(57)【要約】【課題】被検体内のデバイスの位置の把握を容易にすること。【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、特定部と、重畳画像生成部とを備える。特定部は、第１のＸ線画像においてデバイスが有する特徴点の位置を特定する。重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第１のＸ線画像より後に収集された第２のＸ線画像上に前記デバイスを示す３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する。重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第２のＸ線画像に対し、特定された前記特徴点の位置に基づく位置に前記３Ｄモデルを重畳する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のＸ線画像においてデバイスが有する特徴点の位置を特定する特定部と、
前記第１のＸ線画像又は前記第１のＸ線画像より後に収集された第２のＸ線画像上に前記デバイスを示す３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する重畳画像生成部と、
を備え、
前記重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第２のＸ線画像に対し、特定された前記特徴点の位置に基づく位置に前記３Ｄモデルを重畳する、画像処理装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記第１のＸ線画像において複数の前記特徴点の位置を特定し、
前記重畳画像生成部は、特定された前記特徴点の位置に基づく位置及び向きにて前記３Ｄモデルを重畳する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記第１のＸ線画像において３以上の前記特徴点の位置を特定する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記特徴点を前記第１のＸ線画像において検出することにより、該特徴点の位置を特定する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特定部は、前記特徴点として、前記デバイスに付されたマーカを前記第１のＸ線画像において検出する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特定部は、前記特徴点として、前記デバイスの先端に付されたマーカを前記第１のＸ線画像において検出する、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記特定部は、更に、前記特徴点として、前記デバイスの中腹に付されたマーカを前記第１のＸ線画像において検出する、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記デバイスは、少なくとも１つの分枝部を有するステントグラフトであり、
前記特定部は、更に、前記特徴点として、前記分枝部に付されたマーカを前記第１のＸ線画像において検出する、請求項６又は７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記特定部は、前記特徴点として、前記デバイスの形状に対応する情報を前記第１のＸ線画像において検出する、請求項４〜８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記特定部は、前記特徴点として、前記デバイスが有するワイヤーフレームの形状に対応する情報を前記第１のＸ線画像において検出する、請求項４〜９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第１のＸ線画像に基づいて前記３Ｄモデルを変形させる変形処理部を更に備え、
前記重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第２のＸ線画像に対し、変形後の前記３Ｄモデルを重畳する、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記デバイスは、カテーテル内に収納された状態で被検体の血管内に挿入されるステントであり、
前記変形処理部は、前記第１のＸ線画像に基づいて前記カテーテル外への前記ステントの展開状況を取得し、該展開状況に応じて、前記３Ｄモデルを変形させる、請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記変形処理部は、前記第１のＸ線画像に基づいて前記デバイスが挿入された被検体の血管形状を取得し、該血管形状に応じて、前記３Ｄモデルを変形させる、請求項１１又は１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第２のＸ線画像に対し、前記デバイスの形状を示す前記３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記デバイスは、少なくとも１つの分枝部を有するステントグラフトであり、
前記重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第２のＸ線画像に対し、前記ステントグラフトの分枝部の位置及び向きを示す前記３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記重畳画像生成部は、被検体の血管走行を示す３次元情報に基づいて前記特徴点の奥行き方向の位置を特定し、特定した前記奥行き方向の位置に基づく拡大率で前記３Ｄモデルを重畳する、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
第１のＸ線画像を収集する収集部と、
前記第１のＸ線画像においてデバイスが有する特徴点の位置を特定する特定部と、
前記第１のＸ線画像又は前記第１のＸ線画像とは異なる第２のＸ線画像上に前記デバイスを示す３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する重畳画像生成部と、
を備え、
前記重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第２のＸ線画像に対し、特定された前記特徴点の位置に基づく位置に前記３Ｄモデルを重畳する、Ｘ線診断装置。
【請求項１８】
第１のＸ線画像においてデバイスが有する特徴点の位置を特定し、
前記第１のＸ線画像又は前記第１のＸ線画像より後に収集された第２のＸ線画像に対して、特定した前記特徴点の位置に基づく位置に、前記デバイスを示す３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する
各処理をコンピュータに実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置、Ｘ線診断装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、被検体内にデバイスを挿入して操作し、被検体内にデバイスを留置する種々の治療方法が知られている。例えば、ステントグラフト内挿術において、医師等の操作者は、被検体の大動脈の形状に応じてステントグラフトを作製し、ステントグラフトを留置する位置を計画する。そして、操作者は、ステントグラフトを被検体内に挿入し、術前の計画に従ってステントグラフトを留置する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１４−５１４０８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、被検体内のデバイスの位置の把握を容易にすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係る医用画像処理装置は、特定部と、重畳画像生成部とを備える。特定部は、第１のＸ線画像においてデバイスが有する特徴点の位置を特定する。重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第１のＸ線画像より後に収集された第２のＸ線画像上に前記デバイスを示す３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する。重畳画像生成部は、前記第１のＸ線画像又は前記第２のＸ線画像に対し、特定された前記特徴点の位置に基づく位置に前記３Ｄモデルを重畳する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係るステントグラフトの一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、第１の実施形態に係るステントグラフトのマーカの一例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、第１の実施形態に係るステントグラフトのマーカの一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る画像処理装置の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。
【図８】図８は、第２の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【図９】図９は、第２の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【図１０】図１０は、第３の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【図１１】図１１は、第４の実施形態に係る血管領域画像の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、第４の実施形態に係るＸ線診断装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図面を参照して、画像処理装置、Ｘ線診断装置及びプログラムの実施形態について詳細に説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、画像処理装置を含んだ医用画像処理システムを一例として説明する。また、第１の実施形態では、デバイスの一例として、ステントグラフトについて説明する。
【０００９】
図１に示すように、第１の実施形態に係る医用画像処理システム１は、Ｘ線診断装置１０と、画像保管装置２０と、画像処理装置３０とを備える。なお、図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、Ｘ線診断装置１０、画像保管装置２０及び画像処理装置３０は、ネットワークを介して相互に接続される。
【００１０】
Ｘ線診断装置１０は、被検体ＰからＸ線画像を収集する装置である。なお、データとして処理されるＸ線画像については、Ｘ線画像データとも記載する。例えば、Ｘ線診断装置１０は、ステントグラフトが挿入された被検体ＰからＸ線画像データを収集し、収集したＸ線画像データを画像保管装置２０及び画像処理装置３０に送信する。なお、Ｘ線診断装置１０の構成については後述する。
【００１１】
画像保管装置２０は、Ｘ線診断装置１０によって収集されたＸ線画像データを保管する装置である。例えば、画像保管装置２０は、ネットワークを介してＸ線診断装置１０からＸ線画像データを取得し、取得したＸ線画像データを装置内又は装置外に設けられたメモリに記憶させる。例えば、画像保管装置２０は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。
【００１２】
画像処理装置３０は、ネットワークを介してＸ線画像データを取得し、取得したＸ線画像データを用いて種々の処理を実行する。例えば、画像処理装置３０は、画像保管装置２０からＸ線画像データを取得する。或いは、画像処理装置３０は、画像保管装置２０を介さず、Ｘ線診断装置１０からＸ線画像データを取得する。また、画像処理装置３０は、取得したＸ線画像データにおいて、ステントグラフトが有する特徴点の位置を特定する。また、画像処理装置３０は、特定した特徴点の位置に基づいて、Ｘ線画像データ上にステントグラフトを示す３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する。なお、画像処理装置３０が行なう処理については後に詳述する。例えば、画像処理装置３０は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。
【００１３】
なお、ネットワークを介して接続可能であれば、Ｘ線診断装置１０、画像保管装置２０及び画像処理装置３０が設置される場所は任意である。例えば、画像処理装置３０は、Ｘ線診断装置１０と異なる病院に設置されてもよい。また、図１においてはＸ線診断装置１０を１つ示すが、医用画像処理システム１は、複数のＸ線診断装置１０を含んでもよい。
【００１４】
図１に示すように、画像処理装置３０は、入力インターフェース３１と、ディスプレイ３２と、メモリ３３と、処理回路３４とを有する。
【００１５】
入力インターフェース３１は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３４に出力する。例えば、入力インターフェース３１は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース３１は、画像処理装置３０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース３１は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、画像処理装置３０とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路３４へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース３１の例に含まれる。
【００１６】
ディスプレイ３２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ３２は、処理回路３４による制御の下、Ｘ線診断装置１０により収集されるＸ線画像や、処理回路３４により生成される重畳画像を表示する。また、ディスプレイ３２は、入力インターフェース３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を表示する。例えば、ディスプレイ３２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）ディスプレイである。ディスプレイ３２は、デスクトップ型でもよいし、画像処理装置３０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。
【００１７】
メモリ３３は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。例えば、メモリ３３は、Ｘ線診断装置１０又は画像保管装置２０から取得したＸ線画像データを記憶する。また、例えば、メモリ３３は、処理回路３４が生成した重畳画像を記憶する。また、例えば、メモリ３３は、画像処理装置３０に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。なお、メモリ３３は、画像処理装置３０とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。
【００１８】
処理回路３４は、特定機能３４ａ、重畳画像生成機能３４ｂ、変形処理機能３４ｃ及び出力機能３４ｄを実行することで、画像処理装置３０全体の動作を制御する。ここで、特定機能３４ａは、特定部の一例である。また、重畳画像生成機能３４ｂは、重畳画像生成部の一例である。また、変形処理機能３４ｃは、変形処理部の一例である。
【００１９】
例えば、処理回路３４は、特定機能３４ａに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行することにより、Ｘ線画像データにおいてステントグラフトが有する特徴点の位置を特定する。また、例えば、処理回路３４は、重畳画像生成機能３４ｂに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行することにより、特徴点の位置に基づく位置に、Ｘ線画像データ上にステントグラフトを示す３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成する。また、例えば、処理回路３４は、変形処理機能３４ｃに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行することにより、Ｘ線画像データに基づいてステントグラフトを示す３Ｄモデルを変形させる。また、例えば、処理回路３４は、出力機能３４ｄに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行することにより、重畳画像を出力する。
【００２０】
図１に示す画像処理装置３０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ３３へ記憶されている。処理回路３４は、メモリ３３からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。なお、図１においては単一の処理回路３４にて、特定機能３４ａ、重畳画像生成機能３４ｂ、変形処理機能３４ｃ及び出力機能３４ｄが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路３４を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
【００２１】
次に、Ｘ線画像データを収集するＸ線診断装置１０について、図２を用いて説明する。図２は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、Ｘ線診断装置１０は、Ｘ線高電圧装置１０１と、Ｘ線管１０２と、Ｘ線絞り器１０３と、天板１０４と、Ｃアーム１０５と、Ｘ線検出器１０６と、メモリ１０７と、ディスプレイ１０８と、入力インターフェース１０９と、処理回路１１０とを備える。
【００２２】
Ｘ線高電圧装置１０１は、処理回路１１０による制御の下、Ｘ線管１０２に高電圧を供給する。例えば、Ｘ線高電圧装置１０１は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１０２に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、Ｘ線管１０２が照射するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置とを有する。なお、高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であってもよい。
【００２３】
Ｘ線管１０２は、熱電子を発生する陰極（フィラメント）と、熱電子の衝突を受けてＸ線を発生する陽極（ターゲット）とを有する真空管である。Ｘ線管１０２は、Ｘ線高電圧装置１０１から供給される高電圧を用いて、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することにより、Ｘ線を発生する。
【００２４】
Ｘ線絞り器１０３は、Ｘ線管１０２により発生されたＸ線の照射範囲を絞り込むコリメータと、Ｘ線管１０２から曝射されたＸ線を調節するフィルタとを有する。
【００２５】
Ｘ線絞り器１０３におけるコリメータは、例えば、スライド可能な４枚の絞り羽根を有する。コリメータは、絞り羽根をスライドさせることで、Ｘ線管１０２が発生したＸ線を絞り込んで被検体Ｐに照射させる。ここで、絞り羽根は、鉛などで構成された板状部材であり、Ｘ線の照射範囲を調整するためにＸ線管１０２のＸ線照射口付近に設けられる。
【００２６】
Ｘ線絞り器１０３におけるフィルタは、被検体Ｐに対する被曝線量の低減とＸ線画像データの画質向上を目的として、その材質や厚みによって透過するＸ線の線質を変化させ、被検体Ｐに吸収されやすい軟線成分を低減したり、Ｘ線画像データのコントラスト低下を招く高エネルギー成分を低減したりする。また、フィルタは、その材質や厚み、位置などによってＸ線の線量及び照射範囲を変化させ、Ｘ線管１０２から被検体Ｐへ照射されるＸ線が予め定められた分布になるようにＸ線を減衰させる。
【００２７】
例えば、Ｘ線絞り器１０３は、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路１１０による制御の下、駆動機構を動作させることによりＸ線の照射を制御する。例えば、Ｘ線絞り器１０３は、処理回路１１０から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、コリメータの絞り羽根の開度を調整して、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の照射範囲を制御する。また、例えば、Ｘ線絞り器１０３は、処理回路１１０から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、フィルタの位置を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の線量の分布を制御する。
【００２８】
天板１０４は、被検体Ｐを載せるベッドであり、図示しない寝台の上に配置される。なお、被検体Ｐは、Ｘ線診断装置１０に含まれない。例えば、寝台は、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路１１０による制御の下、駆動機構を動作させることにより、天板１０４の移動・傾斜を制御する。例えば、寝台は、処理回路１１０から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、天板１０４を移動させたり、傾斜させたりする。
【００２９】
Ｃアーム１０５は、Ｘ線管１０２及びＸ線絞り器１０３と、Ｘ線検出器１０６とを、被検体Ｐを挟んで対向するように保持する。例えば、Ｃアーム１０５は、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構を有し、後述する処理回路１１０による制御の下、駆動機構を動作させることにより、回転したり移動したりする。例えば、Ｃアーム１０５は、処理回路１１０から受け付けた制御信号に応じて駆動電圧を駆動機構に付加することにより、Ｘ線管１０２及びＸ線絞り器１０３と、Ｘ線検出器１０６とを被検体Ｐに対して回転・移動させ、Ｘ線の照射位置や照射角度を制御する。なお、図２では、Ｘ線診断装置１０がシングルプレーンの場合を例に挙げて説明しているが、実施形態はこれに限定されるものではなく、バイプレーンの場合であってもよい。
【００３０】
Ｘ線検出器１０６は、例えば、マトリクス状に配列された検出素子を有するＸ線平面検出器（Flat  Panel  Detector：ＦＰＤ）である。Ｘ線検出器１０６は、Ｘ線管１０２から照射されて被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、検出したＸ線量に対応した検出信号を処理回路１１０へと出力する。なお、Ｘ線検出器１０６は、グリッド、シンチレータアレイ及び光センサアレイを有する間接変換型の検出器であってもよいし、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であっても構わない。
【００３１】
メモリ１０７は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。例えば、メモリ１０７は、処理回路１１０によって収集されたＸ線画像データを受け付けて記憶する。また、メモリ１０７は、処理回路１１０によって読み出されて実行される各種機能に対応するプログラムを記憶する。なお、メモリ１０７は、Ｘ線診断装置１０とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。
【００３２】
ディスプレイ１０８は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１０８は、処理回路１１０による制御の下、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩや、各種のＸ線画像を表示する。例えば、ディスプレイ１０８は、液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイである。なお、ディスプレイ１０８はデスクトップ型でもよいし、処理回路１１０と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。
【００３３】
入力インターフェース１０９は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１１０に出力する。例えば、入力インターフェース１０９は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース１０９は、処理回路１１０と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース１０９は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、Ｘ線診断装置１０とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路１１０へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース１０９の例に含まれる。
【００３４】
処理回路１１０は、収集機能１１０ａ、出力機能１１０ｂ及び制御機能１１０ｃを実行することで、Ｘ線診断装置１０全体の動作を制御する。
【００３５】
例えば、処理回路１１０は、メモリ１０７から収集機能１１０ａに相当するプログラムを読み出して実行することにより、Ｘ線画像データを収集する。例えば、収集機能１１０ａは、Ｘ線高電圧装置１０１を制御し、Ｘ線管１０２に供給する電圧を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量やオン／オフを制御する。
【００３６】
また、例えば、収集機能１１０ａは、Ｘ線絞り器１０３の動作を制御し、コリメータが有する絞り羽根の開度を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線の照射範囲を制御する。また、収集機能１１０ａは、Ｘ線絞り器１０３の動作を制御し、フィルタの位置を調整することで、Ｘ線の線量の分布を制御する。また、収集機能１１０ａは、Ｃアーム１０５の動作を制御することで、Ｃアーム１０５を回転させたり、移動させたりする。また、例えば、収集機能１１０ａは、寝台の動作を制御することで、天板１０４を移動させたり、傾斜させたりする。
【００３７】
また、収集機能１１０ａは、Ｘ線検出器１０６から受信した検出信号に基づいてＸ線画像データを生成し、生成したＸ線画像データをメモリ１０７に格納する。また、収集機能１１０ａは、メモリ１０７が記憶するＸ線画像データに対して各種画像処理を行なってもよい。例えば、収集機能１１０ａは、Ｘ線画像データに対して、画像処理フィルタによるノイズ低減処理や、散乱線補正を実行する。
【００３８】
また、処理回路１１０は、メモリ１０７から出力機能１１０ｂに相当するプログラムを読み出して実行することにより、ディスプレイ１０８にＧＵＩやＸ線画像を表示させる。また、出力機能１１０ｂは、Ｘ線画像データを、画像保管装置２０や画像処理装置３０に出力する。また、処理回路１１０は、メモリ１０７から制御機能１１０ｃに相当するプログラムを読み出して実行することにより、入力インターフェース１０９を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、処理回路１１０の各種機能を制御する。
【００３９】
図２に示すＸ線診断装置１０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ１０７へ記憶されている。処理回路１１０は、メモリ１０７からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１１０は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。なお、図２においては、収集機能１１０ａ、出力機能１１０ｂ及び制御機能１１０ｃの各処理機能が単一の処理回路１１０によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路１１０は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１１０が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
【００４０】
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）、あるいは、特定用途向け集積回路（Application  Specific  Integrated  Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple  Programmable  Logic  Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex  Programmable  Logic  Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサはメモリ３３又はメモリ１０７に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
【００４１】
なお、図１及び図２においては、単一のメモリ３３又はメモリ１０７が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、複数のメモリ３３を分散して配置し、処理回路３４は、個別のメモリ３３から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。同様に、複数のメモリ１０７を分散して配置し、処理回路１１０は、個別のメモリ１０７から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ３３及びメモリ１０７にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
【００４２】
また、処理回路３４及び処理回路１１０は、ネットワークを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路３４は、メモリ３３から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、画像処理装置３０とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図１に示す各機能を実現する。
【００４３】
以上、画像処理装置３０を含んだ医用画像処理システム１について説明した。かかる構成のもと、医用画像処理システム１における画像処理装置３０は、処理回路３４による処理によって、被検体内のデバイスの位置の把握を容易にする。
【００４４】
ここで、デバイスの一例として、ステントグラフトについて説明する。例えば、ステントグラフトは、被検体Ｐにおける治療対象部位の血管形状に応じて作製される。例えば、大動脈瘤に対するステントグラフト内挿術では、術前の治療計画において被検体Ｐの血管形状を示す３次元画像データが収集され、３次元画像データに基づいてステントグラフトが作製される。
【００４５】
例えば、Ｘ線診断装置１０における収集機能１１０ａは、Ｃアーム１０５を回転させながら所定のフレームレートで投影データを収集する回転撮影を実行し、収集した投影データから、被検体Ｐの血管形状を示す３次元画像データを再構成する。一例を挙げると、収集機能１１０ａは、血管内に造影剤が注入されていない状態の被検体Ｐに対する回転撮影を実行し、所定のフレームレートでマスク画像を収集する。また、収集機能１１０ａは、血管内に造影剤が注入された状態の被検体Ｐに対する回転撮影を実行し、所定のフレームレートでコントラスト画像を収集する。次に、収集機能１１０ａは、マスク画像とコントラスト画像とを差分した差分画像データを投影データとして、被検体Ｐの血管形状を示す３次元画像データを再構成する。別の例を挙げると、収集機能１１０ａは、マスク画像を投影データとして３次元画像データを再構成する。また、収集機能１１０ａは、コントラスト画像を投影データとして３次元画像データを再構成する。そして、収集機能１１０ａは、再構成した２つの３次元画像データを差分することで、被検体Ｐの血管形状を示す３次元画像データを生成する。
【００４６】
なお、被検体Ｐの血管形状を示す３次元画像データについては、Ｘ線診断装置１０が収集してもよいし、Ｘ線診断装置１０以外のＸ線診断装置が収集してもよいし、Ｘ線診断装置以外の医用画像診断装置（例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）など）が収集してもよい。
【００４７】
例えば、ステントグラフトは、図３に示すように、幹部（メインボディ）と複数の分枝部とを有する。図３に示す幹部は、例えば、被検体Ｐの大動脈の形状に基づいて作製される。また、例えば、図３に示す複数の分枝部は、それぞれ、大動脈から分枝する種々の動脈（分枝血管）の形状に基づいて作製される。なお、図３は、第１の実施形態に係るステントグラフトの一例を示す図である。
【００４８】
例えば、ステントグラフトは、幹部と分枝部とを分割可能に構成され、幹部には分枝部をはめ込むための孔が複数設けられる。この場合、ステントグラフト内挿術においては、大動脈にステントグラフトの幹部が留置された後、幹部の孔にはめ込むようにステントグラフトの分枝部が留置される。これにより、大動脈瘤への血流を低減して大動脈瘤の拡大を防ぎつつも、大動脈から分枝する種々の動脈（分枝血管）への血流が維持される。
【００４９】
ステントグラフトが作製された後、操作者は、術前の計画に従ってステントグラフト内挿術を実施する。例えば、操作者は、まず、ステントグラフトの幹部をカテーテル内に収納した状態で被検体Ｐの血管内に挿入し、治療対象部位（大動脈瘤）の位置まで進行させる。この際、ステントグラフトの幹部は、径方向に圧縮された状態でカテーテル内に収納される。
【００５０】
ここで、収集機能１１０ａは、治療対象部位のＸ線画像データを収集し、出力機能１１０ｂは、Ｘ線画像データを出力する。例えば、収集機能１１０ａは、治療対象部位についてＸ線画像データを時系列的に収集する。また、出力機能１１０ｂは、時系列的に収集されるＸ線画像データに基づいて表示用のＸ線画像を順次生成し、生成したＸ線画像をディスプレイ１０８に順次表示させる。或いは、出力機能１１０ｂは、時系列的に収集されるＸ線画像データを画像処理装置３０に順次出力する。この場合、画像処理装置３０における出力機能３４ｄは、Ｘ線診断装置１０から取得したＸ線画像データに基づいて表示用のＸ線画像を順次生成し、生成したＸ線画像をディスプレイ３２に順次表示させる。なお、以下では、Ｘ線画像データの収集と並行して順次表示され、或いは、他の装置からのＸ線画像データの取得と並行して順次表示されるＸ線画像については、透視画像とも記載する。
【００５１】
操作者は、透視画像を参照しながら、術前の計画通りの位置に、ステントグラフトの幹部を留置する。具体的には、操作者は、カテーテルの先端が治療対象部位に位置した状態において、カテーテル外へステントグラフトの幹部を押出す。ここで、図３に示したように、ステントグラフトはバネ状のワイヤーフレームを有しており、かかるワイヤーフレームを縮めるようにしてカテーテル内に収納されている。従って、カテーテルから押し出されたステントグラフトの幹部は、ワイヤーフレームの弾性力により径方向に展開され、血管内壁と接触した状態で大動脈に留置される。
【００５２】
ここで、上述したように、ステントグラフトの幹部には、分枝部をはめ込むための孔が複数設けられている。ステントグラフトの幹部における孔の位置と、対応する分枝血管の入口の位置とがずれた状態で留置される場合、後にステントグラフトの分枝部を留置することができず、分枝血管への血流を阻害するおそれもある。従って、操作者は、ステントグラフトの幹部における複数の孔の各々の位置が、対応する分枝血管の入口の位置と一致するように、ステントグラフトの幹部を留置する。しかしながら、ステントグラフトは、通常、透視画像に明瞭に描出されるわけではなく、被検体内のステントグラフトの位置を把握することは容易でない。
【００５３】
そこで、第１の実施形態に係る画像処理装置３０は、Ｘ線画像データ上にステントグラフトを示す３Ｄモデルを重畳した重畳画像を生成することで、被検体内のステントグラフトの位置の把握を容易にする。以下、第１の実施形態に係る画像処理装置３０が行なう処理について詳細に説明する。
【００５４】
特定機能３４ａは、ステントグラフトが挿入された被検体Ｐについて収集されたＸ線画像データを取得し、取得したＸ線画像データにおいて、ステントグラフトが有する特徴点の位置を特定する。なお、以下では、特定機能３４ａが、特徴点の位置を特定するＸ線画像データを、Ｘ線画像データＩ１１と記載する。Ｘ線画像データＩ１１は、第１のＸ線画像の一例である。
【００５５】
例えば、特定機能３４ａは、Ｘ線診断装置１０によって時系列的に収集されるＸ線画像データＩ１１を順次取得し、取得したＸ線画像データＩ１１において、ステントグラフトが有する特徴点の位置を順次特定する。なお、Ｘ線画像データＩ１１は、造影剤が注入された状態の被検体Ｐから収集され、被検体Ｐの血管領域が造影されたＸ線画像データであってもよいし、造影剤が注入されていない状態の被検体Ｐから収集されたＸ線画像データであってもよい。
【００５６】
また、Ｘ線画像データＩ１１は、ステントグラフトが挿入された被検体Ｐについて収集されたＸ線画像データと、ステントグラフトが挿入される前に収集されたＸ線画像データとの差分画像データであってもよい。この場合、Ｘ線画像データＩ１１においては、被検体Ｐの骨や軟組織等に対応する背景成分が除去され、ステントグラフトのみが描出される。また、Ｘ線画像データＩ１１が、造影剤が注入された状態の被検体Ｐから収集されたＸ線画像データに基づく差分画像データである場合、Ｘ線画像データＩ１１においては、ステントグラフト、及び、造影剤により造影される被検体Ｐの血管領域が描出される。
【００５７】
例えば、特定機能３４ａは、ステントグラフトが有する特徴点をＸ線画像データＩ１１において検出することにより、特徴点の位置を特定する。一例を挙げると、特定機能３４ａは、特徴点として、ステントグラフトに付されたマーカをＸ線画像データＩ１１において検出する。ここで、マーカとは、例えば、ステントグラフトに付されるＸ線不透過の金属である。
【００５８】
例えば、ステントグラフトは、図４Ａに示すように、先端に３つのマーカ（マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３）を有する。また、例えば、ステントグラフトは、図４Ｂに示すように、先端に３つのマーカ（マーカＬ１４、マーカＬ１５及びマーカＬ１６）を有するとともに、中腹に２つのマーカ（マーカＬ２１及びマーカＬ２２）を有する。なお、図４Ａ及び図４Ｂは、第１の実施形態に係るステントグラフトのマーカの一例を示す図である。例えば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１に対してステントグラフトに付されたマーカの形状を用いたパターンマッチングを行なう。これにより、特定機能３４ａは、複数のマーカをＸ線画像データＩ１１において検出する。
【００５９】
例えば、操作者は、カテーテルの先端が治療対象部位に位置した状態において、ステントグラフトの先端部分をカテーテル外へ押出す。これにより、図５のＸ線画像データＩ１１における破線の円形領域に示すように、ステントグラフトが部分的に展開される。そして、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、展開されたステントグラフトの先端に付されたマーカを検出し、マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置を特定する。なお、図５は、第１の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【００６０】
また、重畳画像生成機能３４ｂは、ステントグラフトを示す３ＤモデルＭを取得する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、ステントグラフトを作製する際に使用された３Ｄデータ（ＣＡＤ（computer-aided  design）データ等）を、３ＤモデルＭとして取得する。また、例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、作製されたステントグラフトを、光学カメラ、Ｘ線ＣＴ装置、Ｘ線診断装置１０等により複数方向から撮影してモデリングすることにより、３ＤモデルＭを取得する。なお、以下では、重畳画像生成機能３４ｂが取得した３ＤモデルＭを、３ＤモデルＭ１とも記載する。
【００６１】
図５に示すように、３ＤモデルＭ１は、マーカＬ１１’、マーカＬ１２’及びマーカＬ１３’を含む。例えば、マーカＬ１１’、マーカＬ１２’及びマーカＬ１３’は、ステントグラフトに付された３つのマーカ（マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３）の各々の位置を示す情報である。更に、マーカＬ１１’、マーカＬ１２’及びマーカＬ１３’は、ステントグラフトに付された３つのマーカ（マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３）の各々の形状や大きさ等を示す情報であってもよい。
【００６２】
例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、上述した３ＤモデルＭ１を、ステントグラフト内挿術が開始されるよりも前に取得し、メモリ３３に格納する。そして、ステントグラフト内挿術が開始された後、重畳画像生成機能３４ｂは、３ＤモデルＭ１をメモリ３３から読み出してＸ線画像データＩ１１に重畳し、重畳画像を生成する。
【００６３】
重畳画像生成機能３４ｂは、図５に示すように、特定機能３４ａがＸ線画像データＩ１１において特定したマーカの位置に基づく位置に、３ＤモデルＭ１を重畳する。具体的には、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１において特定されたマーカＬ１１の位置に３ＤモデルＭ１におけるマーカＬ１１’が一致し、Ｘ線画像データＩ１１において特定されたマーカＬ１２の位置に３ＤモデルＭ１におけるマーカＬ１２’が一致し、Ｘ線画像データＩ１１において特定されたマーカＬ１３の位置に３ＤモデルＭ１におけるマーカＬ１３’が一致するように、Ｘ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を重畳する。
【００６４】
より具体的には、重畳画像生成機能３４ｂは、まず、Ｘ線画像データＩ１１において特定されたマーカの各々と、３ＤモデルＭ１におけるマーカの各々との対応関係を特定する。ここで、マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３は、図４Ａに示したように、一定でない間隔でステントグラフトに付される。このため、重畳画像生成機能３４ｂは、マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３と、マーカＬ１１’、マーカＬ１２’及びマーカＬ１３’との対応関係を一意に特定することができる。
【００６５】
即ち、マーカＬ１２の位置にマーカＬ１１’が一致するようにＸ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を重畳する場合、マーカＬ１２からマーカＬ１１までの間隔と、マーカＬ１１’からマーカＬ１３’までの間隔とが異なるため、マーカＬ１１の位置にマーカＬ１３’が一致しない（マーカＬ１３とマーカＬ１２’とについても同様に一致しない）。マーカＬ１３の位置にマーカＬ１１’が一致するようにＸ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を重畳する場合についても同様に、マーカＬ１１の位置にマーカＬ１２’は一致せず、マーカＬ１２の位置にマーカＬ１３’は一致しない。
【００６６】
これに対して、マーカＬ１１の位置にマーカＬ１１’が一致するようにＸ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を重畳する場合、マーカＬ１２の位置にマーカＬ１２’が一致し、マーカＬ１３の位置にマーカＬ１３’が一致する。従って、重畳画像生成機能３４ｂは、マーカＬ１１’がマーカＬ１１に対応し、マーカＬ１２’がマーカＬ１２に対応し、マーカＬ１３’がマーカＬ１３に対応することを特定することができる。
【００６７】
なお、Ｘ線画像データＩ１１において特定されたマーカの各々と、３ＤモデルＭ１におけるマーカの各々との対応関係を一意に特定する方法は、上述した例に限定されるものではない。例えば、ステントグラフトに付されるマーカの形状や大きさが異なる場合、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１において検出された各マーカの形状や大きさと３ＤモデルＭ１におけるマーカの形状や大きさとを比較することにより、対応関係を一意に特定することができる。
【００６８】
そして、重畳画像生成機能３４ｂは、マーカＬ１１の位置にマーカＬ１１’が一致し、マーカＬ１２の位置にマーカＬ１２’が一致し、マーカＬ１３の位置にマーカＬ１３’が一致するように、Ｘ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を平行移動させたり、拡大又は縮小させたり、回転させたりする。これにより、重畳画像生成機能３４ｂは、特定機能３４ａにより特定されたマーカの位置に基づく位置及び向きにて、３ＤモデルＭ１をＸ線画像データＩ１１に重畳し、図５に示す重畳画像Ｉ２１を生成する。
【００６９】
なお、図５においては、特定機能３４ａが、Ｘ線画像データＩ１１において３つの特徴点の位置を特定する場合について説明した。しかしながら、特定機能３４ａがＸ線画像データＩ１１において特定する特徴点の数は３つに限られるものではない。
【００７０】
例えば、図４Ｂに示したように、ステントグラフトの先端に３つのマーカ（マーカＬ１４、マーカＬ１５及びマーカＬ１６）が付されるとともに、中腹に２つのマーカ（マーカＬ２１及びマーカＬ２２）が付される場合、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において３つまたは５つの特徴点の位置を特定する。
【００７１】
即ち、ステントグラフトのうち、マーカＬ１４、マーカＬ１５及びマーカＬ１６が付される先端部分のみが展開されている場合、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、ステントグラフトの先端に付された３つのマーカを検出し、その位置を特定する。また、ステントグラフトのうち、先端部分に加えて、マーカＬ２１及びマーカＬ２２が付される中腹部分まで展開されている場合、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、展開されたステントグラフトの先端及び中腹に付された５つのマーカを検出し、その位置を特定する。更に、ステントグラフトの先端や中腹以外の部分（例えば、分枝部）にマーカが付されており、このようなマーカが付されている部分まで展開されている場合、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、展開された部分に付されたマーカを特徴点として検出し、その位置を特定する。そして、特定機能３４ａがより多くの特徴点の位置を特定することにより、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１に対して特徴点の位置に基づく位置及び向きにて３ＤモデルＭ１を重畳する際の精度を向上させることができる。
【００７２】
また、これまで、特定機能３４ａが３つ以上の特徴点の位置を特定する場合について説明した。しかしながら、特定機能３４ａがＸ線画像データＩ１１において特定する特徴点位置の数は、３つよりも少ない場合であってもよい。例えば、ステントグラフトにマーカが２つ付されている場合においては、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において２つのマーカの位置を特定する。ここで、ステントグラフトに付されたマーカがその向きによって異なる形状を示すものである場合（例えば、マーカが板状や棒状である場合）、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１における２つのマーカの各々と、３ＤモデルＭ１における２つのマーカの各々とで、位置や形状、大きさ等が一致するように、Ｘ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を重畳する。即ち、重畳画像生成機能３４ｂは、特定された２つの特徴点の位置に基づく位置及び向きにて、Ｘ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を重畳する。
【００７３】
出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２１を出力する。例えば、出力機能３４ｄは、生成された重畳画像Ｉ２１をディスプレイ３２に表示させる。また、例えば、出力機能３４ｄは、重畳画像Ｉ２１をＸ線診断装置１０に出力する。この場合、Ｘ線診断装置１０における出力機能１１０ｂは、画像処理装置３０から取得した重畳画像Ｉ２１をディスプレイ１０８に表示させる。
【００７４】
なお、重畳画像Ｉ２１は、Ｘ線画像データＩ１１に基づく表示用のＸ線画像に替えて表示されてもよいし、Ｘ線画像データＩ１１に基づく表示用のＸ線画像と併せて表示されてもよい。例えば、出力機能１１０ｂは、重畳画像Ｉ２１とＸ線画像データＩ１１に基づく表示用のＸ線画像とを１つのディスプレイに並列表示してもよいし、別のディスプレイにそれぞれ表示させてもよい。
【００７５】
Ｘ線画像データＩ１１が時系列的に収集される場合、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１の収集と並行して重畳画像Ｉ２１を順次生成し、出力機能３４ｄは、生成された重畳画像Ｉ２１を順次出力する。ここで、操作者による操作等により、被検体Ｐの血管内においてステントグラフトが移動する場合、重畳画像Ｉ２１においては、マーカの移動に追従するように３ＤモデルＭ１も移動したり回転したりする。従って、操作者は、被検体Ｐの血管内において操作するステントグラフトの位置及び向き（姿勢）を容易に把握することができる。
【００７６】
なお、重畳画像生成機能３４ｂは、３ＤモデルＭ１を半透明としてＸ線画像データＩ１１上に重畳し、重畳画像Ｉ２１を生成してもよい。例えば、図５においては、Ｘ線画像データＩ１１に描出されたカテーテルの一部が、３ＤモデルＭ１により隠れている。ここで、重畳画像生成機能３４ｂは、３ＤモデルＭ１を半透明とすることにより、被検体内のステントグラフトの位置及び向きの把握を容易にしつつ、Ｘ線画像データＩ１１のうち３ＤモデルＭが重なる領域について視認することを可能とする。
【００７７】
図５においては、Ｘ線画像データＩ１１上に３ＤモデルＭ１を重畳して、重畳画像Ｉ２１を生成する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、変形処理機能３４ｃは、Ｘ線画像データＩ１１に基づいて、３ＤモデルＭ１等の３ＤモデルＭを変形させ、重畳画像生成機能３４ｂは、変形後の３ＤモデルＭをＸ線画像データＩ１１に対して重畳することとしてもよい。
【００７８】
例えば、変形処理機能３４ｃは、Ｘ線画像データＩ１１に基づいてステントグラフトが挿入された被検体Ｐの血管形状を取得し、取得した血管形状に応じて、３ＤモデルＭを変形させる。なお、以下では、血管形状に応じて変形された３ＤモデルＭを、３ＤモデルＭ２と記載する。
【００７９】
例えば、変形処理機能３４ｃは、ステントグラフトが治療対象部位（大動脈瘤など）まで挿入された後、治療対象部位を含む被検体Ｐの血管に対して造影剤が注入された状態で収集されたＸ線画像データＩ１１から血管形状を取得する。一例を挙げると、変形処理機能３４ｃは、陽性造影剤（ヨード系の造影剤等）が注入された状態で収集されたＸ線画像データＩ１１から、画素値が閾値よりも大きい領域を血管領域として抽出し、抽出した血管領域の輪郭を血管形状として取得する。
【００８０】
そして、変形処理機能３４ｃは、取得した血管形状に応じて３ＤモデルＭを変形させることにより、３ＤモデルＭ２を生成する。例えば、変形処理機能３４ｃは、取得した血管形状に応じて、３ＤモデルＭ１を径方向に圧縮又は拡張したり、芯線に沿って湾曲させたりして、３ＤモデルＭ２を生成する。この場合、３ＤモデルＭ２は、留置後のステントグラフトの形状に近いものとなる。
【００８１】
即ち、ステントグラフトは、血管内壁と接触した状態で留置されるものであるため、留置後のステントグラフトの形状は被検体Ｐの血管形状に沿ったものとなる。ここで、ステントグラフトは、被検体Ｐの血管形状を示す３次元画像データ等に基づいて作製されるものであるとしても、３次元画像データを収集した時点（術前の計画時）と、ステントグラフト内挿術を実施する時点とで、被検体Ｐの血管形状が同一であるとは限らない。従って、術前の計画時のステントグラフトの形状を示す３ＤモデルＭ１と、留置後のステントグラフトの形状とが一致するするとは限らない。これに対して、変形処理機能３４ｃは、Ｘ線画像データＩ１１に基づいてステントグラフトが挿入された被検体Ｐの血管形状を取得し、取得した血管形状に基づいて３ＤモデルＭ１を変形させることにより、３ＤモデルＭ１を、留置後のステントグラフトの形状に近づけることができる。
【００８２】
更に、重畳画像生成機能３４ｂは、変形後の３ＤモデルＭ２を、Ｘ線画像データＩ１１に対して重畳して、重畳画像Ｉ２２を生成する。また、出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２２を出力する。例えば、Ｘ線画像データＩ１１が時系列的に収集される場合、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１の収集と並行して重畳画像Ｉ２２を順次生成し、出力機能３４ｄは、生成された重畳画像Ｉ２２を順次出力する。これにより、操作者は、被検体Ｐの血管内において操作するステントグラフトの位置及び向きを容易に把握することができる。更に、操作者は、留置後のステントグラフトの形状に近い３ＤモデルＭ２を参照して、現在の位置にステントグラフトを留置するか否かを判断することができる。
【００８３】
別の例を挙げると、変形処理機能３４ｃは、Ｘ線画像データＩ１１に基づいてカテーテル外へのステントグラフトの展開状況を取得し、取得した展開状況に応じて、３ＤモデルＭ１や３ＤモデルＭ２等の３ＤモデルＭを変形させる。なお、以下では、ステントグラフトの展開状況に応じて変形された３ＤモデルＭを、３ＤモデルＭ３と記載する。
【００８４】
例えば、特定機能３４ａは、図６に示すように、Ｘ線画像データＩ１１において、ステントグラフトの先端に付された３つのマーカ（マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３）の位置をそれぞれ特定する。また、特定機能３４ａは、図６に示すように、Ｘ線画像データＩ１１において、カテーテルの先端位置を特定する。なお、図６は、第１の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【００８５】
次に、変形処理機能３４ｃは、マーカＬ１１の位置にマーカＬ１１’が一致し、マーカＬ１２の位置にマーカＬ１２’が一致し、マーカＬ１３の位置にマーカＬ１３’が一致するように、Ｘ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を平行移動させたり、拡大又は縮小させたり、回転させたりする。これにより、変形処理機能３４ｃは、３ＤモデルＭ１において、カテーテルの先端位置に対応する位置を特定する。
【００８６】
ここで、３ＤモデルＭ１において、マーカＬ１１’、マーカＬ１２’及びマーカＬ１３’からカテーテルの先端位置までの部分（以下、第１の部分）は、ステントグラフトのうちカテーテル外へ展開された部分に対応する。一方で、３ＤモデルＭ１において、マーカＬ１１’、マーカＬ１２’及びマーカＬ１３’から、カテーテルの先端位置よりも遠い部分（以下、第２の部分）は、ステントグラフトのうちカテーテル内に収納されている部分に対応する。
【００８７】
そこで、変形処理機能３４ｃは、３ＤモデルＭ１について、第２の部分を省略するように変形することで、３ＤモデルＭ３１を生成する。これにより、３ＤモデルＭ３１は、ステントグラフトのうち展開された部分の形状に近いものとなる。また、変形処理機能３４ｃは、図６に示すように、３ＤモデルＭ１について、第２の部分を省略するように変形するとともに、第１の部分のうちカテーテルの先端位置に近い一端を、カテーテルの先端位置に向けて細くなるように変形することで、３ＤモデルＭ３１を生成してもよい。なお、３ＤモデルＭ３１は、３ＤモデルＭ３の一例である。
【００８８】
更に、重畳画像生成機能３４ｂは、図６に示すように、変形後の３ＤモデルＭ３１をＸ線画像データＩ１１に対して重畳して、重畳画像Ｉ２３を生成する。また、出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２３を出力する。例えば、Ｘ線画像データＩ１１が時系列的に収集される場合、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１の収集と並行して重畳画像Ｉ２３を順次生成し、出力機能３４ｄは、生成された重畳画像Ｉ２３を順次出力する。これにより、操作者は、被検体Ｐの血管内において操作するステントグラフトの位置及び向きを容易に把握することができる。更に、操作者は、ステントグラフトのうち展開された部分の形状に近い３ＤモデルＭ３１を参照して、現在のステントグラフトの展開状況を把握することができる。
【００８９】
３ＤモデルＭ３について別の例を説明する。例えば、変形処理機能３４ｃは、Ｘ線画像データＩ１１において特定された複数の特徴点の位置の間隔に基づいて、カテーテル外へのステントグラフトの展開状況を取得し、取得した展開状況に応じて３ＤモデルＭ１を変形することにより、３ＤモデルＭ３を生成してもよい。
【００９０】
例えば、図４Ｂに示したように、ステントグラフトに５つのマーカ（マーカＬ１４、マーカＬ１５、マーカＬ１６、マーカＬ２１及びマーカＬ２２）が付される場合において、特定機能３４ａは、５つのマーカをＸ線画像データＩ１１において検出し、その位置を特定する。
【００９１】
次に、変形処理機能３４ｃは、Ｘ線画像データＩ１１において特定された５つのマーカの位置のうち３つの位置に、３ＤモデルＭ１において対応する３つのマーカが一致するように、Ｘ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ１を平行移動させたり、拡大又は縮小させたり、回転させたりする。更に、変形処理機能３４ｃは、Ｘ線画像データＩ１１において特定された他の２つのマーカの位置に３ＤモデルＭ１において対応する２つのマーカが一致するように、３ＤモデルＭ１を部分的に変形することにより、３ＤモデルＭ３２を生成する。なお、３ＤモデルＭ３２は、３ＤモデルＭ３の一例である。
【００９２】
即ち、ステントグラフトを被検体Ｐの血管内で展開してみたところ、術前の計画の通りには展開しない場合がある。例えば、術前の計画時とステントグラフト内挿術を実施する時点とで被検体Ｐの血管形状が同一でない場合や、想定以上に被検体Ｐの血管が硬い場合、又は、血管が軟い場合には、術前の計画時の想定よりも大きく展開し、或いは想定していたほどには展開しなかったりする。従って、術前の計画時のステントグラフトの形状を示す３ＤモデルＭ１と、被検体Ｐの血管内で展開したステントグラフトの形状とが一致するするとは限らない。これに対して、変形処理機能３４ｃは、Ｘ線画像データＩ１１に基づいてカテーテル外へのステントグラフトの展開状況を取得し、取得した展開状況に応じて３ＤモデルＭ１を変形させることにより、３ＤモデルＭ１を、被検体Ｐの血管内で展開したステントグラフトの形状に近づけることができる。
【００９３】
更に、重畳画像生成機能３４ｂは、変形後の３ＤモデルＭ３２を、Ｘ線画像データＩ１１に対して重畳して、重畳画像Ｉ２４を生成する。また、出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２４を出力する。例えば、Ｘ線画像データＩ１１が時系列的に収集される場合、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１の収集と並行して重畳画像Ｉ２４を順次生成し、出力機能３４ｄは、生成された重畳画像Ｉ２４を順次出力する。これにより、操作者は、被検体Ｐの血管内において操作するステントグラフトの位置及び向きを容易に把握することができる。更に、操作者は、被検体Ｐの血管内で展開したステントグラフトの形状に近い３ＤモデルＭ３２を参照して、現在のステントグラフトの展開状況を把握することができる。
【００９４】
次に、画像処理装置３０による処理の手順の一例を、図７を用いて説明する。図７は、第１の実施形態に係る画像処理装置３０の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。ステップＳ１０１、ステップＳ１０２及びステップＳ１１１は、特定機能３４ａに対応するステップである。ステップＳ１０９は、重畳画像生成機能３４ｂに対応するステップである。ステップＳ１０３、ステップＳ１０４、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、ステップＳ１０７及びステップＳ１０８は、変形処理機能３４ｃに対応するステップである。ステップＳ１１０は、出力機能３４ｄに対応するステップである。
【００９５】
まず、処理回路３４は、Ｘ線画像データＩ１１を取得し（ステップＳ１０１）、取得したＸ線画像データＩ１１においてステントグラフトが有する特徴点の位置を特定する（ステップＳ１０２）。
【００９６】
次に、処理回路３４は、Ｘ線画像データＩ１１に基づいてステントグラフトが挿入された被検体Ｐの血管形状を取得し、取得した血管形状が、術前（例えば、ステントグラフトを作製するための３次元画像データを収集した時点）の血管形状と一致するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。ここで、血管形状が一致しない場合（ステップＳ１０３否定）、処理回路３４は、Ｘ線画像データＩ１１に基づいて取得した血管形状に応じて、３ＤモデルＭを変形させる（ステップＳ１０４）。
【００９７】
Ｘ線画像データＩ１１に基づいて取得した血管形状が術前の血管形状と一致する場合（ステップＳ１０３肯定）、又は、ステップＳ１０４の後、処理回路３４は、ステントグラフトの展開が完了しているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。ステントグラフトの展開が完了していない場合（ステップＳ１０５否定）、処理回路３４は、展開状況に応じて、３ＤモデルＭを変形させる（ステップＳ１０６）。例えば、処理回路３４は、３ＤモデルＭにおいてカテーテルの先端位置に対応する位置を特定し、カテーテル内に収納されている部分に対応する部分を省略するように３ＤモデルＭを変形させる。
【００９８】
次に、処理回路３４は、Ｘ線画像データＩ１１において特定した複数の特徴点の位置に、３ＤモデルＭにおける複数の特徴点が一致するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。ここで、特徴点が一致しない場合（ステップＳ１０７否定）、処理回路３４は、展開状況に応じて３ＤモデルＭを変形させる（ステップＳ１０８）。例えば、処理回路３４は、Ｘ線画像データＩ１１において特定した複数の特徴点の位置のうち一部の位置に、３ＤモデルＭにおいて対応する特徴点が一致するように、Ｘ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭを平行移動させたり、拡大又は縮小させたり、回転させたりする。その後、処理回路３４は、特定した他の特徴点の位置に３ＤモデルＭにおいて対応する特徴点が一致するように、３ＤモデルＭを部分的に変形させる。
【００９９】
ステントグラフトの展開が完了している場合（ステップＳ１０５肯定）、マーカと特徴点とが一致する場合（ステップＳ１０７肯定）、又は、ステップＳ１０８の後、処理回路３４は、Ｘ線画像データＩ１１に対し、特定した特徴点の位置に基づく位置に３ＤモデルＭを重畳して重畳画像を生成し（ステップＳ１０９）、生成した重畳画像を出力する（ステップＳ１１０）。ここで、処理回路３４は、更にＸ線画像データＩ１１を取得したか否かを判定する（ステップＳ１１１）。Ｘ線画像データＩ１１を更に取得した場合（ステップＳ１１１肯定）、処理回路３４は、再度ステップＳ１０２に移行する。一方で、Ｘ線画像データＩ１１を取得しない場合（ステップＳ１１１否定）、処理回路３４は処理を終了する。
【０１００】
上述したように、第１の実施形態によれば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１においてステントグラフトが有する特徴点の位置を特定する。また、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１上に、ステントグラフトを示す３ＤモデルＭを重畳した重畳画像を生成する。ここで、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１に対し、特定された特徴点の位置に基づく位置に、３ＤモデルＭを重畳する。従って、第１の実施形態に係る画像処理装置３０は、被検体Ｐ内のステントグラフトの位置の把握を容易にすることができる。
【０１０１】
また、第１の実施形態によれば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において複数の特徴点の位置を特定する。また、重畳画像生成機能３４ｂは、特定された特徴点の位置に基づく位置及び向きにて、３ＤモデルＭを重畳する。従って、第１の実施形態に係る画像処理装置３０は、被検体Ｐ内のステントグラフトの位置及び向きの把握を容易にすることができる。
【０１０２】
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、ステントグラフトを示す３ＤモデルＭの例として、ステントグラフトの形状を示す３ＤモデルＭ１、３ＤモデルＭ２及び３ＤモデルＭ３について説明した。これに対して、第２の実施形態では、ステントグラフトを示す３ＤモデルＭの例として、ステントグラフトの分枝部の位置及び向きを示す３ＤモデルＭ４について説明する。
【０１０３】
第２の実施形態に係る画像処理装置３０は、図１に示した画像処理装置３０と同様の構成を有し、重畳画像生成機能３４ｂによる処理の一部が相違する。そこで、第１の実施形態において説明した構成と同様の構成を有する点については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
【０１０４】
例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、まず、ステントグラフトの形状を示す３ＤモデルＭ１を取得する。次に、重畳画像生成機能３４ｂは、３ＤモデルＭ１において、ステントグラフトの分枝部の位置を特定する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、分枝部の位置として、分枝部をはめ込むためにステントグラフトの幹部に設けられる孔の位置を特定する。次に、重畳画像生成機能３４ｂは、３ＤモデルＭ１において、ステントグラフトの分枝部の向きを特定する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、幹部の孔の輪郭（ふち）に囲まれる面に垂直な方向を、分枝部の向きとして特定する。
【０１０５】
そして、重畳画像生成機能３４ｂは、特定した分枝部の位置及び向きに基づいて３ＤモデルＭ４を生成する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、図８に示すように、ステントグラフトの分枝部の位置及び向きを示す３ＤモデルＭ４１を生成する。なお、図８は、第２の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【０１０６】
図８に示す３ＤモデルＭ４１は、幹部の孔の輪郭（分枝部の位置）を示す楕円を含む。また、３ＤモデルＭ４１は、幹部の孔の輪郭に囲まれる面の中心を通り、かつ、この面に垂直な方向（分枝部の向き）を示す線分を含む。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、図８に示すように、Ｘ線画像データＩ１１に対し、特定機能３４ａが特定した特徴点の位置に基づく位置に３ＤモデルＭ４１を重畳することで、重畳画像Ｉ２５を生成する。また、出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２５を出力する。
【０１０７】
別の例を挙げると、重畳画像生成機能３４ｂは、図９に示すように、ステントグラフトの分枝部の位置及び向きを示す３ＤモデルＭ４２を生成する。なお、図９は、第２の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【０１０８】
図９に示す３ＤモデルＭ４２は、分枝部の位置及び向きを示す図形として、幹部の孔の輪郭に囲まれる面の中心を通り、かつ、この面に垂直な方向を向いた矢印を含む。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、図９に示すように、Ｘ線画像データＩ１１に対し、特定機能３４ａが特定した特徴点の位置に基づく位置に３ＤモデルＭ４２を重畳することで、重畳画像Ｉ２６を生成する。また、出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２６を出力する。
【０１０９】
なお、図８及び図９においては、３ＤモデルＭ４の例として、３ＤモデルＭ４１及び３ＤモデルＭ４２の２つの例を示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。即ち、重畳画像生成機能３４ｂは、ステントグラフトの分枝部の位置及び向きを示すことが可能な任意の図形や画像、文字等を用いて、３ＤモデルＭ４を生成することができる。また、重畳画像生成機能３４ｂは、ステントグラフトの分枝部の向きを色や陰影を用いて示すことにより、３ＤモデルＭ４を生成してもよい。
【０１１０】
上述したように、第２の実施形態に係る重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１に対し、ステントグラフトの分枝部の位置及び向きを示す３ＤモデルＭ４を重畳した重畳画像を生成する。従って、第２の実施形態に係る画像処理装置３０は、被検体内のステントグラフトの位置及び向きの把握をより容易にすることができる。
【０１１１】
なお、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１に対し、ステントグラフトの形状を示す３ＤモデルＭ（３ＤモデルＭ１等）と、ステントグラフトの分枝部の位置及び向きを示す３ＤモデルＭ４とを重畳して、重畳画像を生成してもよい。この場合、画像処理装置３０は、異なる種類の３ＤモデルＭを操作者に併せて提示することにより、被検体内のステントグラフトの位置及び向きの把握をより容易にすることができる。
【０１１２】
一方で、Ｘ線画像データＩ１１に対して３ＤモデルＭ４のみを重畳する場合、画像処理装置３０は、Ｘ線画像データＩ１１のうち３ＤモデルＭが重なる領域を低減することができる。例えば、図５に示した重畳画像Ｉ２１においては、Ｘ線画像データＩ１１に描出されたカテーテルの一部に３ＤモデルＭ１が重なっている。これに対して、図８の重畳画像Ｉ２５や図９の重畳画像Ｉ２６には、Ｘ線画像データＩ１１に描出されたカテーテルの全部が現されている。画像処理装置３０は、上述した種々の重畳画像を、１又は複数のディスプレイにおいて複数表示させてもよいし、操作者からの入力操作等に応じて切り替えて表示させてもよい。
【０１１３】
（第３の実施形態）
上述した第１〜第２の実施形態では、Ｘ線画像データＩ１１（第１のＸ線画像）に対して、３ＤモデルＭを重畳する場合について説明した。これに対して、第３の実施形態では、Ｘ線画像データＩ１１とは異なるＸ線画像データ（第２のＸ線画像）に対して、３ＤモデルＭを重畳する場合について説明する。
【０１１４】
第３の実施形態に係る画像処理装置３０は、図１に示した画像処理装置３０と同様の構成を有し、重畳画像生成機能３４ｂによる処理の一部が相違する。そこで、第１の実施形態において説明した構成と同様の構成を有する点については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
【０１１５】
重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１とは異なるＸ線画像データを取得する。なお、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１に基づいてＸ線画像データＩ１１とは異なるＸ線画像データを生成してもよいし、Ｘ線画像データＩ１１とは異なるＸ線画像データを他の装置（Ｘ線診断装置１０など）から取得してもよい。
【０１１６】
例えば、収集機能１１０ａは、複数のＸ線画像データを時系列的に収集する。また、出力機能１１０ｂは、時系列的に収集されたＸ線画像データを、画像処理装置３０に順次出力する。特定機能３４ａは、収集機能１１０ａによって収集され、出力機能１１０ｂから出力されたＸ線画像データＩ１１において、ステントグラフトが有する特徴点の位置を特定する。例えば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置を特定する。
【０１１７】
また、重畳画像生成機能３４ｂは、収集機能１１０ａによってＸ線画像データＩ１１より後に収集され、出力機能１１０ｂから出力されたＸ線画像データＩ１２において、Ｘ線画像データＩ１１において特定された特徴点の位置に対応する位置を特定する。ここで、Ｘ線画像データＩ１２は、第２のＸ線画像の一例である。
【０１１８】
例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１とＸ線画像データＩ１２とが被検体Ｐにおける略同一の領域を示すものであることから、Ｘ線画像データＩ１１におけるマーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置に対応するＸ線画像データＩ１２の位置を、Ｘ線画像データＩ１２におけるマーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置として特定する。或いは、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１とＸ線画像データＩ１２とを位置合わせすることにより、Ｘ線画像データＩ１２において、Ｘ線画像データＩ１１において特定された特徴点の位置に対応する位置を特定する。
【０１１９】
そして、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１２に対して、特定機能３４ａにより特定された特徴点の位置に基づく位置に３ＤモデルＭを重畳して、重畳画像Ｉ２７を生成する。また、出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２７を出力する。即ち、Ｘ線画像データが時系列的に収集された場合において、重畳画像生成機能３４ｂは、特定機能３４ａが特徴点の位置を特定したＸ線画像データＩ１１とは別フレームのＸ線画像データＩ１２に、３ＤモデルＭを重畳する。
【０１２０】
これにより、画像処理装置３０は、Ｘ線画像データが収集されてから出力されるまでの時間を短縮することができる。例えば、Ｘ線画像データＩ１１に３ＤモデルＭを重畳する場合、画像処理装置３０は、Ｘ線画像データＩ１１を取得し、Ｘ線画像データＩ１１において特徴点の位置を特定する処理を行なった後、Ｘ線画像データＩ１１と３ＤモデルＭとの重畳画像を出力する。一方で、Ｘ線画像データＩ１２に３ＤモデルＭを重畳する場合、画像処理装置３０は、Ｘ線画像データＩ１２を取得するよりも前に、先に取得したＸ線画像データＩ１１において、特徴点の位置を特定する処理の全部又は一部を行なうことができる。そして、画像処理装置３０は、Ｘ線画像データＩ１２を取得した後、Ｘ線画像データＩ１２と３ＤモデルＭとの重畳画像を短時間で出力することができる。
【０１２１】
別の例を挙げると、Ｘ線画像データＩ１１が、ステントグラフトが挿入された被検体Ｐについて収集されたＸ線画像データである場合において、重畳画像生成機能３４ｂは、差分画像データＩ１３を取得する。即ち、重畳画像生成機能３４ｂは、ステントグラフトが挿入された被検体Ｐについて収集されたＸ線画像データＩ１１と、ステントグラフトが挿入される前に収集されたＸ線画像データとの差分画像データＩ１３を取得する。この場合、差分画像データＩ１３においては、被検体Ｐの骨や軟組織等に対応する背景成分が除去され、ステントグラフトのみが描出される。また、Ｘ線画像データＩ１１が、造影剤が注入された状態の被検体Ｐから収集されたＸ線画像データである場合、差分画像データＩ１３においては、ステントグラフト、及び、造影剤により造影される被検体Ｐの血管領域が描出される。なお、差分画像データＩ１３は、第２のＸ線画像の一例である。また、差分画像データＩ１３は、Ｘ線画像データＩ１１に基づいて生成されるものであるから、Ｘ線画像データＩ１１より後に収集されることとなる。
【０１２２】
特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、ステントグラフトが有する特徴点の位置を特定する。例えば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置を特定する。次に、重畳画像生成機能３４ｂは、差分画像データＩ１３において、Ｘ線画像データＩ１１において特定された特徴点の位置に対応する位置を特定する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線画像データＩ１１と差分画像データＩ１３とが被検体Ｐにおける同一領域を示すものであることから、Ｘ線画像データＩ１１におけるマーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置に対応する差分画像データＩ１３の位置を、差分画像データＩ１３におけるマーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置として特定する。
【０１２３】
そして、重畳画像生成機能３４ｂは、差分画像データＩ１３に対して、特定機能３４ａにより特定された特徴点の位置に基づく位置に３ＤモデルＭを重畳する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、差分画像データＩ１３において特定したマーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置に、３ＤモデルＭ１のマーカＬ１１’、マーカＬ１２’及びマーカＬ１３’が一致するように、差分画像データＩ１３に対し３ＤモデルＭ１を重畳する。これにより、重畳画像生成機能３４ｂは、重畳画像Ｉ２８を生成する。また、出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２８を出力する。
【０１２４】
別の例を挙げると、重畳画像生成機能３４ｂは、被検体Ｐの血管を示す画像データＩ１４を取得する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、図１０に示すように、被検体Ｐにおける血管形状と、分枝血管の入口とを示す画像データＩ１４を取得する。なお、画像データＩ１４は、第２のＸ線画像の一例である。また、図１０は、第３の実施形態に係る重畳画像の生成について説明するための図である。
【０１２５】
例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、まず、造影剤が注入された状態の被検体Ｐから収集されたＸ線画像データを取得し、Ｘ線画像データから被検体Ｐの血管形状を取得する。
【０１２６】
一例を挙げると、重畳画像生成機能３４ｂは、変形処理機能３４ｃは、陽性造影剤が注入された状態で収集されたＸ線画像データから、画素値が閾値よりも大きい領域を血管領域として抽出し、抽出した血管領域の輪郭を血管形状として取得する。
【０１２７】
次に、重畳画像生成機能３４ｂは、取得した被検体Ｐの血管形状において、分枝血管の入口（大動脈と分枝血管との境界）を特定する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、血管形状における分枝血管の入口を、ステントグラフトにおける幹部と分枝部との境界（幹部に設けられた孔の位置）に基づいて特定する。また、例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、血管形状における分枝血管の入口を、操作者からの指定操作を受け付けることにより特定する。
【０１２８】
そして、重畳画像生成機能３４ｂは、被検体Ｐの血管形状と、分枝血管の入口とを示す画像データＩ１４を生成する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、図１０に示すように、血管形状として血管領域の輪郭を曲線で示し、分枝血管の入口の輪郭（ふち）を楕円で示す画像データＩ１４を生成する。
【０１２９】
特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、ステントグラフトが有する特徴点の位置を特定する。例えば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置を特定する。次に、重畳画像生成機能３４ｂは、画像データＩ１４において、Ｘ線画像データＩ１１において特定された特徴点の位置に対応する位置を特定する。
【０１３０】
例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、図１０に示すように、Ｘ線画像データＩ１１と画像データＩ１４とを位置合わせする。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、各画像データにおける被検体Ｐの血管形状等に基づいて、Ｘ線画像データＩ１１と画像データＩ１４とを位置合わせすることができる。これにより、重畳画像生成機能３４ｂは、画像データＩ１４において、マーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置を特定する。
【０１３１】
そして、重畳画像生成機能３４ｂは、画像データＩ１４に対して、特定機能３４ａにより特定された特徴点の位置に基づく位置に３ＤモデルＭを重畳する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、画像データＩ１４において特定したマーカＬ１１、マーカＬ１２及びマーカＬ１３の位置に、３ＤモデルＭ１のマーカＬ１１’、マーカＬ１２’及びマーカＬ１３’が一致するように、画像データＩ１４に対し３ＤモデルＭ１を重畳する。これにより、重畳画像生成機能３４ｂは、図１０に示すように、重畳画像Ｉ２９を生成する。
【０１３２】
また、出力機能３４ｄは、重畳画像生成機能３４ｂにより生成された重畳画像Ｉ２９を出力する。これにより、画像処理装置３０は、被検体内のステントグラフトの位置及び向きの把握をより容易にするとともに、分枝血管の入口の位置等、被検体Ｐの血管に関する情報を操作者に提示して、ステントグラフトを留置する位置の決定を支援することができる。
【０１３３】
（第４の実施形態）
さて、これまで第１〜第３の実施形態について説明したが、上述した第１〜第３の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【０１３４】
上述した実施形態では、ステントグラフトが有する特徴点として、ステントグラフトに付されたマーカについて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。
【０１３５】
例えば、特定機能３４ａは、特徴点として、ステントグラフトの形状に対応する情報を、Ｘ線画像データＩ１１において検出する。ここで、ステントグラフトの形状に対応する情報とは、例えば、ステントグラフトの輪郭や芯線等において特徴のある部分を示す情報である。
【０１３６】
例えば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、ステントグラフトの輪郭の曲率が極大値をとる部分（ステントグラフトの先端や、二股に分かれる部分など）を示す情報を特徴点として検出する。また、例えば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、ステントグラフトの芯線の曲率が極大値をとる部分（被検体Ｐの血管形状に応じて設けられた屈曲部など）を示す情報を特徴点として検出する。
【０１３７】
また、例えば、特定機能３４ａは、特徴点として、ステントグラフトが有するワイヤーフレームの形状に対応する情報を、Ｘ線画像データＩ１１において検出する。ここで、ステントグラフトが有するワイヤーフレームの形状に対応する情報とは、例えば、ステントグラフトのワイヤーフレームにおいて特徴のある部分を示す情報である。
【０１３８】
例えば、ステントグラフトは、図３に示したように波状のワイヤーフレームを有する。この場合、特定機能３４ａは、例えば、Ｘ線画像データＩ１１において、波状のワイヤーフレームの波長や振幅等が所定の値（例えば、ステントグラフトの先端に位置するワイヤーフレームの波長や振幅等）をとる部分を示す情報を、特徴点として検出する。また、例えば、特定機能３４ａは、Ｘ線画像データＩ１１において、ワイヤーフレームの間隔が所定の値（例えば、ワイヤーフレームの間隔の最小値等）をとる部分を示す情報を、特徴点として検出する。
【０１３９】
また、上述した実施形態では、デバイスの一例として、ステントグラフトについて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、特定機能３４ａは、第１のＸ線画像において、ステントグラフト以外のステントが有する特徴点の位置を特定する。
【０１４０】
例えば、血管の狭窄部位を拡張する手技において使用されるステントは、円筒形状のワイヤーフレームを有し、バルーン付きカテーテルのバルーン部分の外側に密着した状態で被検体内に挿入される。そして、狭窄部位の位置でバルーンが拡張されることにより、狭窄部位の位置にステントが留置される。この場合、特定機能３４ａは、被検体内に挿入されたステントについて収集された第１のＸ線画像において、特徴点として、ステントに付されたマーカや、ステントの形状に対応する情報、ステントが有するワイヤーフレームの形状に対応する情報などを検出する。
【０１４１】
なお、血管の狭窄部位を拡張する手技において使用されるステントは、ステントが位置する血管に沿った方向を向くものであるため、その位置を把握することができれば十分な場合も多い。従って、特定機能３４ａは、第１のＸ線画像において、ステントが有する特徴点の位置を１つのみ特定してもよい。そして、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対し、特定された特徴点の位置に基づく位置にステントを示す３Ｄモデルを重畳して、重畳画像を生成する。
【０１４２】
また、例えば、特定機能３４ａは、第１のＸ線画像において、被検体内に挿入されたデバイスが有する特徴点の位置を特定する。一例を挙げると、血管の狭窄部位を拡張する手技においては、バルーン付きカテーテルと、バルーン付きカテーテルのバルーン部分の外側に密着した状態のステントとが、被検体内に挿入される。この場合、特定機能３４ａは、バルーン付きカテーテル及びステントの少なくともいずれか一方が有する特徴点の位置を特定する。例えば、特定機能３４ａは、第１のＸ線画像において、特徴点として、ステントに付されたマーカや、ステントの形状に対応する情報、ステントが有するワイヤーフレームの形状に対応する情報、ステントが密着したバルーンに付されたマーカ、バルーンの形状に対応する情報などを検出する。そして、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対し、特定された特徴点の位置に基づく位置及び向きにてデバイスを示す３Ｄモデルを重畳して、重畳画像を生成する。ここで、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対し、デバイスの一部を示す３Ｄモデルを重畳することとしてもよい。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対して、被検体内に挿入されたデバイスのうちのステントを示す３Ｄモデルを重畳して、重畳画像を生成する。
【０１４３】
また、例えば、特定機能３４ａは、第１のＸ線画像において、ステント以外のデバイスが有する特徴点の位置を特定する。ステント以外のデバイスの例としては、例えば、経カテーテル大動脈弁置換術（Transcatheter  Aortic  Valve  Implantation：ＴＡＶＩ）において大動脈弁の位置に留置される人工弁や、僧帽弁閉鎖不全症の治療において僧帽弁の先端を留めるクリップ形状のデバイス等が挙げられる。
【０１４４】
例えば、ＴＡＶＩにおいて使用される人工弁は、円筒形状のワイヤーフレームを有する。人工弁は、例えば、圧縮された状態でカテーテル内に収納される。そして、人工弁は、大動脈弁の位置でカテーテル外に展開され、大動脈弁の位置に留置される。この場合、特定機能３４ａは、被検体内に挿入された人工弁について収集された第１のＸ線画像において、特徴点として、人工弁に付されたマーカや、人工弁の形状に対応する情報、人工弁が有するワイヤーフレームの形状に対応する情報などを検出する。
【０１４５】
また、上述した実施形態では、特定機能３４ａが、特徴点を第１のＸ線画像において検出することにより、特徴点の位置を特定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、特定機能３４ａは、操作者からの指定操作を受け付けることにより、第１のＸ線画像において特徴点の位置を特定する。一例を挙げると、まず、出力機能３４ｄは、第１のＸ線画像をディスプレイ３２に表示させる。そして、特定機能３４ａは、第１のＸ線画像を参照した操作者から、入力インターフェース３１を介して、第１のＸ線画像における特徴点の位置を指定する指定操作を受け付けることにより、第１のＸ線画像において特徴点の位置を特定する。
【０１４６】
また、上述した実施形態では、第１のＸ線画像が時系列的に収集される場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線診断装置１０は、操作者から画像収集の指示を受け付けたことをトリガとして、１又は複数の第１のＸ線画像を収集する。次に、特定機能３４ａは、収集された第１のＸ線画像においてデバイスが有する特徴点の位置を特定し、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対し、特定された特徴点の位置に基づく位置に３Ｄモデルを重畳して、重畳画像を生成する。そして、出力機能３４ｄは、生成された重畳画像を出力する。この場合、操作者は、第１のＸ線画像が収集された時点（画像収集の指示を行なった時点）における被検体内のデバイスの位置を容易に把握することができる。
【０１４７】
また、上述した実施形態では、第１のＸ線画像において特定された複数の特徴点と、３Ｄモデルにおける複数の特徴点とが一致するように、３Ｄモデルを拡大又は縮小させるものとして説明した。即ち、上述した実施形態では、第１のＸ線画像において特定された複数の特徴点の間隔に基づいて、３Ｄモデルの拡大率を決定するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。
【０１４８】
例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、まず、被検体Ｐの血管走行を示す３次元情報に基づいて、第１のＸ線画像において特定された特徴点の奥行き方向の位置を特定する。ここで、被検体Ｐの血管走行を示す３次元情報とは、例えば、被検体Ｐの血管を示す３次元血管画像である。
【０１４９】
一例を挙げると、Ｘ線診断装置１０における収集機能１１０ａは、被検体Ｐに対する回転撮影を実行し、収集した投影データから３次元血管画像を再構成する。この場合、第１のＸ線画像と３次元血管画像とはいずれもＸ線診断装置１０において収集されており、互いの位置関係は明らかである。従って、重畳画像生成機能３４ｂは、３次元血管画像を、第１のＸ線画像の血管走行を示す３次元情報として用いることができる。
【０１５０】
或いは、Ｘ線診断装置以外の医用画像診断装置が被検体Ｐの血管を示す３次元血管画像を収集してもよい。例えば、３次元血管画像は、Ｘ線ＣＴ装置により収集されるＣＴ画像データであってもよい。この場合、重畳画像生成機能３４ｂは、例えば、第１のＸ線画像と３次元血管画像との位置合わせを行なうことで互いの位置関係を特定し、３次元血管画像を、第１のＸ線画像の血管走行を示す３次元情報として用いることができる。
【０１５１】
ここで、例えば、ステントグラフト等のステントが被検体Ｐの体内に挿入されている場合、ステントは、被検体Ｐにおけるいずれかの血管内に位置するものである。即ち、第１のＸ線画像において特定された特徴点も、被検体Ｐにおける血管内に位置するものである。以上より、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像の血管走行を示す３次元情報に基づいて、第１のＸ線画像において特定された特徴点の奥行き方向の位置を特定することができる。
【０１５２】
そして、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対して、特定した奥行き方向の位置に基づく拡大率で３Ｄモデルを重畳して、重畳画像を生成する。具体的には、重畳画像生成機能３４ｂは、特定した位置が奥側であるほど（即ち、特定した位置がＸ線管１０２から離れているほど）、３Ｄモデルを縮小する。これにより、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対する３Ｄモデルのサイズを適切に調整して、重畳画像を生成することができる。また、特徴点の間隔に基づいて３Ｄモデルの拡大率を決定する場合、ステントがカテーテル内に収納されるか展開されているかにより、３Ｄモデルの拡大率が変動してしまう場合がある。一方で、被検体Ｐの血管走行を示す３次元情報に基づいて３Ｄモデルの拡大率を決定する場合、ステントがカテーテル内に収納されるか展開されているかに関わらず、３Ｄモデルの拡大率を適切に決定することができる。
【０１５３】
なお、血管走行を示す３次元情報には、心臓の情報が含まれてもよい。例えば、ＴＡＶＩにおいて用いられる人工弁や、僧帽弁閉鎖不全症の治療において用いられるクリップ形状のデバイスは、被検体Ｐにおける血管内、もしくは心臓の内部に位置するものである。即ち、第１のＸ線画像において特定された特徴点も、被検体Ｐにおける血管内もしくは心臓の内部に位置するものである。以上より、重畳画像生成機能３４ｂは、心臓の情報を含む３次元情報に基づいて、第１のＸ線画像において特定された特徴点の奥行き方向の位置を特定することができる。そして、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対して、特定した奥行き方向の位置に基づく拡大率で３Ｄモデルを重畳して、重畳画像を生成する。
【０１５４】
また、重畳画像生成機能３４ｂは、被検体Ｐの血管走行を示す３次元情報を更に重畳させることとしてもよい。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、被検体Ｐから収集された３次元血管画像に基づいて２次元の血管領域画像を生成し、生成した血管領域画像を第１のＸ線画像に更に重畳して、重畳画像を生成する。
【０１５５】
例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、まず、３次元血管画像と、第１のＸ線画像の収集方向とに基づいて、２次元の血管領域画像を生成する。一例を挙げると、重畳画像生成機能３４ｂは、Ｘ線診断装置１０から、第１のＸ線画像を収集した際の撮像系の情報を取得し、取得した情報に基づいて第１のＸ線画像の収集方向を決定する。なお、撮像系の情報とは、例えば、天板１０４の傾斜及び移動の状態や、Ｃアーム１０５の回転及び移動の状態等を示す情報である。そして、重畳画像生成機能３４ｂは、決定した収集方向に応じて３次元血管画像をレンダリングしたレンダリング画像を、血管領域画像として生成する。そして、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像に対して血管領域画像及び３Ｄモデルを重畳して、重畳画像を生成する。なお、Ｘ線画像に対して血管領域画像を重畳させる処理については、３次元ロードマップとも記載する。なお、３次元血管画像からレンダリング画像を生成するためのレンダリング手法としては、ボリュームレンダリング、サーフェスレンダリング、レイサム、ＭＩＰ、ＭｉｎＩＰ等が適宜使用可能である。
【０１５６】
ここで、血管領域画像には、更に、ランドマークが付与されてもよい。ランドマークは、例えば、デバイス上の特徴的な部分に対応する記号である。一例を挙げると、ステントグラフト内挿術において、ランドマークは、目標位置に配置された場合のステントグラフトの先端部分や分枝部などに対応するように、血管領域画像の各位置に付与される。なお、ランドマークが付与された血管領域画像を用いた３次元ロードマップについては、ランドマーク付き３次元ロードマップとも記載する。
【０１５７】
例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、図１１に示すように、血管領域Ｉ３１に対してランドマークＩ３２が付与された血管領域画像Ｉ３を生成する。例えば、重畳画像生成機能３４ｂは、入力インターフェース３１を介して操作者からの入力操作を受け付け、血管領域Ｉ３１上で指定された位置にランドマークＩ３２を付与する。一例を挙げると、操作者は、目標位置に配置された場合のステントグラフトの先端部分や分枝部に対応する位置を血管領域Ｉ３１上で指定する。そして、重畳画像生成機能３４ｂは、操作者により指定された位置にランドマークＩ３２を付与することで、血管領域画像Ｉ３を生成する。なお、図１１は、第４の実施形態に係る血管領域画像の一例を示す図である。そして、重畳画像生成機能３４ｂは、第１のＸ線画像に対して、血管領域画像Ｉ３、及び、ステントグラフトを示す３Ｄモデルを重畳して、重畳画像を生成する。
【０１５８】
例えば、時系列的にＸ線画像が収集される場合、重畳画像生成機能３４ｂは、新たに収集された第１のＸ線画像の収集方向に応じて、血管領域画像を順次生成する。また、重畳画像生成機能３４ｂは、新たに生成された血管領域画像及び３Ｄモデルを第１のＸ線画像に重畳して、重畳画像を順次生成する。そして、出力機能３４ｄは、新たに生成された重畳画像を順次出力する。
【０１５９】
なお、第１のＸ線画像に対して血管領域画像を重畳する場合を例として説明したが、第２のＸ線画像に対して血管領域画像を重畳させることとしても構わない。例えば、時系列的にＸ線画像が収集される場合、重畳画像生成機能３４ｂは、新たに収集された第１のＸ線画像の収集方向に応じて、血管領域画像を順次生成する。また、重畳画像生成機能３４ｂは、新たに生成された血管領域画像及び３Ｄモデルを第２のＸ線画像に重畳して、重畳画像を順次生成する。そして、出力機能３４ｄは、新たに生成された重畳画像を順次出力する。
【０１６０】
また、上述した実施形態では、画像処理装置３０が、特定機能３４ａ、重畳画像生成機能３４ｂ及び変形処理機能３４ｃを有する処理回路３４を備える場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線診断装置１０における処理回路１１０が、特定機能３４ａ、重畳画像生成機能３４ｂ及び変形処理機能３４ｃに対応した機能を有する場合であってもよい。
【０１６１】
例えば、Ｘ線診断装置１０における処理回路１１０は、図１２に示すように、収集機能１１０ａ、出力機能１１０ｂ及び制御機能１１０ｃに加え、特定機能１１０ｄ、重畳画像生成機能１１０ｅ及び変形処理機能１１０ｆを有する。ここで、特定機能１１０ｄは、特定機能３４ａに対応した機能である。また、重畳画像生成機能１１０ｅは、重畳画像生成機能３４ｂに対応した機能である。また、変形処理機能１１０ｆは、変形処理機能３４ｃに対応した機能である。なお、図１２は、第４の実施形態に係るＸ線診断装置１０の構成の一例を示すブロック図である。
【０１６２】
図１２に示す場合、収集機能１１０ａは、デバイスが挿入された被検体Ｐから第１のＸ線画像を収集する。また、特定機能１１０ｄは、収集機能１１０ａにより収集された第１のＸ線画像において特徴点の位置を特定する。ここで、変形処理機能１１０ｆは、第１のＸ線画像に基づいて、デバイスを示す３Ｄモデルを変形させてもよい。また、重畳画像生成機能１１０ｅは、第１のＸ線画像又は第２のＸ線画像に対し、特定機能１１０ｄにより特定された特徴点の位置に基づく位置に３Ｄモデルを重畳させて、重畳画像を生成する。そして、出力機能１１０ｂは、重畳画像を出力する。例えば、出力機能１１０ｂは、重畳画像をディスプレイ１０８に表示させたり、画像保管装置２０や画像処理装置３０に出力したりする。
【０１６３】
上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。
【０１６４】
また、上述した実施形態で説明した画像処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【０１６５】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、被検体内のデバイスの位置の把握を容易にすることができる。
【０１６６】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１６７】
１  医用画像処理システム
１０  Ｘ線診断装置
３０  画像処理装置
３４  処理回路
３４ａ  特定機能
３４ｂ  重畳画像生成機能
３４ｃ  変形処理機能
３４ｄ  出力機能
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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