳＬイメージング法によりＡＳＬ座標系の機能画像を入力する画像入力手段と、入力された機能画像をマスク処理して脳実質部分のみを抽出する画像処理手段とを備え、抽出された脳実質部分のみの機能画像を表示するようにしたことにより、前記課題を解決したものである。
【００２４】
本装置発明においては、前記画像処理手段が、前記脳実質部分のみを抽出するマスク処理を、前記ＡＳＬイメージング法により同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像から作成するマスク画像を用いて行うようにしてもよい。又、前記画像処理手段が、前記脳実質部分のみの機能画像を、前記ＡＳＬイメージング法により同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像と重ねて表示するようにしてもよく、又、前記ＭＲＩ装置を使って前記被験者の頭部からＭＲＩ形態画像を入力し、前記画像処理手段が、入力されたＭＲＩ形態画像に基づいて、前記脳実質部分のみの機能画像をＡＳＬ座標系からＭＲＩ座標系に変換し、該ＭＲＩ形態画像と重ねて表示するようにしてもよい。
【００２５】
本装置発明においては、又、前記画像処理手段が、前記ＡＳＬイメージング法により入力された機能画像を、前記マスク処理後に標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの機能画像から、予め用意されている健常者の脳実質部分のみの機能画像との間の統計的比較により標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを作成して表示するようにしてもよい。
【００２６】
本装置発明においては、又、前記画像処理手段が、前記ＡＳＬイメージング法により入力された機能画像を、前記マスク処理前に標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの機能画像から、予め用意されている健常者の脳実質部分のみの機能画像との間の統計的比較により標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを作成して表示するようにしてもよい。
【００２７】
以上の場合には、前記画像処理手段が、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを、ＡＳＬ座標系に逆変換して表示するようにしてもよい。
【００２８】
本装置発明においては、又、前記ＭＲＩ装置を使って前記被験者の頭部からＭＲＩ形態画像を入力し、前記画像処理手段が、入力されたＭＲＩ形態画像から組織分離を行い、分離された組織画像を標準脳座標系に変換し、標準脳座標系に変換された組織画像から、予め用意されている健常者の組織画像との間の統計的比較により標準脳座標系の脳組織Ｚスコアマップを作成し、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップと併せて表示するようにしてもよく、その際には、前記画像処理手段が、前記標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップ及び脳組織Ｚスコアマップを、前記ＭＲＩ形態画像に基づいてＭＲＩ座標系に変換して表示するようにしてもよい。
【００２９】
本発明は、又、医用画像表示処理方法をコンピュータで実施するためのコンピュータ読取可能なプログラムである。
【００３０】
本発明は、更に、医用画像表示処理装置をコンピュータで実現するためのコンピュータ読取可能なプログラムである。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、ＡＳＬイメージング法により入力される機能画像から脳実質部分を容易且つ確実に抽出し、画像表示できるようにしたので、脳内の血流のみを観察できるようになる。従って、医師等の医療従事者に対しては読影時の負担を軽減できると共に、有益な診断支援情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明に係る一実施形態の医用画像表示処理装置の要部を示すブロック図
【図２】前記医用画像表示処理装置に入力される画像の特徴を示す説明図
【図３】本発明に係る第１実施例の医用画像表示処理方法の処理手順を示すフローチャート
【図４】マスク画像の作成方法の一例を示す説明図
【図５】マスク画像の作成方法の他の一例を示す説明図
【図６】マスク境界線とその決定方法を示す説明図
【図７】マスク処理により脳実質部分のみの灌流強調画像を抽出する方法を示す説明図
【図８】本発明に係る第２実施例の医用画像表示処理方法の処理手順を示すフローチャート
【図９】空間的標準化により形成される変換場のイメージを示す概念図
【図１０】本発明に係る第３実施例の医用画像表示処理方法の処理手順を示すフローチャート
【図１１】標準脳と被験者脳のＺスコアマップのイメージを示す説明図
【図１２】空間的標準化により形成される逆変換場のイメージを示す概念図
【図１３】本発明に係る第４実施例の医用画像表示処理方法の処理手順を示すフローチャート
【図１４】本発明に係る第５実施例の医用画像表示処理方法の処理手順を示すフローチャート
【図１５】本発明に係る第６実施例の医用画像表示処理方法の処理手順を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００３４】
図１は、本発明に係る一実施形態である医用画像表示処理装置の要部を示すブロック図である。
【００３５】
本実施形態の医用画像表示処理装置は、ユーザインタフェース１０、画像・統計処理部２０及びデータベース部３０を備えている。ユーザインタフェース１０は入力画像をＭＲＩ装置から入力する画像入力機能１２と、処理部２０でプログラム処理された結果をディスプレイに表示する結果表示機能１４とを有し、処理部２０はユーザインタフェース１０から入力された、後述するＭＲＩ形態画像や灌流強調画像、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像を処理する画像処理機能２２と、各種統計演算等を行なう統計処理機能２４とを有している。又、データベース部３０には、処理部２０による後述する処理に使用する標準脳画像テンプレート３２、灰白質脳画像テンプレート３４、健常者画像データベース３６及び標準脳マスク３８等が保存されている。
【００３６】
本実施形態の医用画像表示処理装置では、図２に概念的に示すように、ＭＲＩ装置から、従来の撮像法によるＭＲＩ形態画像（Ａ）と共に、ＡＳＬイメージング法による解像度が低い形態画像としてのＡＳＬ−ＥＰＩ画像（Ｂ）と機能画像としての灌流強調画像（Ｃ）が入力されるようになっている。
【００３７】
次に、前記医用画像表示処理装置により行う本発明に係る第１実施例の画像表示処理方法を、図３のフローチャートに従って説明する。このフローチャートにおいて、長円形は画像又は処理結果物を表している。
【００３８】
本実施例では、入力画像として灌流強調画像とＡＳＬ−ＥＰＩ画像が入力される。
【００３９】
入力された両画像について最初に画像再構成が行われる（ステップ１）。この画像再構成は、両画像について２次元の画素に相当する３次元のボクセルの単位を統一するために、全方向で同じ大きさになるように３次元でリサンプリングすることにより分割する処理である。ここではＡＳＬ−ＥＰＩ画像のボクセルに対応した灌流強調画像のボクセル値を補間して生成している。
【００４０】
次いで、マスク作成によりＡＳＬ−ＥＰＩ画像からマスク画像を作成する（ステップ２）。
【００４１】
図４には、上側のＡＳＬ−ＥＰＩ画像（Ａ）を二値化して作成したマスク画像（Ｂ）のイメージを示す。
【００４２】
灌流強調画像の脳実質部分以外の領域をマスクするために、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像からマスク画像を作成する。低解像度のＡＳＬ−ＥＰＩ画像では、脳実質部分の画素値が、それ以外の領域と比べ高い性質がある。その性質を利用して閾値処理を行って二値化することにより、脳実質部分に画素値１、それ以外の領域で画素値０（マスク）であるマスク画像を作成する。閾値は、予め決定した固定値としてもよいし、例えば大津の二値化アルゴリズムのように適応的に求めて決定してもよい。
【００４３】
なお、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像からマスク画像を作成する際には、図５に示す方法を採用してもよい。これは、図４に示した方法よりも精度よくマスク画像を得ることができる方法であり、図５（Ａ）に示した低解像度のＡＳＬ−ＥＰＩ画像について、組織分離処理を用いて、白質、灰白質、脳脊髄液の領域をそれぞれ抽出し、同図（Ｂ）に示したように白質と灰白質の領域を結合させた後に二値化を行い、さらに穴埋め処理を行うことで同図（Ｃ）に示したマスク画像を得る。閾値の設定は、図４の場合と同様である。
【００４４】
以上のいずれかの方法により作成されたマスク画像を、機能画像である灌流強調画像に適用してマスク処理を行う（ステップ３）。
【００４５】
このマスク処理は、前記図２（Ｃ）の灌流強調画像について前記ステップ１を実行したものに適用し、任意のスライス画像において脳実質部分以外のボクセル値を０とすることに当る。
【００４６】
次いで、前記ステップ２で作成されたマスク画像からマスク境界線を決定し（ステップ４）、前記ステップ３でマスク処理した灌流強調画像から不要スライスをカットする（ステップ５）。
【００４７】
ここで行うマスク境界線の決定について、図６を用いて説明する。この図６（Ａ）は、作成されたマスク画像のイメージを示した斜視図に相当し、黒は画素値１を、白は画像値０を表している。
【００４８】
マスク境界線の決定は、このようなマスク画像において上下両端方向のスライスに脳実質（画素値１の領域）が無いスライス部分を除外する処理であり、ここでは上端方向で最初に画素値１の領域があった第ｉ＋１スライスをマスク境界線と決定し、第ｉスライスまでを不要スライスとしてカットして同図（Ｂ）に示したマスク画像とし、上端については脳実質部分のみの灌流強調画像を作成していることにあたる。これを上下両端方向について行うことにより、残ったマスク画像のスライスのみで、灌流強調画像のスライスを限定することができる。なお、このマスク境界線決定は、画像中で頭部の位置が予め分かっている場合には、予め設定しておいたスライス数を除外する方法で行ってもよい。
【００４９】
以上のように、マスク処理を行うことにより、図７（Ａ）に示すように周縁部が不明瞭な処理前の灌流強調画像を、マスク画像を使用してマスク処理することにより、同図（Ｂ）に示すように脳実質領域のみが抽出された灌流強調画像を作成することができる。その結果、前記結果表示機能１４により、画面上に灌流強調画像を脳実質部分のみに限定して表示することができると共に、これにＡＳＬ−ＥＰＩ画像を重ねてオーバーレイ表示することができる。従って、医療従事者にとっては極めて有益な診療支療情報を提供することができる。
【００５０】
次に、図８のフローチャートに従って、第２実施例の画像表示処理方法を説明する。
【００５１】
本実施例では、入力画像としてＡＳＬ法による低解像度（図中、ＬowＲeso）の灌流強調画像とＡＳＬ−ＥＰＩ画像を入力する点では、前記図３のフローチャートに従って説明した第１実施例と同一であるが、さらに従来法による高解像度（図中、ＨighＲeso）のＭＲＩ形態画像を入力画像としている。
【００５２】
ＡＳＬ法および従来法は共に同一の被験者の頭部から画像を入力する。前者によるＡＳＬ−ＥＰＩ画像は、灌流強調画像と同一シーケンスで撮像されるために位置が完全に一致するが、これらと連続したシーケンスまたは別シーケンスで後者により撮像されたＭＲＩ形態画像との間には、位置や角度にずれがある可能性がある。そこで、これらを区別する意味で、前者をＡＳＬ座標系又は被験者脳座標系Ａ（以下、座標系Ａともいう）、後者をＭＲＩ座標系又は被験者脳座標系Ｂ（以下、座標系Ｂともいう）とする。
【００５３】
このフローチャートにおいて、ステップ１１〜ステップ１３は、前記ステップ１〜ステップ３と同一の処理であるため説明は省略する。
【００５４】
本実施例では、前記第１実施例のステップ４、ステップ５で実施しているマスク境界線決定と不要スライスカットと共に、生成されている灌流強調画像も図示は省略してあるが、ステップ１３のマスク処理によっては同様に脳実質部分のみの灌流強調画像が座標系Ａ（ＡＳＬ座標系）で抽出されている。一方、ＭＲＩ形態画像は座標系Ｂ（ＭＲＩ座標系）である。
【００５５】
そこで、そのずれを埋めるために、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像を、ＭＲＩ形態画像をテンプレートとして合わせ込む空間的標準化により座標系Ａ→Ｂの変換場を推定（Ｅstimate）する（ステップ１４）。ここで変換場を推定するとは、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像とＭＲＩ形態画像との誤差の平方和が最小になるようなＡＳＬ−ＥＰＩ画像の線形変換および非線形変換のパラメータを推定することであり、例えば非特許文献２、３、４に記載の方法が利用可能である。
【００５６】
なお空間的標準化は、ステップ１４のように同一被験者の画像について行う場合は、位置合わせを行うことが目的となるため、線形変換のうち平行移動と回転のみ（剛体変換）によって行うが、後述するステップ２４、ステップ３２、ステップ５２、ステップ７２のように被験者脳を標準脳に変換する場合は、位置合わせと変形を伴うため、線形変換と非線形変換によって行う。
【００５７】
次いで、この変換場を用いる空間的標準化により、マスク処理により抽出して生成されているが、省略されている座標系Ａの灌流強調画像を、ＭＲＩ形態画像の座標系Ｂに変換（Ｗrite）する（ステップ１５）。ここで「Ｎormalize：Ｗrite」とは既に推定された変換場で画像を変換することを意味している。
【００５８】
ここで使用する変換場は、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像を、ＭＲＩ形態画像をテンプレートとして合わせ込むことにより求めた変換行列を意味し、図９にはそのイメージを示すように各座標位置が変換後にどの座標に変位するかを示す３次元的ベクトルの集合として表現される。但し、この図では簡単のため２次元で表現してある。後出する各種の変換場も、基本的な原理は同一である。
【００５９】
以上説明した本実施例によれば、脳実質部分が抽出された灌流強調画像を、高解像度のＭＲＩ形態画像と正確に重ね合わせて表示することができ、従ってより鮮明な頭蓋部分に灌流強調画像を合わせて表示できることから、一段と有益な情報を提供することができる。
【００６０】
次に、図１０のフローチャートに従って、第３実施例の画像表示処理方法を説明する。
【００６１】
本実施例では、前記第１実施例の場合と同様に、入力が灌流強調画像とＡＳＬ−ＥＰＩ画像であり、前記ステップ１〜ステップ４と同様の処理により脳実質部分のみの灌流強調画像を作成する（ステップ２１〜２３）。但し、マスク境界線決定に関連する処理は図示を省略してある。
【００６２】
本実施例では、ステップ２３により作成された灌流強調画像を被験者脳座標系Ａから標準脳座標系に変換する。そのために、まず前記データベース部３０に標準脳画像テンプレート３２として保存されているＴ１強調画像をテンプレートとして、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像を合わせ込む空間的標準化により、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像→標準脳への空間的な変換場を推定する（ステップ２４）。
【００６３】
次いで、推定して形成した変換場により、灌流強調画像を座標系Ａから標準脳座標系に変換する空間的標準化を行う（ステップ２５）。
【００６４】
このように標準脳座標系に変換された脳実質部分のみの灌流強調画像について、前記データベース部３０に保存されている健常者画像データベース３６の灌流強調画像データと比較し、灌流（血流）の強さを表しているボクセル値を、灌流強調画像全体について健常者の灌流の程度からの乖離を表す統計値（Ｚスコア）に変換することにより、図１１（Ａ）にイメージを示すような標準脳の灌流強調Ｚスコアマップを作成する（ステップ２６）。
【００６５】
ここで、Ｚスコア（Ｚscore）は、あるサンプル値ｘについて、母集団の平均meanからの乖離を表す統計量であり、母集団の標準偏差σとすると、
Ｚscore ＝ (mean−ｘ)／σ
で表すことができる（例えば、特許文献２参照）。
【００６６】
次いで、前記ステップ２４で形成した変換場の逆変換により、標準脳座標系から被験者脳座標系Ａへの逆変換場を生成し（ステップ２７）、標準脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップをこれで変換する逆変換場を適用することにより、図１１（Ｂ）に誇張して示すような被験者脳座標系の灌流強調Ｚスコアマップを生成する（ステップ２８）。
【００６７】
ここで用いられる逆変換場を、図１２を参照して説明する。
【００６８】
今、便宜上順変換場ｆが、同図（Ａ）に矢印（実線）で表しているように、前記図９と同一であるとすると、この順変換場ｆに対してその逆変換場ｇを求める場合、同図（Ｂ）に示すように、順変換場ｆによって変換された座標（●）を元座標位置（○）の値で置き換えた座標系を作り、元座標位置（○）の座標値を線形補間によって求める。この座標値は元座標値を基準としたときの、順変換ｆの逆変換ｇを表す。即ち、格子点●の座標系において、格子点△の座標（ｘ，ｙ）を線形補間によって求め、逆変換先の座標値とする。このときの（逆）変形場ｇを矢印（点線）で表している。
【００６９】
なお、従来より脳アトラスに基づいた部位ごとに血流の高低を観察するために、前記空間的標準化に当る解剖学的標準化（空間的標準化）によって、被験者の脳画像を標準脳に変形させる手法があった（例えば、特許文献３参照）。
【００７０】
この手法では、血流画像そのものを解剖学的標準化によって標準脳テンプレートに合わせ込むことが行われるが、前述したように脳表部分にノイズに起因する血流値（信号）が含まれることに加えて、頭蓋内でも梗塞などにより広く血流が低下している箇所がある場合などは、標準脳テンプレートの形状とは大きく異なるものとなり、解剖学的標準化の精度が悪くなるという不都合があった。本実施例の場合は、脳実質部分のみの灌流強調画像を標準脳座標系に変換しているため、このような不都合はない。従って、灌流強調画像について高精度の解剖学的標準化が実現できる。
【００７１】
以上説明した本実施例によれば、灌流強調画像を脳実質部分のみに限定して表示することができると共に、その灌流強調画像について、健常者の分布よりも有意に血流が低下している部分が特定できる。しかも、標準脳、被験者脳（元画像）の２通りの座標系での出力が得られることから、有益な診断支援情報として提供できる。
【００７２】
次に、図１３のフローチャートに従って、第４実施例の画像表示処理方法について説明する。
【００７３】
本実施例は、入力が灌流強調画像とＡＳＬ−ＥＰＩ画像であり、ステップ３１の画像再構成までは、前記第３実施例と同様であるが、再構成後のＡＳＬ−ＥＰＩ画像から、最初に前記ステップ２４と同様に空間的標準化により標準脳への変換場を形成し（ステップ３２）、この変換場をマスク処理前の灌流強調画像に適用して標準脳座標系へ変換する（ステップ３３）。
【００７４】
次いで、標準脳に変換された灌流強調画像に対して、前記データベース部３０に保存されている既知の標準脳マスク３８によりマスク処理を行う（ステップ３４）。
【００７５】
このマスク処理により、図示は省略してあるが第３実施例の場合と同様に脳実質部分のみの灌流強調画像が抽出されており、しかも既に標準脳に変換してあるために、直接健常者との比較を行って灌流強調画像のＺスコアマップを作成することができる。また、前記ステップ２７と同様の逆変換により逆変換場を作成し（ステップ３６）、これを前記標準脳のＺスコアマップに適用することにより被験者脳座標系のＺスコアマップを作成することができる（ステップ３７）。
【００７６】
以上説明した本実施例によれば、ＡＳＬ−ＥＰＩ画像から作成したマスク画像を使用する場合に比べて標準脳座標系への変換精度は多少劣るものの、既存の標準脳マスクを利用して簡便なマスク処理を行うことにより、前記第３実施例と同様の効果を得ることができる。
【００７７】
次に、図１４のフローチャートに従って、第５実施例について説明する。
【００７８】
本実施例の画像表示処理方法は、入力として前記第２実施例と同様に座標系ＢのＭＲＩ形態画像も含まれるが、ステップ４１の画像再構成からステップ４８の逆変換適用までの各処理は、ステップ４３のマスク処理により作成される灌流強調画像を省略してあるが、基本的には前記第３実施例のステップ２１〜ステップ２８の各処理と同一である。但し、ステップ４８の逆変換によりＺスコアマップを座標系Ｂに変換するため、適用される逆変換場の構成は異なる。これについては後述する。
【００７９】
また、本実施例では、以上の灌流強調Ｚスコアマップに加えて、従来法により入力されるＭＲＩ形態画像に基づいて、脳組織の萎縮の程度をもＺスコアマップとして表示できるようになっている。
【００８０】
具体的には、最初は被験者脳座標系ＢのＭＲＩ形態画像から組織分離を行う。ここで行う組織分離は、Ｔ１強調画像から白質、灰白質を分離することである。分離された組織について、空間的標準化により標準脳に大きさ・形状を合わせる（ステップ５２）。この標準化で使用するテンプレートのgray.mncは、灰白質の標準脳テンプレートを意味する。
【００８１】
標準化後の組織画像をノイズ除去等のために平滑化し（ステップ５３）、その後健常者の前記健常者の組織画像データと比較して脳組織の萎縮の程度を表すＺスコアを組織画像全体について算出し、標準脳座標系におけるＺスコアマップを生成する（ステップ５４）。
【００８２】
以上のステップ５１〜ステップ５４までの各処理については灰白質を中心として前記特許文献２に詳細に説明されている。ここで生成された標準脳の脳組織Ｚスコアマップは、前記ステップ４６で生成された標準脳の灌流強調Ｚスコアマップと共に表示できるようになっている。
【００８３】
本実施例では、更に、ステップ５４の健常者との比較で作成された標準脳Ｚスコアマップを逆変換により座標系Ｂに変換し、該座標系Ｂの脳組織Ｚスコアマップを前記ステップ４８で逆変換して作成した座標系Ｂの灌流強調Ｚスコアマップと共に表示できるようになっている。
【００８４】
以上の各処理を実現するために、本実施例においては、被験者脳座標系Ａを同座標系Ｂに変換する変換場（Ａ）と、同座標系Ａを標準脳に変換する変換場（Ｂ）と、同座標系Ｂを標準脳に変換する変換場（Ｃ）と、標準脳を座標系Ｂに逆変換する逆変換場（Ｄ）とを使用している。
【００８５】
変換場（Ａ）は、ステップ４４の空間的標準化により形成される。前記ステップ４５に適用される変換場（Ｂ）は、この変換場（Ａ）と、前記ステップ５２の空間的標準化により形成される変換場（Ｃ）とをステップ４９で合成して形成される。また、前記ステップ４８、ステップ５５の逆変換に適用される逆変換場（Ｄ）は、上記変換場（Ｃ）をステップ４７で逆変換して形成される。
【００８６】
以上詳述した本実施例によれば、灌流と形態について、健常者の分布よりも有意に低下している部分が特定できる。有意な低下は、灌流強調画像は血流低下を、ＭＲＩ形態画像は萎縮を意味することになる。それぞれについて、標準脳、被験者脳（元画像）の２通りの座標系での出力が得られ、それらは同じ座標系で重ね合わせて表示できる。
【００８７】
次に、図１５のフローチャートに従って、第６実施例について説明する。
【００８８】
本実施例は、前記第４実施例と同様に、最初に灌流強調画像に変換場（Ｂ）を適用する空間的標準化により標準脳に変換し（ステップ６３）、これにより既知の標準脳Ｚマスクを使用してマスク処理する（ステップ６４）以外は、前記第５実施例と実質的に同一である。従ってステップ６５、ステップ６７は、前記図１４のステップ４６、ステップ４８と同一であり、組織分離を行うステップ７１〜ステップ７５の各処理は前記ステップ５１〜ステップ５５と同一である。又、（逆）変換場も全て同一であるので説明は省略する。
【００８９】
本実施例によれば、前記第４実施例と同様にマスク処理を簡略化した上で、前記第５実施例と同様の効果を得ることができる。
【００９０】
以上詳述した本実施形態の医用画像表示処理装置によれば、ＡＳＬイメージング法で出力された灌流強調画像と、ＭＲＩ形態画像との精度の高いレジストレーション（位置合わせ）を行うことができる上に、標準脳座標系の標準脳形態画像、標準脳血流画像、形態画像Ｚスコアマップ、灌流強調Ｚスコアマップ、及び、被験者脳座標系の被験者脳形態画像、被験者脳灌流強調画像、逆変換された形態画像Ｚスコアマップ、逆変換された灌流強調Ｚスコアマップ等の様々な画像をオーバーレイ表示することができる。これにより、形態画像及び機能画像の両面から様々な診断支援を行うことが可能となる。
【００９１】
なお、前記本実施形態では、ＡＳＬイメージング法により入力された灌流強調画像をマスク処理前に標準脳座標系に変換する場合には、該マスク処理を標準脳マスクを用いて行う場合を説明したが、これに限定されず、灌流強調画像と同時に入力されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像をも標準脳座標系に変換し、変換されたＡＳＬ−ＥＰＩ画像から作成されるマスク画像を用いて行ってもよい。
【００９２】
また、機能画像として灌流強調画像を入力する場合を説明したが、これに限定されず、ＣＢＦを入力してもよい。この場合には、結果画像としては脳血流絶対値についての画像が得られることになる。
【符号の説明】
【００９３】
１０…ユーザインタフェース
２０…画像・統計処理部
３０…データベース部
３２…標準脳画像テンプレート
３４…灰白質脳画像テンプレート
３６…健常者画像データベース
３８…標準脳マスク
【図１】
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【図３】
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【図６】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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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２】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図１１】
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