(57)【要約】【課題】病変部候補の広がりが把握しやすい画像を生成する医用画像処理装置を提供する。【解決手段】処理部３は、管状組織を表すボリュームデータを画像記憶部２から読み込み、そのボリュームデータに基づいて、管状組織の内面から外側の領域に分布する病変部候補の大きさを求める。画像生成部５は、ボリュームデータに基づいて管状組織の内面を表す画像データを生成する。表示制御部６は、病変部候補の大きさに対応する色を、管状組織の内面を表す画像に重ねて表示部７１に表示させる。【選択図】図１
2011152323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
管状組織を表す第１の画像データを受けて、前記第１の画像データに基づいて前記管状組織における病変部候補の大きさを求める処理手段と、
前記第１の画像データに基づいて前記管状組織の内部を表す第２の画像データを生成する画像生成手段と、
前記病変部候補の大きさを示す情報を、前記第２の画像データに基づく第２の画像に重ねて表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記処理手段は、
前記第１の画像データに基づいて前記管状組織の輪郭を特定する輪郭特定手段と、
前記第１の画像データに基づいて、前記輪郭の位置よりも前記管状組織の外側に存在する前記病変部候補の大きさを求める演算手段と、
を有す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】
前記演算手段は、前記輪郭の位置よりも前記管状組織の外側の領域において、前記第１の画像データの画素値が所定範囲内の値に含まれる領域を前記病変部候補として特定し、前記特定された前記病変部候補の大きさを求め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４】
前記演算手段は、前記管状組織の輪郭の内側に設定された基準点から放射状に仮想線を延ばした場合に、前記輪郭の位置よりも前記管状組織の外側の領域において、前記所定範囲内の値に含まれる前記画素値を有する画素が、前記仮想線に沿って連続して存在する領域を前記病変部候補として特定し、前記特定された前記病変部候補の大きさを求めることを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記演算手段は、前記管状組織の輪郭に直交する方向に仮想線を延ばした場合に、前記輪郭の位置よりも前記管状組織の外側の領域において、前記所定範囲内の値に含まれる前記画素値を有する画素が、前記仮想線に沿って連続して存在する領域を前記病変部候補として特定し、前記特定された前記病変部候補の大きさを求めることを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記演算手段は、前記所定範囲内の値に含まれる前記画素値を有する画素が前記仮想線に沿って連続する距離を求め、前記距離を前記病変部候補の大きさとして求めることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記演算手段は、前記管状組織の前記輪郭の位置から一定距離離れた領域の内側で、前記病変部候補の大きさを求めることを特徴とする請求項３から請求項６のいずれかに記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記表示制御手段は、前記病変部候補の大きさに対応する色を前記病変部候補の大きさを示す情報として、前記第２の画像に重ねて前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、
管状組織を表す第１の画像データを受けて、前記第１の画像データに基づいて病変部候補の大きさを求める処理機能と、
前記第１の画像データに基づいて前記管状組織の内部を表す第２の画像データを生成する画像生成機能と、
前記病変部候補の大きさを示す情報を、前記第２の画像データに基づく第２の画像に重ねて表示装置に表示させる表示制御機能と、
を実行させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、管状組織の内部を表す医用画像データを生成する医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの医用画像診断装置を用いて被検体を撮影し、その撮影で得られた医用画像データを用いた診断が行われている。例えば医用画像データを用いてＣＴコロノグラフィー（ＣＴ  Ｃｏｌｏｎｏｇｒａｐｈｙ）やプラーク検査などが行われている。
【０００３】
大腸や血管などの管状組織を観察するための技術として、フライスルーと称される技術が知られている。フライスルーは、大腸や血管などの管状組織の内部の表面を、内視鏡と同じ視線で観察するための技術である。例えば医用画像診断装置によって取得された医用画像データを用いて、管状組織の内部の表面を３次元的に表す仮想的な内視鏡画像データ（以下、「仮想内視鏡画像データ」と称する場合がある）を生成することができる。フライスルーを用いた例として、観察対象領域の表面の凹凸を求めることで病変部候補を検出し、病変部候補の位置を識別可能にした画像を生成して表示することが行われている（例えば特許文献１）。
【０００４】
また、管状組織が切り開かれた状態を表す画像データを生成することが行われている。すなわち、管状組織の内部の表面が展開されて、内部の表面を表す展開画像データを生成することが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１４４８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術に係る仮想内視鏡画像データや展開画像データによると、ある一定値以上のＣＴ値を有する箇所の形状と、画像に表されている箇所のＣＴ値とを把握することができる。しかしながら、従来技術に係る画像では、その画像に表された組織が管状組織の内壁（内面）であるのか腫瘍であるのかを判断することが困難である。また、従来技術では、管状組織の内壁から外側の領域にかけて腫瘍がどのように分布しているのか特定することは困難である。
【０００７】
この発明は上記の問題を解決するものであり、病変部候補の広がりが把握しやすい画像を生成する医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム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】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、管状組織を表す第１の画像データを受けて、前記第１の画像データに基づいて前記管状組織における病変部候補の大きさを求める処理手段と、前記第１の画像データに基づいて前記管状組織の内部を表す第２の画像データを生成する画像生成手段と、前記病変部候補の大きさを示す情報を、前記第２の画像データに基づく第２の画像に重ねて表示手段に表示させる表示制御手段と、を有することを特徴とする医用画像処理装置である。
また、請求項９に記載の発明は、コンピュータに、管状組織を表す第１の画像データを受けて、前記第１の画像データに基づいて病変部候補の大きさを求める処理機能と、前記第１の画像データに基づいて前記管状組織の内部を表す第２の画像データを生成する画像生成機能と、前記病変部候補の大きさを示す情報を、前記第２の画像データに基づく第２の画像に重ねて表示装置に表示させる表示制御機能と、を実行させることを特徴とする医用画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によると、病変部候補の大きさを求めて、その大きさを示す情報を管状組織の内部を表す画像に重ねて表示することで、病変部候補の広がりを容易に把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。
【図２】管状組織を模式的に表す図である。
【図３】管状組織の輪郭を示す図である。
【図４】管状組織の輪郭を示す図である。
【図５】管状組織の輪郭を示す図である。
【図６】管状組織の輪郭を示す図である。
【図７】仮想内視鏡画像を示す図である。
【図８】管状組織を切り開いた展開画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１を参照して、この発明の実施形態に係る医用画像処理装置について説明する。この実施形態に係る医用画像処理装置１には例えば医用画像撮影装置９０が接続されている。
【００１２】
（医用画像撮影装置９０）
医用画像撮影装置９０には、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの撮影装置が用いられる。医用画像撮影装置９０は、被検体を撮影することで被検体を表す医用画像データを生成する。例えば医用画像撮影装置９０は、３次元の撮影領域を撮影することで３次元の撮影領域を表すボリュームデータを生成する。大腸や血管などの管状組織を撮影の対象とした場合、医用画像撮影装置９０は、管状組織を撮影することで管状組織を表すボリュームデータを生成する。なお、医用画像撮影装置９０によって生成された医用画像データが、この発明の「第１の画像データ」の１例に相当する。
【００１３】
医用画像撮影装置９０としてＸ線ＣＴ装置を用いた場合、Ｘ線ＣＴ装置は、３次元の撮影領域を撮影することで、断面位置がそれぞれ異なる複数の断面におけるＣＴ画像データを生成し、３次元の撮影領域を表すボリュームデータを生成する。管状組織の１例として大腸を撮影対象とした場合、Ｘ線ＣＴ装置は、大腸が含まれる３次元の撮影領域を撮影することで大腸を表すボリュームデータを生成する。医用画像撮影装置９０はボリュームデータを医用画像処理装置１に出力する。以下では、管状組織の１例として大腸を撮影対象とする場合について説明する。
【００１４】
（医用画像処理装置１）
医用画像処理装置１は、画像記憶部２と、処理部３と、カラーデータ生成部４と、条件記憶部４１と、画像生成部５と、表示制御部６と、ユーザインターフェース（ＵＩ）７とを備えている。
【００１５】
（画像記憶部２）
画像記憶部２は、医用画像撮影装置９０によって生成された医用画像データを記憶する。大腸を表すボリュームデータが医用画像撮影装置９０によって生成された場合、大腸を表すボリュームデータが画像記憶部２に記憶される。なお、医用画像撮影装置９０がボリュームデータを生成せずに、医用画像処理装置１がボリュームデータを生成しても良い。この場合、医用画像処理装置１は、医用画像撮影装置９０によって生成された複数の医用画像データ（例えばＣＴ画像データ）を受けて、複数の医用画像データに基づいてボリュームデータを生成する。画像記憶部２は、医用画像処理装置１によって生成されたボリュームデータを記憶する。
【００１６】
（処理部３）
処理部３は、輪郭特定部３１と演算部３２とを備えている。処理部３は管状組織を表すボリュームデータを画像記憶部２から読み込み、管状組織を表すボリュームデータに基づいて病変部候補の大きさを求める。病変部の１例として腫瘍が挙げられる。大腸を撮影対象とした場合、処理部３は大腸を表すボリュームデータに基づいて、大腸に存在する腫瘍の候補の大きさを求める。具体的には処理部３は、大腸内部の表面（腸壁）から外側の領域にかけて存在する腫瘍候補の大きさを求める。なお、処理部３が、この発明の「処理手段」の１例に相当する。以下、処理部３による処理の内容について説明する。
【００１７】
（輪郭特定部３１）
輪郭特定部３１は管状組織を表すボリュームデータを画像記憶部２から読み込み、管状組織を表すボリュームデータに基づいて管状組織の輪郭を特定する。例えば、輪郭特定部３１はＣＴ値などの画素値に基づいて管状組織の輪郭を特定する。この実施形態では、輪郭特定部３１は大腸を表すボリュームデータに基づいて、大腸内部の表面（腸壁）の輪郭を特定する。輪郭特定部３１は、管状組織の輪郭の位置を示す位置情報（座標情報）を演算部３２に出力する。なお、輪郭特定部３１が、この発明の「輪郭特定手段」の１例に相当する。
【００１８】
輪郭特定部３１によって特定された管状組織の輪郭の１例を図２に示す。図２には、大腸１００が模式的に表されている。輪郭１１０が、大腸１００の内部の表面（腸壁）の輪郭に相当し、輪郭特定部３１によって特定された輪郭である。この実施形態では１例として、大腸１００の腸壁から外側にかけて腫瘍候補１２０と腫瘍候補１３０とが存在する場合について説明する。
【００１９】
（演算部３２）
演算部３２は、仮想線設定部３３と距離算出部３４とを備えている。演算部３２は、輪郭１１０よりも管状組織（大腸１００）の外側の領域において、画素値が所定範囲内の値に含まれる領域を病変部候補として特定し、特定された病変部候補の大きさを求める。具体的には演算部３２は、病変部候補の大きさとして病変部候補の厚さを求める。なお、演算部３２が、この発明の「演算手段」の１例に相当する。図３を参照して、演算部３２による処理の内容を説明する。
【００２０】
（仮想線設定部３３）
仮想線設定部３３は、管状組織の輪郭の位置を示す位置情報を輪郭特定部３１から受ける。図２に示す例では、仮想線設定部３３は、大腸１００の腸壁の輪郭１１０の位置情報を輪郭特定部３１から受ける。仮想線設定部３３は、輪郭１１０の外側の領域に伸びる仮想の線（仮想線）を設定する。
【００２１】
例えば仮想線設定部３３は、大腸１００の輪郭１１０の中心線を求め、その中心線に直交して輪郭１１０と交差する断面２００を設定する。図３に、断面２００の位置における輪郭１１０を示す。仮想線設定部３３は、断面２００の位置において輪郭１１０の内部に基準点を設定し、その基準点から輪郭１１０の外側に放射状に延びる仮想線を設定する。例えば仮想線設定部３３は、断面２００の位置において輪郭１１０の中心Ｏを求め、その中心Ｏから輪郭１１０の外側に放射状に延びる仮想線を設定する。仮想線設定部３３は、仮想線と輪郭１１０とが交差する位置を求める。例えば仮想線設定部３３は、３６０°にわたって所定角度ごと（例えば１°ごと）に仮想線を設定し、各仮想線と輪郭１１０とが交差する位置を求める。図３には１例として仮想線ＬＡ及び仮想線ＬＢが示されている。点Ａは、仮想線ＬＡと輪郭１１０との交点である。点Ｂは、仮想線ＬＢと輪郭１１０との交点である。
【００２２】
（距離算出部３４）
距離算出部３４は、仮想線上の画素の画素値が予め設定された所定範囲内の値か否かを判定する。そして、距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線に沿って連続する距離を求め、その距離を病変部候補（腫瘍候補）の厚さとして定義する。所定範囲の値は、画素に表されている組織が病変部（腫瘍）か否かを判定するための基準であり、病変部（腫瘍）の画素値（ＣＴ値）に相当する値である。所定範囲の値は、図示しない記憶部に予め記憶されている。操作者は操作部７２を用いて所定範囲の値を任意に変更することができる。
【００２３】
例えば距離算出部３４は、仮想線と輪郭１１０とが交差する位置を出発点として、仮想線に沿って出発点から輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。まず距離算出部３４は、仮想線と輪郭１１０とが交差する位置（出発点）の画素の画素値と所定範囲内の値とを比較する。距離算出部３４は、画素値が所定範囲内の値に含まれている場合は、出発点から仮想線に沿って輪郭１１０の外側に向けて１画素進めて、１画素進めた先の画素の画素値と所定範囲内の値とを比較する。そして、距離算出部３４は、１画素進めた先の画素の画素値が所定範囲内の値に含まれている場合は、仮想線に沿って輪郭１１０の外側に向けて更に１画素進めて、画素値と所定範囲内の値とを比較する。このようにして距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線に沿って連続する距離を求め、その距離を病変部候補（腫瘍候補）の大きさとして定義する。
【００２４】
例えば図３に示すように距離算出部３４は、仮想線ＬＡと輪郭１１０とが交差する点Ａを出発点として、仮想線ＬＡに沿って点Ａから輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。そして、距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＡに沿って連続する距離ＤＡを求め、その距離ＤＡを点Ａに対する病変部候補（腫瘍候補１３０）の厚さとする。図３に示す例では腫瘍候補１３０が存在するため、距離算出部３４は、仮想線ＬＡに沿って点Ａから腫瘍候補１３０の境界までの距離ＤＡを求める。同様に、距離算出部３４は、仮想線ＬＢと輪郭１１０とが交差する点Ｂを出発点として、仮想線ＬＢに沿って点Ｂから輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。そして、距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＢに沿って連続する距離ＤＢを求め、その距離ＤＢを点Ｂに対する病変部候補（腫瘍候補１２０）の厚さとする。すなわち距離算出部３４は、仮想線ＬＢに沿って点Ｂから腫瘍候補１２０の境界までの距離ＤＢを求める。
【００２５】
距離算出部３４は、３６０°にわたって設定された各仮想線上の画素を対象にして、各画素の画素値と所定範囲内の値とを比較することで、３６０°にわたって病変部候補（腫瘍候補）の厚さを求める。図３に示す例では、腫瘍候補１３０が存在している領域について、腫瘍候補１３０の大きさに相当する距離が求められる。
【００２６】
仮想線設定部３３は、大腸１００に対する断面の位置を変えて、輪郭１１０の中心線に直交する断面を各位置に設定する。仮想線設定部３３は、各断面の位置において仮想線を設定する。距離算出部３４は、各断面の位置において、病変部候補の厚さに相当する距離を求める。このようにして、演算部３２は、大腸１００の輪郭１１０の外側に存在する病変部候補（腫瘍候補）の大きさを求める。図２に示す例では、腫瘍候補１２０と腫瘍候補１３０とが存在するため、腫瘍候補１２０及び腫瘍候補１３０の大きさが求められる。
【００２７】
処理部３は、大腸１００の全範囲を対象にして病変部候補（腫瘍候補）の大きさを求めても良いし、大腸１００の一部の範囲を対象にして病変部候補の大きさを求めても良い。また、操作者が操作部７２を用いて断面の位置を指定しても良い。この場合、処理部３は、操作部７２によって指定された位置における病変部候補の大きさを求める。また、操作者が操作部７２を用いて、病変部候補の大きさを求める範囲を指定しても良い。この場合、処理部３は、操作部７２によって指定された範囲を対象にして病変部候補の大きさを求める。
【００２８】
演算部３２は、輪郭上の位置を示す位置情報（座標情報）と輪郭上の位置に対する距離を示す距離情報とを含む距離データを、カラーデータ生成部４に出力する。図３に示す例では、演算部３２は、点Ａの位置を示す位置情報（座標情報）と点Ａに対する距離ＤＡを示す距離情報とを含む距離データを、カラーデータ生成部４に出力する。同様に、演算部３２は、点Ｂの位置を示す位置情報（座標情報）と点Ｂに対する距離ＤＢを示す距離情報とを含む距離データを、カラーデータ生成部４に出力する。
【００２９】
以上により、大腸１００の輪郭１１０の外側に存在する病変部候補（腫瘍候補）の広がりの程度を求めることが可能となる。すなわち、大腸１００の腸壁から外側の領域にかけて、病変部候補（腫瘍候補）がどのように分布しているのかを特定することが可能となる。
【００３０】
図４を参照して、病変部候補の厚さを求める別の例を説明する。仮想線設定部３３は、輪郭１１０に直交して輪郭１１０の外側に延びる仮想線を設定する。例えば仮想線設定部３３は、３６０°にわたって所定間隔おきに仮想線を設定する。図４に示す例では、仮想線設定部３３は、輪郭１１０上の点Ａにて輪郭１１０に直交して輪郭１１０の外側に延びる仮想線ＬＡを設定する。また仮想線設定部３３は、輪郭１１０上の点Ｂにて輪郭１１０に直交して輪郭１１０の外側に延びる仮想線ＬＢを設定する。
【００３１】
上述したように距離算出部３４は、仮想線上の画素の画素値が上記の所定範囲内の値か否かを判定する。そして、距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線に沿って連続する距離を求め、その距離を病変部候補の厚さとして定義する。
【００３２】
例えば図４に示すように距離算出部３４は、輪郭１１０上の点Ａを出発点として、輪郭１１０に直交する仮想線ＬＡに沿って点Ａから輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。そして、距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＡに沿って連続する距離ＤＡを求め、その距離ＤＡを点Ａに対する病変部候補（腫瘍候補１３０）の厚さとする。図４に示す例では腫瘍候補１３０が存在するため、距離算出部３４は、仮想線ＬＡに沿って点Ａから腫瘍候補１３０の境界までの距離ＤＡを求める。
【００３３】
同様に、距離算出部３４は、輪郭１１０上の点Ｂを出発点として、輪郭１１０に直交する仮想線ＬＢに沿って点Ｂから輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。そして、距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＢに沿って連続する距離ＤＢを求め、その距離ＤＢを点Ｂに対する病変部候補（腫瘍候補１３０）の厚さとする。すなわち距離算出部３４は、仮想線ＬＢに沿って点Ｂから腫瘍候補１３０の境界までの距離ＤＢを求める。
【００３４】
距離算出部３４は、３６０°にわたって設定された各仮想線上の画素を対象にして、各画素の画素値と所定範囲内の値とを比較することで、３６０°にわたって病変部候補（腫瘍候補）の厚さを求める。
【００３５】
上述したように仮想線設定部３３は、大腸１００に対する断面の位置を変えて、輪郭１１０の中心線に直交する断面を各位置に設定する。仮想線設定部３３は、各断面の位置において仮想線を設定する。距離算出部３４は、各断面の位置において、病変部候補の厚さに相当する距離を求める。そして、演算部３２は、輪郭上の位置を示す位置情報（座標情報）と輪郭上の位置に対する距離を示す距離情報とを含む距離データを、カラーデータ生成部４に出力する。
【００３６】
以上のように輪郭１１０に直交する仮想線を設定した場合も、大腸１００の輪郭１１０の外側に存在する病変部候補（腫瘍候補）の広がりの程度を求めることが可能となる。
【００３７】
この実施形態においては、図３に示すように輪郭１１０の内側に基準点を設けて仮想線を設定して病変部候補の大きさを求めても良いし、図４に示すように輪郭１１０に直交する仮想線を設定して病変部候補の大きさを求めても良い。
【００３８】
また距離算出部３４は、輪郭１１０から離れた箇所に存在する病変部候補（腫瘍候補）の大きさを求めても良い。図５を参照して、この大きさを求める方法について説明する。距離算出部３４は、輪郭１１０から一定距離離れた位置３００までの間に、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が存在する場合には、輪郭１１０から離れた箇所に存在する病変部候補の大きさを求める。１例として、輪郭１１０から離れた箇所に腫瘍候補１４０が存在する場合について説明する。
【００３９】
まず仮想線設定部３３は、輪郭１１０の中心Ｏから輪郭１１０の外側に放射状に延びる仮想線を設定する。仮想線設定部３３は、仮想線と輪郭１１０とが交差する位置を求める。なお、仮想線設定部３３は、図４に示すように、輪郭１１０に直交する仮想線を設定しても良い。図５には１例として仮想線ＬＡ及び仮想線ＬＢが示されている。
【００４０】
距離算出部３４は、輪郭１１０と仮想線ＬＡとが交差する位置を出発点として、仮想線ＬＡに沿って出発点から輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。腫瘍候補１４０は輪郭１１０から離れた箇所に存在するため、輪郭１１０の近傍にある画素の画素値は、所定範囲内の値に含まれない。しかしながら、輪郭１１０から離れた点Ａは腫瘍候補１４０に含まれているため、点Ａの画素値は所定範囲内の値に含まれる。点Ａは、仮想線ＬＡと腫瘍候補１４０とが最初に交差する位置である。距離算出部３４は、点Ａを新たな出発点として、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＡに沿って連続する距離ＤＡを求め、その距離ＤＡを点Ａに対する病変部候補（腫瘍候補１４０）の厚さとする。図５に示す例では、距離算出部３４は、仮想線ＬＡに沿って点Ａから腫瘍候補１４０の境界までの距離ＤＡを求める。
【００４１】
同様に、距離算出部３４は、輪郭１１０と仮想線ＬＢとが交差する位置を出発点として、仮想線ＬＢに沿って出発点から輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。輪郭１１０から離れた点Ｂは腫瘍候補１４０に含まれているため、点Ｂの画素値は所定範囲内の値に含まれる。点Ｂは、仮想線ＬＢと腫瘍候補１４０とが最初に交差する位置である。距離算出部３４は、点Ｂを新たな出発点として、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＢに沿って連続する距離ＤＢを求め、その距離ＤＢを点Ｂに対する病変部候補（腫瘍候補１４０）の厚さとする。図５に示す例では、距離算出部３４は、仮想線ＬＢに沿って点Ｂから腫瘍候補１４０の境界までの距離ＤＢを求める。
【００４２】
距離算出部３４は、３６０°にわたって設定された各仮想線上の画素を対象にして、各画素の画素値と所定範囲内の値とを比較することで、３６０°にわたって病変部候補（腫瘍候補）の厚さを求める。上述したように仮想線設定部３３は、大腸１００に対する断面の位置を変えて、輪郭１１０の中心線に直交する断面を各位置に設定する。仮想線設定部３３は、各断面の位置において仮想線を設定する。距離算出部３４は、各断面の位置において、病変部候補の厚さに相当する距離を求める。そして、演算部３２は、仮想線と腫瘍候補とが最初に交差する位置を示す位置情報（座標情報）と、その位置に対する距離を示す距離情報とを含む距離データを、カラーデータ生成部４に出力する。
【００４３】
以上の処理により、輪郭１１０から離れた箇所に存在する病変部候補（腫瘍候補）の広がりの程度を求めることが可能となる。
【００４４】
また、病変部候補（腫瘍候補）が大腸の腸壁から内側に突出している場合も、上述した処理によって病変部候補の大きさを求めることができる。例えば図６に示すように、輪郭１１０の内側に腫瘍候補１５０が突出している場合について説明する。
【００４５】
まず仮想線設定部３３は、輪郭１１０の中心Ｏから輪郭１１０の外側に放射状に延びる仮想線を設定する。図６には１例として仮想線ＬＡ及び仮想線ＬＢが示されている。
【００４６】
距離算出部３４は、仮想線ＬＡに沿って中心Ｏから輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。仮想線ＬＡと腫瘍候補１５０とが最初に交差する点Ａの画素値は、所定範囲内の値に含まれる。距離算出部３４は、点Ａを新たな出発点として、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＡに沿って連続する距離ＤＡを求め、その距離ＤＡを点Ａに対する病変部候補（腫瘍候補１５０）の厚さとする。図６に示す例では、距離算出部３４は、仮想線ＬＡに沿って点Ａから腫瘍候補１５０の境界までの距離ＤＡを求める。
【００４７】
同様に、距離算出部３４は、仮想線ＬＢに沿って中心Ｏから輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。仮想線ＬＢと腫瘍候補１５０とが最初に交差する点Ｂの画素値は、所定範囲内の値に含まれる。距離算出部３４は、点Ｂを新たな出発点として、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＢに沿って連続する距離ＤＢを求め、その距離ＤＢを点Ｂに対する病変部候補（腫瘍候補１５０）の厚さとする。図６に示す例では、距離算出部３４は、仮想線ＬＢに沿って点Ｂから腫瘍候補１５０の境界までの距離ＤＢを求める。
【００４８】
距離算出部３４は、３６０°にわたって設定された各仮想線上の画素を対象として、各画素の画素値と所定範囲内の値とを比較することで、３６０°にわたって病変部候補（腫瘍候補）の厚さを求める。上述したように仮想線設定部３３は、大腸１００に対する断面の位置を変えて、輪郭１１０の中心線に直交する断面を各位置に設定する。仮想線設定部３３は、各断面の位置において仮想線を設定する。距離算出部３４は、各断面の位置において、病変部候補の厚さに相当する距離を求める。そして、演算部３２は、仮想線と腫瘍候補とが最初に交差する位置を示す位置情報（座標情報）と、その位置に対する距離を示す距離情報とを含む距離データを、カラーデータ生成部４に出力する。
【００４９】
以上の処理により、大腸の内壁から内側に突出している病変部候補（腫瘍候補）の広がりの程度を求めることが可能となる。
【００５０】
（カラーデータ生成部４）
カラーデータ生成部４は、距離データを演算部３２から受ける。カラーデータ生成部４は、距離データに含まれる距離情報が示す距離（厚さ）に応じた色を決定する。例えば、距離（厚さ）を色に変換するためのルックアップテーブル（ＬＵＴ）が、条件記憶部４１に予め記憶されている。このルックアップテーブル（ＬＵＴ）は、距離（厚さ）と色とが対応付けられたテーブルである。カラーデータ生成部４は、条件記憶部４１に記憶されているルックアップテーブル（ＬＵＴ）を参照して、距離データが示す距離（厚さ）を色に変化する。なお操作者が操作部７２を用いて、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を変更できるようにしても良い。すなわち、操作者が操作部７２を用いて、距離（厚さ）と色との対応関係を変更できるようにしても良い。なお、距離（厚さ）に対応する色は、白黒の濃淡の程度で表しても良いし、距離（厚さ）に応じた異なる色で表しても良い。すなわち、距離（厚さ）に応じて白黒の濃淡の程度を変えても良いし、距離（厚さ）に応じて色を変えても良い。
【００５１】
そして、カラーデータ生成部４は、距離データに含まれる位置情報と距離に応じた色を示す色情報とを含むカラーデータを生成する。カラーデータ生成部４は、カラーデータを表示制御部６に出力する。
【００５２】
（画像生成部５）
画像生成部５は画像記憶部２からボリュームデータを読み込み、ボリュームデータに基づいて３次元画像データなどの画像データを生成する。例えば画像生成部５は、ボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、管状組織の内部の表面を３次元的に表す仮想内視鏡（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｅｎｄｏｓｃｏｐｙ）画像データを生成する。例えば操作者が操作部７２を用いて視点の位置と視線方向とを指定すると、視点の位置を示す視点位置情報と視線方向を示す視線方向情報とが、ユーザインターフェース（ＵＩ）７から画像生成部５に出力される。画像生成部５は、その視点の位置から視線方向に向けてボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、仮想内視鏡画像データを生成する。画像生成部５は仮想内視鏡画像データを表示制御部６に出力する。なお、画像生成部５が、この発明の「画像生成手段」の１例に相当する。また、仮想内視鏡画像データ及び展開画像データが、この発明の「第２の画像データ」の１例に相当する。
【００５３】
また画像生成部５は、ボリュームデータに表された管状組織の内部を平面状に展開して、内部の表面を平面的に表す展開画像データを生成しても良い。この場合、画像生成部５は展開画像データを表示制御部６に出力する。
【００５４】
（表示制御部６）
表示制御部６は画像生成部５から仮想内視鏡画像データを受けて、仮想内視鏡画像データに基づく仮想内視鏡画像を表示部７１に表示させる。また、表示制御部６は画像生成部５から展開画像データを受けて、展開画像データに基づく展開画像を表示部７１に表示させても良い。
【００５５】
表示制御部６はカラーデータをカラーデータ生成部４から受けて、カラーデータが示す色を、仮想内視鏡画像上のカラーデータが示す位置に着色する。カラーデータが示す色は、病変部候補の厚さ（大きさ）に対応している。表示制御部６は、病変部候補の厚さに応じた色が付けられた仮想内視鏡画像を、表示部７１に表示させる。また表示制御部６は、カラーデータが示す色を、展開画像上のカラーデータが示す位置に着色しても良い。この場合、表示制御部６は、病変部候補の厚さ（大きさ）に応じた色が付けられた展開画像を、表示部７１に表示させる。
【００５６】
色が付けられた仮想内視鏡画像の１例を図７に示す。仮想内視鏡画像４００は、大腸１００の内面（腸壁）を立体的に表している。表示制御部６は、病変部候補（腫瘍候補）が存在する領域４１０及び領域４２０に、それぞれのカラーデータが示す色を付けて仮想内視鏡画像４００を表示部７１に表示させる。カラーデータが示す色は、大腸１００の腸壁から外側の領域にかけて分布する病変部候補の厚さ（大きさ）に対応している。従って、領域４１０及び領域４２０に付けられた色は、それぞれの位置における病変部候補の厚さを表していることになる。
【００５７】
病変部候補の厚さを表す色は、病変部候補の厚さに応じて白黒の濃淡の程度で表しても良いし、厚さに応じて異なる色を割り当てても良い。例えば白黒の濃淡で病変部候補の厚さを表す場合、病変部候補の厚さが厚くなるほど濃淡の程度を濃くして表す。この場合、仮想内視鏡画像４００において濃淡の程度が濃く表されている箇所は、腸壁から外側の領域に分布する病変部候補の厚さが厚いことを示している。このように、病変部候補の厚さ（大きさ）を色の変化で表すことで、病変部候補が腸壁から外側の領域にかけてどのように分布しているのかを、操作者は容易に把握することが可能となる。
【００５８】
色が付けられた展開画像の１例を図８に示す。表示制御部６は、病変部候補（腫瘍候補）が存在する領域５１０及び領域５２０に、それぞれのカラーデータが示す色を付けて展開画像５００を表示部７１に表示させる。領域５１０及び領域５２０に付けられた色は、それぞれの位置における病変部候補の厚さを表している。
【００５９】
表示制御部６は、仮想内視鏡画像及び展開画像のうちいずれか一方の画像を表示部７１に表示させても良いし、両方の画像を並べて表示部７１に表示させても良い。なお、表示制御部６が、この発明の「表示制御手段」の１例に相当する。
【００６０】
（ユーザインターフェース（ＵＩ）７）
ユーザインターフェース（ＵＩ）７は、表示部７１と操作部７２とを備えている。表示部７１は、ＣＲＴや液晶ディスプレイなどのモニタで構成されている。操作部７２は、キーボードやマウスなどの入力装置で構成されている。
【００６１】
処理部３、カラーデータ生成部４、画像生成部５、及び表示制御部６はそれぞれ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、又はＡＳＩＣなどの図示しない処理装置と、ＲＯＭ、ＲＡＭ、又はＨＤＤなどの図示しない記憶装置とによって構成されていても良い。記憶装置には、処理部３の機能を実行するための処理プログラムが記憶されている。処理プログラムには、輪郭特定部３１の機能を実行するための輪郭特定プログラムと、演算部３２の機能を実行するための演算プログラムとが含まれている。演算プログラムには、仮想線設定部３３の機能を実行するための仮想線設定プログラムと、距離算出部３４の機能を実行するための距離算出プログラムとが含まれている。また記憶装置には、カラーデータ生成部４の機能を実行するためのカラーデータ生成プログラムが記憶されている。また記憶装置には、画像生成部５の機能を実行するための画像生成プログラムが記憶されている。また記憶装置には、表示制御部６の機能を実行するための表示制御プログラムが記憶されている。そしてＣＰＵなどの処理装置が、記憶装置に記憶されている各プログラムを実行することで各部の機能を実行する。なお、処理プログラムと、カラーデータ生成プログラムと、画像生成プログラムと、表示制御プログラムとによって、この発明の「医用画像処理プログラム」の１例を構成する。
【００６２】
（動作）
この実施形態に係る医用画像処理装置１による一連の動作について説明する。１例として、医用画像撮影装置９０が大腸を撮影することで、大腸を表すボリュームデータを生成する場合について説明する。
【００６３】
（ステップＳ０１）
まず医用画像処理装置１は、大腸を表すボリュームデータを医用画像撮影装置９０から受ける。画像記憶部２は、大腸を表すボリュームデータを記憶する。
【００６４】
（ステップＳ０２）
輪郭特定部３１は、大腸を表すボリュームデータを画像記憶部２から読み込み、図２に示すように、そのボリュームデータに基づいて、大腸１００の腸壁の輪郭１１０を特定する。
【００６５】
（ステップＳ０３）
仮想線設定部３３は、例えば大腸１００の輪郭１１０の中心線を求め、その中心線に直交して輪郭１１０と交差する断面２００を設定する。そして、図３に示すように、仮想線設定部３３は、断面２００の位置において輪郭１１０の中心Ｏを求め、その中心Ｏから輪郭１１０の外側に放射状に延びる仮想線を設定する。仮想線設定部３３は、３６０°にわたって仮想線を設定する。そして、仮想線設定部３３は、仮想線と輪郭１１０とが交差する位置を求める。図３には１例として仮想線ＬＡ及び仮想線ＬＢが示されている。
【００６６】
（ステップＳ０４）
距離算出部３４は、仮想線ＬＡと輪郭１１０とが交差する点Ａを出発点として、仮想線ＬＡに沿って点Ａから輪郭１１０の外側の領域に向けて、各画素の画素値が所定範囲内の値か否かを１画素ずつ判定する。そして、距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＡに沿って連続する距離ＤＡを求め、その距離ＤＡを点Ａに対する腫瘍候補１３０の厚さとする。同様に、距離算出部３４は、所定範囲内の値に含まれる画素値を有する画素が仮想線ＬＢに沿って連続する距離ＤＢを求め、その距離ＤＢを点Ｂに対する腫瘍候補１３０の厚さとする。距離算出部３４は、３６０°にわたって設定された各仮想線上の画素を対象にして、各画素の画素値と所定範囲内の値とを比較することで、３６０°にわたって腫瘍候補の厚さを求める。
【００６７】
仮想線設定部３３は、大腸１００に対する断面の位置を変えて、各位置に断面を設定する（ステップＳ０３）。距離算出部３４は、各断面の位置において、腫瘍候補の厚さに相当する距離を求める（ステップＳ０４）。なお、ステップＳ０３では、仮想線設定部３３は図４に示すように、輪郭１１０に直交して輪郭１１０の外側に延びる仮想線を設定しても良い。演算部３２は、輪郭上の位置を示す位置情報（座標情報）と輪郭上の位置に対する距離を示す距離情報とを含む距離データを、カラーデータ生成部４に出力する。
【００６８】
（ステップＳ０５）
カラーデータ生成部４は、条件記憶部４１に記憶されているルックアップテーブル（ＬＵＴ）を参照して、距離データが示す距離（厚さ）を色に変換する。カラーデータ生成部４は、距離データに含まれる位置情報と距離に応じた色を示す色情報とを含むカラーデータを、表示制御部６に出力する。
【００６９】
（ステップＳ０６）
一方、画像生成部５は画像記憶部２からボリュームデータを読み込み、ボリュームデータに基づいて仮想内視鏡画像データを生成する。また、画像生成部５は、ボリュームデータに基づいて展開画像データを生成しても良い。画像生成部５は、仮想内視鏡画像データや展開画像データなどの画像データを表示制御部６に出力する。
【００７０】
なお、ステップＳ０２からステップＳ０５までの処理とステップＳ０６の処理とは、処理の順番が逆であっても良い。すなわち、ステップＳ０６の処理を先に行い、その後、ステップＳ０２からステップＳ０５までの処理を行っても良い。また、ステップＳ０２からステップＳ０５までの処理とステップＳ０６の処理とを、並行して行っても良い。
【００７１】
（ステップＳ０７）
表示制御部６は、カラーデータが示す色を、仮想内視鏡画像上のカラーデータが示す位置に着色する。また表示制御部６は、カラーデータが示す色を、展開画像上のカラーデータが示す位置に着色しても良い。
【００７２】
（ステップＳ０８）
表示制御部６は、腫瘍候補の厚さ（大きさ）に応じた色が付けられた仮想内視鏡画像又は展開画像を表示部７１に表示させる。例えば図７に示すように、表示制御部６は、仮想内視鏡画像４００を表示部７１に表示させる。また図８に示すように、表示制御部６は、展開画像５００を表示部７１に表示させても良い。
【００７３】
以上のように医用画像処理装置１によると、管状組織の内面から外側の領域に分布する病変部候補の厚さ（大きさ）を求めて、その厚さを色に変換して仮想内視鏡画像などの画像に表示することで、病変部候補の広がりを容易に把握することが可能となる。すなわち、操作者は、画像に表された濃淡や色の差異を確認することで、管状組織の内面から外側の領域に分布する病変部候補の厚さを容易に確認することが可能となる。つまり、操作者は、管状組織の内面から外側の領域にかけて病変部候補がどのように分布しているのかを、容易に把握することが可能となる。以下に、医用画像処理装置１を大腸又は血管の観察に適用した場合の効果を示す。
【００７４】
大腸を観察対象とした場合には、医用画像処理装置１は、大腸の腸壁から外側の領域に存在する腫瘍候補の厚さを求め、その厚さを色に変換して仮想内視鏡画像などの画像に表示する。そのことにより、大腸の腸壁から外側の領域にかけて、腫瘍の画素値（ＣＴ値）を有する領域がどの程度の厚さを有して存在するのかを、可視化することが可能となる。その結果、操作者は、仮想内視鏡画像などの画像を観察するだけで、大腸の腸壁から外側の領域に分布する腫瘍候補の大きさを確認することが可能となる。すなわち、操作者は、大腸の腸壁から外側の領域にかけて腫瘍候補がどのように分布しているのかを、容易に把握することが可能となる。
【００７５】
また血管を観察対象とした場合には、医用画像処理装置１は、血管壁から外側の領域に存在するプラークの厚さを求め、その厚さを色に変換して仮想内視鏡画像などの画像に表示する。そのことにより、血管壁から外側の領域にかけて、プラークの画素値（ＣＴ値）を有する領域がどの程度の厚さを有して存在しているのかを、可視化することが可能となる。その結果、操作者は、仮想内視鏡画像などの画像を観察するだけで、血管壁から外側の領域に分布するプラークの大きさを確認することが可能となる。すなわち、操作者は、血管壁から外側の領域にかけてプラークがどのように分布しているのかを、容易に把握することが可能となる。
【符号の説明】
【００７６】
１  医用画像処理装置
２  画像記憶部
３  処理部
４  カラーデータ生成部
５  画像生成部
６  表示制御部
７  ユーザインターフェース（ＵＩ）
３１  輪郭特定部
３２  演算部
３３  仮想線設定部
３４  距離算出部
４１  条件記憶部
７１  表示部
７２  操作部
９０  医用画像撮影装置
【図１】
2011152323.tif 000003
【図２】
2011152323.tif 000004
【図３】
2011152323.tif 000005
【図４】
2011152323.tif 000006
【図５】
2011152323.tif 000007
【図６】
2011152323.tif 000008
【図７】
2011152323.tif 000009
【図８】
2011152323.tif 000010