(57)【要約】【課題】塞栓性合併症の危険因子であるＰ／Ｍ比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことで、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のＣＡＳ適用可否の判断を容易にさせ、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供する。【解決手段】被検体を撮影することにより取得された画像データを用いて、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域及び筋領域を抽出する抽出処理手段１２と、プラーク領域内信号値及び筋領域内信号値を用いてＰ／Ｍ比を算出するとともに、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域を用いて血管内の狭窄長を計測する計測算出処理手段１３と、Ｐ／Ｍ比及び狭窄長の情報を基に危険因子の有無を判断する判断手段１４と、を備える画像データ解析手段１０と、画像データ解析手段による解析結果を表示する表示手段１ｇとを備える。【選択図】図３
2011036458.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を撮影することにより取得された画像データを用いて、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域及び筋領域を抽出する抽出処理手段と、
前記プラーク領域内の信号値及び前記筋領域内の信号値を用いてＰ／Ｍ比を算出するとともに、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域を用いて血管内の狭窄長を計測する計測算出処理手段と、
前記Ｐ／Ｍ比及び前記狭窄長の情報を基に危険因子の有無を判断する判断手段と、を備える画像データ解析手段と、
前記画像データ解析手段による解析結果を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項２】
前記医用画像表示装置は、さらに、前記筋領域の推定に際して使用される血管−筋領域位置モデル及び前記判断手段が危険因子の有無を判断する際の条件を記憶する記憶手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示装置。
【請求項３】
被検体を撮影することにより取得された画像データを基にＰ／Ｍ比を算出するステップと、
血管内腔における狭窄長を計測するステップと、
前記Ｐ／Ｍ比及び前記狭窄長を基に危険因子の有無を判断するステップと、
前記危険因子有無の判断結果を表示するステップと、
を備えることを特徴とする医用画像表示方法。
【請求項４】
前記Ｐ／Ｍ比を算出するステップは、
血管内のプラーク領域を抽出し、前記プラーク領域内の信号値を算出するステップと、
血管領域を抽出し、分類するステップと、
血管内腔領域を抽出するステップと、
筋領域を抽出するステップと、
前記筋領域内の信号値を算出するステップと、
前記プラーク領域内の信号値と前記筋領域内の信号値とを基にＰ／Ｍ比を算出するステップと、
を備えていることを特徴とする請求項３に記載の医用画像表示方法。
【請求項５】
前記筋領域を抽出するステップは、
前記筋領域を抽出するに基礎となる血管領域を前記血管領域の中から特定するステップと、
前記筋領域に近接する近接血管領域を前記血管領域の中から特定するステップと、
前記基礎血管領域の中心と前記近接血管領域の中心とを結ぶ半直線を設定するステップと、
前記近接血管領域の血管径と同じ長さ分さらに前記半直線を延伸させるステップと、
前記延伸された半直線上の領域を筋領域と推定するステップと、
を備えていることを特徴とする請求項４に記載の医用画像表示方法。
【請求項６】
前記筋領域を抽出するステップは、
前記分類された血管領域に対して細線化処理を行い、解析モデルを生成するステップと、
前記解析モデルと、血管と筋領域との位置関係を予め定める血管−筋領域位置モデルとを位置合わせするステップと、
前記血管−筋領域位置モデルにて筋領域とされる領域を前記解析モデルにおける筋領域と推定するステップと、
を備えていることを特徴とする請求項４に記載の医用画像表示方法。
【請求項７】
前記狭窄長を計測するステップは、
前記血管領域の細線化処理を行い、血管芯線を取得するステップと、
前記血管領域、前記プラーク領域及び前記血管芯線を重複させるステップと、
前記血管芯線を用いて前記プラーク領域の端部から予め定められた距離だけ離れた位置を検索するステップと、
前記血管芯線上で検索された位置における第１の血管径を計測するステップと、
前記血管内腔領域を用いて前記血管芯線に沿った各位置における第２の血管径を計測するステップと、
前記第１の血管径と前記第２の血管径とに基づいて前記血管内腔領域の各位置における狭窄率を算出するステップと、
予め定められた閾値を超える狭窄率を備える前記血管内腔領域の位置を血管芯線上にて把握するステップと、
前記把握された予め定められた閾値を超える狭窄率を備える前記血管内腔領域の位置が連続する長さを計測し、狭窄長を求めるステップと、
を備えることを特徴とする請求項３ないし請求項６のいずれかに記載の医用画像表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像生成装置で撮影された被検体内部の画像を加工し、表示させることによって術前の治療選択を支援する医用画像表示装置及び医用画像表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、被検体内部の情報を収集し、この収集された画像データに基づいて被検体内部を画像化して医用画像を生成、表示する医用画像表示装置が用いられるようになっている。この医用画像表示装置が、例えば、頚動脈狭窄症の治療において使用される場合の一つの使用方法を示しているのが、以下に示す特許文献１である。
【０００３】
この特許文献１に開示されている発明は、頚動脈狭窄症に対する治療、患者行動修正または継続管理による疾患の変化を評価する目的で、縦断的検査において冠動脈プラーク病変の特性変化を自動的に、経時的に追跡、検出するものである。
【０００４】
頚動脈狭窄症に対する治療法として、外科手術である頚動脈内膜剥離術や血管内治療である頚動脈ステント留置術（ＣＡＳ：Carotid Artery Stenting）等が挙げられる。この特許文献１のような発明が開示されるのは、このうち、ＣＡＳの方が治療時の患者（被検体）への負担が低い点で注目されているからである。
【０００５】
ところで、このＣＡＳについては、低侵襲であるものの術中に飛散するプラーク等の破片（デブリ）が末梢血管へと移動し、遠位塞栓（塞栓性合併症）を起こす可能性が指摘されている。遠位塞栓を防ぐために、バルーンやフィルタといった末梢血管保護デバイスが使用される。但し、脳内の血流を維持したまま手技が可能なフィルタを使用する場合、デブリの大きさがフィルタの孔のサイズ以下であった場合、フィルタを通過してしまう可能性がある。このことから、塞栓性合併症の防止効果が確実ではない点も指摘される。
【０００６】
この、塞栓性合併症との関連性が高い危険因子として、「Ｐ／Ｍ比」と「狭窄長」が挙げられる。「Ｐ／Ｍ比」とは、術前のＭＲＩ（磁気共鳴診断装置：magnetic resonance imaging）画像診断でBlack Blood法Ｔ１強調画像を使用する際の、プラーク領域内の信号値と近接する筋の信号値との比である。また、「狭窄長」は、血管内に存在するプラークによって高い狭窄率を示す領域を、血管の長手方向に沿って示す長さのことである。そのため、これら「Ｐ／Ｍ比」及び「狭窄長」は塞栓性合併症の発症の有無を判断するに好適な目安であるといえる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−２８９８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１において開示されている発明では、次の点について配慮がなされていない。
【０００９】
すなわち、上述したような冠動脈プラーク病変の特性変化を検出するに当たっては、造影剤を用いて患者（被検体）を撮影し必要な画像を取得するため、被検体に対する侵襲度が高い。そのため、被検体にとって大きな負担となる。
【００１０】
また、上述した危険因子のうち特にＰ／Ｍ比の算出には、これまでは算出に必要なプラーク領域内の信号値及び筋領域内の信号値を手動で取得していた。これら信号値の取得は手間が掛かる上、ＣＡＳ適用の可否を判断するために用いる画像の解析に多くの時間が必要とされていた。
【００１１】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、塞栓性合併症の危険因子であるＰ／Ｍ比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことによって、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のＣＡＳ適用可否の判断を容易にさせ、併せて、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
請求項１に記載の発明の特徴は、医用画像表示装置において、被検体を撮影することにより取得された画像データを用いて、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域及び筋領域を抽出する抽出処理手段と、プラーク領域内の信号値及び筋領域内の信号値を用いてＰ／Ｍ比を算出するとともに、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域を用いて血管内の狭窄長を計測する計測算出処理手段と、Ｐ／Ｍ比及び狭窄長の情報を基に危険因子の有無を判断する判断手段と、を備える画像データ解析手段と、画像データ解析手段による解析結果を表示する表示手段とを備える。
【００１３】
請求項３に記載の発明の特徴は、医用画像表示方法において、被検体を撮影することにより取得された画像データを基にＰ／Ｍ比を算出するステップと、血管内腔における狭窄長を計測するステップと、Ｐ／Ｍ比及び狭窄長を基に危険因子の有無を判断するステップと、危険因子有無の判断結果を表示するステップとを備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、塞栓性合併症の危険因子であるＰ／Ｍ比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことによって、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のＣＡＳ適用可否の判断を容易にさせ、併せて、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態における医用画像表示装置の内部構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における画像データ解析手段の内部構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態における医師がＣＡＳ適用の可否を判断する際に利用する画像の生成、表示についての基本的な流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態におけるＰ／Ｍ比算出の流れを示したフローチャートである。
【図５】Ｐ／Ｍ比算出の流れにおいて抽出された血管領域を表わした模式図である。
【図６】頚部をＭＲＩで撮影して示すアキシャル断面画像において、主要組織の解剖学的位置を示す模式図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態において採用する筋領域の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】筋領域の抽出処理の方法を説明するための模式図である。
【図９】本発明の実施の形態における狭窄長を計測する流れを示すフローチャートである。
【図１０】狭窄長を計測する方法を説明するための模式図である。
【図１１】表示手段に表示される画像の一例を示す模式図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態における筋領域の推定を行う流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態における医用画像表示装置１の内部構成を示すブロック図である。医用画像表示装置１は、被検体を撮影することにより取得された画像データを用いて医師に対してＣＡＳ適用の可否を判断する上で最適な画像を生成、表示させる装置である。この表示される画像には、塞栓性合併症との関連性が高い危険因子である「Ｐ／Ｍ比」や「狭窄長」を表示させることが可能である。
【００１８】
なお、医用画像表示装置１にて使用される被検体の画像データは、例えば、上述したＭＲＩの他、Ｘ線診断装置やＣＴ（computed tomography：コンピュータ断層撮影）装置において取得される。
【００１９】
医用画像表示装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１ａと、ＲＯＭ(Read Only Memory)１ｂと、ＲＡＭ（Random Access Memory）１ｃ及び入出力インターフェイス１ｄがバス１ｅを介して接続されている。入出力インターフェイス１ｄには、入力手段１ｆと、表示手段１ｇと、通信制御手段１ｈと、記憶手段１ｉと、リムーバブルディスク１ｊと、画像データ解析手段１０とが接続されている。
【００２０】
ＣＰＵ１ａは、入力手段１ｆからの入力信号に基づいてＲＯＭ１ｂから医用画像表示装置１を起動するためのブートプログラムを読み出して実行し、記憶手段１ｉに格納されている各種オペレーティングシステムを読み出す。またＣＰＵ１ａは、入力手段１ｆや入出力インターフェイス１ｄを介して、図１において図示していないその他の外部機器からの入力信号に基づいて各種装置の制御を行う。さらにＣＰＵ１ａは、ＲＡＭ１ｃや記憶手段１ｉ等に記憶されたプログラム及びデータを読み出してＲＡＭ１ｃにロードするとともに、ＲＡＭ１ｃから読み出されたプログラムのコマンドに基づいて、画像生成のための処理やデータの計算、加工等、一連の処理を実現する処理装置である。
【００２１】
入力手段１ｆは、医用画像表示装置１の操作者（例えば、医師や検査技師）が各種の操作を入力するキーボード、ダイヤル等の入力デバイスにより構成されており、操作者の操作に基づいて入力信号を作成しバス１ｅを介してＣＰＵ１ａに送信される。また、医用画像表示装置１には、キーボード等だけでなく専用の操作パネルが設けられており、その操作パネル上の入力デバイスを介して操作画面に対する操作を行うこともできる。
【００２２】
表示手段１ｇは、例えば液晶ディスプレイである。この表示手段１ｇは、ＣＰＵ１ａからバス１ｅを介して出力信号を受信し、例えば画像処理や生成された画像を表示する際の諸条件の設定を行うにあたって必要な画像等、或いはＣＰＵ１ａの処理結果等を表示する。
【００２３】
通信制御手段１ｈは、ＬＡＮカードやモデム等の手段であり、医用画像表示装置１をインターネットやＬＡＮ等の通信ネットワークに接続することを可能とする手段である。通信制御手段１ｈを介して通信ネットワークと送受信したデータは入力信号または出力信号として、入出力インターフェイス１ｄ及びバス１ｅを介してＣＰＵ１ａに送受信される。
【００２４】
記憶手段１ｉは、半導体や磁気ディスクで構成されており、ＣＰＵ１ａで実行されるプログラムやデータが記憶されている。また、後述する筋領域の推定の際に使用される血管−筋領域位置モデル等が事前に記憶されている。
【００２５】
リムーバブルディスク１ｊは、光ディスクやフレキシブルディスクのことであり、ディスクドライブによって読み書きされた信号は、入出力インターフェイス１ｄ及びバス１ｅを介してＣＰＵ１ａに送受信される。
【００２６】
画像データ解析手段１０は、被検体について撮影された画像データを解析して、塞栓性合併症の危険因子であるＰ／Ｍ比及び狭窄長を算出、計測するとともに、併せてこれらを表示させた画像の生成を行う。
【００２７】
なお、本発明の実施の形態においては画像データ解析手段１０が一連の画像処理を行うが、その処理は画像データ解析手段１０によってではなく、記憶手段１ｉ、或いはリムーバブルディスク１ｊに格納されている画像データ解析プログラムを利用することで行うこともできる。この場合は、これらに格納されている画像データ解析プログラムがＣＰＵ１ａに読み込まれ実行されることにより、画像データ解析手段が医用画像表示装置１に実装されることになる。
【００２８】
図２は、本発明の実施の形態における画像データ解析手段１０の内部構成を示すブロック図である。画像データ解析手段１０は、受信手段１１と、抽出処理手段１２と、計測算出処理手段１３と、判断手段１４と、送信手段１５と、から構成されている。
【００２９】
抽出処理手段１２は、取得した被検体の画像データを基に、後述する例えば、血管領域等を抽出する。計測算出処理手段１３は、抽出された血管領域等を利用してＰ／Ｍ比、及び狭窄長を計測、或いは算出する。判断手段１４は、計測、算出されたＰ／Ｍ比、及び狭窄長を基に危険因子の有無を判断するとともに、医師がＣＡＳ適用の可否の際の条件として生成された画像とともに提示する。
【００３０】
次に、医師がＣＡＳ適用の可否を判断する際に利用する画像の生成、表示についての流れを図３ないし図１０に示すフローチャート及び適宜、理解の一助となる模式図も利用して説明する。
【００３１】
図３は、本発明の実施の形態における医師がＣＡＳ適用の可否を判断する際に利用する画像の生成、表示についての基本的な流れを示すフローチャートである。危険因子として表示の対象とする項目は「Ｐ／Ｍ比」と「狭窄長」である。従って、これら２つの因子をどのように計測、算出し、表示させるかが以下に説明する流れの主題となる。
【００３２】
「Ｐ／Ｍ比（Plaque/Muscle Ratio）」は、上述したように、プラーク領域内の信号値と近接する筋の信号値との比である。この比が高い方がより危険性が高い、と判断される。一方、「狭窄長」は、血管内に存在するプラークによって高い狭窄率を示す領域を、血管の長手方向に沿って示す長さのことである。この「狭窄長」はその数値が大きい方が血管内において狭窄が生じている領域が大きい（長い）ことになるため、より危険性が高いと判断される。
【００３３】
画像データ解析手段１０は、まず被検体の頚部の画像データをＭＲＩ等の画像撮影装置から取得する（ＳＴ１）。ここで、図示してはいないが、画像データ解析手段１０は、ネットワークを介してＭＲＩ等のモダリティ、或いは、画像の保管を行っている、例えばサーバと接続されている。
【００３４】
この場合には、医用画像表示装置１が、例えば、病院情報管理システム（ＨＩＳ：Hospital Information System）、放射線部門情報管理システム（ＲＩＳ：Radiological Information System）、医用画像管理システム（ＰＡＣＳ：Picture Archiving Communication System）といった医療機関内に構築された各種管理システムと組み合わされて用いられても良い。
【００３５】
このネットワークの例としては、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワークを挙げることができる。また、このネットワークで使用される通信規格は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等、いずれの規格であっても良い。
【００３６】
画像データ解析手段１０が画像撮影装置から取得する画像データは、Black Blood法Ｔ１強調画像及び３次元画像である。これらの画像データには、画像種や被検体に対する撮影位置等の付帯情報も付いているが、併せて取得される。
【００３７】
画像データ解析手段１０は、受信手段１１で受信した画像データを抽出処理手段１２へと送信する。抽出処理手段１２では、取得した画像データを基に、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域、及び筋領域を抽出する。このうち、血管領域、血管内腔領域、プラーク領域の抽出に当たっては、既存の抽出処理を施すことによって、各血管領域、血管内腔領域、プラーク領域を取得することができる。なお、抽出は、例えば、予め記憶手段１ｉに記憶されている解析条件を基に行われる。
【００３８】
次に、Ｐ／Ｍ比の算出処理（ＳＴ２）について、図４のＰ／Ｍ比算出の流れを示したフローチャートを利用して述べる。
【００３９】
Ｐ／Ｍ比の算出に当たっては、「プラーク領域内の信号値」と「筋領域内の信号値」の２種類の信号値が必要となる。従って、まず、抽出処理手段１２においてプラーク領域の抽出処理が行われる（ＳＴ２１）。Black Blood法Ｔ１強調画像においては、血管が黒く見えるように表示されるが、プラークが存在する領域は、白く見えるように表示される。抽出処理手段１２は、画像データのうち、アキシャル断面の各画像スライスごとにそれぞれプラーク領域を抽出する。
【００４０】
プラーク領域が抽出されると、計測算出処理手段１３において、抽出されたプラーク領域内の信号値を計測し、さらに、ヒストグラムを作成する。ヒストグラムは、計測された信号値を適当な階調に分け、階調ごとの頻度を示したものである。そして、ヒストグラムから中央の値を算出し、その値をプラーク領域内の信号値とする（ＳＴ２２）。
【００４１】
ここで、プラーク領域内の信号値は画像スライスごとに計測されるものであり、画像スライスの数分信号値が計測される。従って、計測された信号値の中には極端な値を示すものも含まれる可能性がある。そこで、そのような値を除くためにヒストグラムを作成して適切な信号値を算出することとしている。このように信号値を算出することは、医師に生成された画像を表示する際に、より精度の高い画像を提供することができることにつながる。
【００４２】
次に、抽出処理手段１２において血管領域を抽出する（ＳＴ２３）。図５は、抽出された血管領域を表わす模式図である。但し、この状態ではどの位置にどのような血管が配置されているのかは分かりづらい。そこで、抽出処理手段１２では、細線化処理を施し、分類を行う（ＳＴ２４）。血管を分類することによって、解剖学的な位置関係から筋領域の位置を推定することが容易になる。従って、血管領域の抽出、分類は、筋領域内の信号値を算出するために行われる。
【００４３】
細線化処理によって、図５に示されているように、血管は「内頚動脈Ｏ」、「外頚動脈Ｐ」、「総頚動脈Ｑ」、及び「椎骨動脈Ｒ」の４つの血管に分類される。なお、本発明の実施の形態においては、頚動脈に近接する筋領域として、胸鎖乳突筋Ｍを例に挙げて以下説明する。従って、算出する対象となる筋領域内の信号値は、胸鎖乳突筋Ｍ内の信号値ということになる。
【００４４】
さらに、図６は、頚部をＭＲＩで撮影して示すアキシャル断面画像において、主要組織の解剖学的位置を示す模式図である。模式図の中心付近に脊椎Ａが、脊椎Ａの上の位置に背骨Ｂが表わされている。脊椎Ａの周囲には、椎骨動脈Ｒがあり、この椎骨動脈Ｒよりも表皮Ｓに近い位置に総頚動脈Ｑが位置する。そして、胸鎖乳突筋Ｍは、総頚動脈Ｑのさらに表皮Ｓに近い場所に位置する。従って、椎骨動脈Ｒから表皮Ｓに向かって、総頚動脈Ｑ、胸鎖乳突筋Ｍの順に位置することになる。これら互いの位置関係は、解剖学的にほぼ決まっている。
【００４５】
次に、血管内腔領域が抽出される（ＳＴ２５）。この血管内腔領域は、狭窄長を計測する際に使用される。従って、狭窄長を計測するステップにおいて説明する。
【００４６】
血管領域、血管内腔領域が抽出されると、筋領域の抽出処理が行われる（ＳＴ２６）。上述したように、解剖学的位置関係からすれば、図６に示すように表わした場合には椎骨動脈Ｒ、総頚動脈Ｑ、胸鎖乳突筋Ｍ、それぞれの大まかな位置は把握できる。但し、実際には図６に示す模式図は作成されないため、画像データ上胸鎖乳突筋Ｍの位置は予想できるが、これだけでは求める筋領域内の信号値を算出することはできない。そこで、以下の手順を用いて筋領域内の信号値を算出する。
【００４７】
図７は、第１の実施の形態において採用する筋領域の抽出処理の流れを示すフローチャートである。また、図８は、筋領域の抽出処理の方法を説明するための模式図である。なお、図８においては、模式図において、左側に表皮Ｓが示されており、図示されてはいないが、右側に脊椎Ａが存在する。従って、解剖学的位置からすれば、模式図の右から左に向かって椎骨動脈Ｒ、総頚動脈Ｑ、胸鎖乳突筋Ｍが存在することが予想できる。
【００４８】
まず、既に抽出処理が行われている血管領域の中から、取得した画像スライスごとに椎骨動脈Ｒの血管領域ＲＲ及び総頚動脈Ｑの血管領域ＱＲを特定する（ＳＴ２６Ａ）。その上で、椎骨動脈血管領域ＲＲの中心から総頚動脈血管領域ＱＲの中心へ向けて半直線Ｈを引く（ＳＴ２６Ｂ）。すなわち、この半直線Ｈの向きは、椎骨動脈Ｒから胸鎖乳突筋Ｍの位置する方向である。
【００４９】
ここで、椎骨動脈血管領域ＲＲは、筋領域（胸鎖乳突筋Ｍ）を抽出する際の基礎となる血管領域であるといえる。また、総頚動脈血管領域ＱＲは、筋領域（胸鎖乳突筋Ｍ）に近接する近接血管領域であるといえる。従って、求める筋領域が異なれば、基礎血管領域と近接血管領域はそれぞれ異なることになる。
【００５０】
次に、総頚動脈血管領域ＱＲは既に特定されていることから、この総頚動脈血管領域ＱＲの直径Ｘを求め、さらにこの直径Ｘと同じ距離（距離Ｘ’）分、半直線Ｈを延伸する（ＳＴ２６Ｃ）。
【００５１】
このように総頚動脈血管領域ＱＲの直径Ｘ分延伸させることとしたのは、近接血管領域である総頚動脈血管領域ＱＲは、文字通り目標とする筋領域（胸鎖乳突筋Ｍ）に近接して位置している。従って、距離Ｘ’分半直線Ｈを延伸させることによって、この半直線Ｈには筋領域（胸鎖乳突筋Ｍ）内に位置する部分が現われることになる。そこで、延伸された距離Ｘ’上に存在する半直線Ｈは、少なくともその一部がこの筋領域（胸鎖乳突筋Ｍ）内にある、と推定することができる。換言すれば、このような状態を作出することにより、筋領域（胸鎖乳突筋Ｍ）を推定することが可能になる（ＳＴ２６Ｄ）。よって、筋領域の抽出が終了する。
【００５２】
筋領域が抽出されると、その抽出された筋領域内の信号値が計測算出処理手段１３において算出される（図４のフローチャート、ＳＴ２７）。筋領域内の信号値を算出する場合も、上述したプラーク領域内の信号値を算出する場合同様、ヒストグラムを作成した上で、中央値を求め、この中央値を筋領域内の信号値とする。
【００５３】
以上で「プラーク領域内の信号値」及び「筋領域内の信号値」が算出されたことになる。そこで、これら両信号値を基に、計測算出処理手段１３が各画像スライスごとにＰ／Ｍ比を算出する（ＳＴ２８）。
【００５４】
次に「狭窄長」の計測を行う（図３のフローチャート、ＳＴ３）。具体的な計測の流れは、図９に示すフローチャートに表わされている。また、図１０は、狭窄長を計測する方法を説明するための模式図である。
【００５５】
まず、ステップ２３（図４のフローチャートを参照）において抽出された血管領域を基に、抽出処理手段１２が各血管の細線化処理を行い、血管芯線を求める（ＳＴ３１）。そして、プラーク領域と、血管領域と、細線化処理され血管芯線が求められた血管領域と、をそれぞれ重ねる（ＳＴ３２）。図１０においては、説明の便宜上、内頚動脈Ｏ、外頚動脈Ｐ、及び総頚動脈Ｑを示し、さらに、それぞれ二点鎖線、一点鎖線、破線で示される血管芯線も表わされている。また、図１０において、内頚動脈Ｏから総頚動脈Ｑにかけて斜線で示される領域にプラークが認められる。
【００５６】
次にプラーク領域の端部から所定の距離離れた位置を血管芯線上で検索する（ＳＴ３３）。これは、図１０を用いて説明すると、Ｎ点（プラーク領域の端部）から所定の距離Ｌ離れた位置Ｎ’を検索するという意味である。プラーク領域の端部Ｎから所定の距離Ｌ離れた位置Ｎ’を検索したのは、内頚動脈Ｏの内径αを計測するためである。この位置Ｎ’であれば、内頚動脈Ｏにおけるプラークの影響を受けずに内頚動脈Ｏの内径αを計測することができるからである。従って、所定の距離Ｌは任意に設定可能ではあるが、プラーク領域の端部Ｎから十分離れた位置となるように設定することが好ましい。
【００５７】
内頚動脈Ｏの内径αが計測算出処理手段１３によって計測されると（ＳＴ３４）、次に血管内腔領域を利用して内頚動脈Ｏの各位置における内径βを計測する（ＳＴ３５）。これは、既に抽出処理されている血管領域を基に、血管芯線に沿ってそれぞれの画像スライスごとに内径βを計測する。例えば、図１０に示されている内径βのように、血管内にプラーク領域が存在する位置における内径βは、プラーク領域のない位置における内径αに比してプラークの存在によって血管内腔の距離は短くなる。
【００５８】
計測算出処理手段１３は、内径α及び内径βの両者が計測されると、それぞれの画像スライスごとにα値及びβ値を用いて狭窄率を算出する（ＳＴ３６）。狭窄率の算出に当たっては、例えば、（１−β／α）×１００といった式を採用する、ＮＡＳＣＥＴ法を用いることができる。
【００５９】
全ての画像スライスにおいて狭窄率が算出されると、次に予め定められている所定の狭窄率を超える位置を血管芯線上で把握する（ＳＴ３７）。狭窄率は１００％に近くなるに従って、より血管内にプラークが堆積していることを示している。この所定の狭窄率は、任意に設定することができ、予め定められて記憶手段１ｉ内に記憶されている。
【００６０】
そして、血管内に存在するプラークによって高い狭窄率を示す位置をつなぎ、血管の長手方向に沿って距離（長さ）を計測する（ＳＴ３８）。この長さが狭窄長である。
【００６１】
以上説明した流れによって、「Ｐ／Ｍ比」及び「狭窄長」が計測、算出される。そこで、計測算出処理手段１３は、求められた値を判断手段１４に送信する。両値を受け取った判断手段１４は、これらの値から危険因子の有無を判断する（ＳＴ４、図３のフローチャートを参照）。危険因子の有無の判断は、予め記憶手段１ｉに記憶されている閾値を基に行われる。判断手段１４は、所定の閾値以上のＰ／Ｍ比と狭窄長とを備える血管領域を危険因子のある領域であると判断する。
【００６２】
併せて、判断手段１４は、表示手段１ｇに表示させる画像を生成し、判断結果等を併せて表示させる（ＳＴ５）。生成される画像としては、例えば、ＳＶＲ（Shaded Volume Rendering）画像やＭＰＲ（Multiple Planer Reconstruction）画像を挙げることができる。これらの画像に、危険因子がある領域と判断した領域を重ね合わせて表示させたり、定量的な数値データを文字情報として併せて表示させたりする。
【００６３】
図１１は、表示手段１ｇに表示される画像の一例を示す模式図である。ここでは、Ｐ／Ｍ比の分布、Ｐ／Ｍ比及び狭窄長の危険因子と判断した条件を示している。さらに、特に危険な領域には、その領域を囲むことで強調表示をしている。
【００６４】
なお、表示手段１ｇにどのような情報を表示させるか、或いは、画像や文字情報の表示レイアウト、ＳＶＲ画像、ＭＰＲ画像といった生成される画像種等については、医師等が入力手段１ｆ等を用いて任意に設定することが可能である。
【００６５】
以上説明したように、予め判断条件等を設定しておきさえすれば、塞栓性合併症の危険因子であるＰ／Ｍ比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことによって、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のＣＡＳ適用可否の判断を容易にさせ、併せて、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することができる。
【００６６】
（第２の実施の形態）
次に本発明における第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態において、上述の第１の実施の形態において説明した構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、同一の構成要素の説明は重複するので省略する。
【００６７】
第２の実施の形態は、Ｐ／Ｍ比を算出する際の筋領域の抽出処理の方法（図４に示すフローチャートのＳＴ２６を参照）のみが第１の実施の形態と異なる。第２の実施の形態においては、「血管−筋領域位置モデル」を使用して、解剖学的な位置関係から、より精度良く筋領域の位置を推定し、筋領域内の信号値を算出することを目的とする。
【００６８】
ここで、「血管−筋領域位置モデル」とは、血管領域と筋領域との位置関係を示す統計的な情報である。この「血管−筋領域位置モデル」には、特徴量として、血管芯線の形状、分岐点が示されている。また、それらの特徴量を基準とした筋組織の相対的な分布位置が筋組織の種類ごとに保持される。血管の走行には奇形が存在するため、特に分岐に注目した奇形種別ごとの血管−筋領域位置モデルが用意されている。第２の実施の形態においては、記憶手段１ｉ内にこれらの各モデルが予め記憶されている。
【００６９】
図１２は、第２の実施の形態における筋領域の推定を行う流れを示すフローチャートである。ここでは、まず、抽出された血管領域を基に細線化処理及び、分類処理を行う。この結果を、「解析モデル」として生成する（ＳＴ２６ａ）。この「解析モデル」は、「血管−筋領域位置モデル」に対して、いわば各被検体ごとに生成されるその被検体特有の血管領域と筋領域との位置関係をしめすモデルであるといえる。
【００７０】
次に、生成された解析モデルと血管−筋領域位置モデルとを互いに位置合わせする（ＳＴ２６ｂ）。その上で、「血管−筋領域位置モデル」にて筋領域であるとされる領域を、解析モデル上の筋領域と推定する（ＳＴ２６ｃ）。
【００７１】
以上説明したように、「血管−筋領域位置モデル」を利用して筋領域の推定を行うことによって、より早く精度良く筋領域の推定、信号値の算出を行うことができる。特に、「血管−筋領域位置モデル」の種類を多く記憶手段１ｉに予め記憶させておくことによって、より多くの被検体の解析モデルに対応することができる。
【００７２】
そして、塞栓性合併症の危険因子であるＰ／Ｍ比及び狭窄長を表示させた画像の生成、表示を自動で行うことによって、医師の作業量を軽減しスループットの向上を図るとともに術前のＣＡＳ適用可否の判断を容易にさせ、併せて、被検体に対しても低侵襲な画像生成に必要な画像データ取得を行うことのできる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することができる。
【００７３】
この発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、Ｐ／Ｍ比、狭窄長の算出等については、医用画像表示装置を用いて各処理を行ったが、同様の装置構成を備える、例えばＭＲＩ等のモダリティにて各処理を行っても良い。
【００７４】
また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施の形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１    医用画像表示装置
１０    画像データ解析手段
１１    受信手段
１２    週出処理手段
１３    計測算出処理手段
１４    判断手段
１５    送信手段
【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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