(57)【要約】【課題】  病変部の見落としを防止できるようにすること。【解決手段】  実施形態によれば、医用画像処理装置は、抽出部と、特定部と、計算部と、作成部と、表示部とを具備することを特徴とする。抽出部は、被検体に関する医用画像データから３次元の管状構造物の領域を抽出する。特定部は、抽出された領域の芯線に直交する複数の断面を前記医用画像データから特定する。計算部は、特定された断面の各々ごとに、前記管状構造物に関する形態的な特徴量を計算する。作成部は、計算された特徴量を視覚的にマッピングしたマップ画像を作成する。表示部は、管状構造物を２次元で表現する医用画像に前記マップ画像を重畳表示する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に関する医用画像データから３次元の管状構造物の領域を抽出する抽出部と、
前記抽出された領域の芯線に直交する複数の断面を前記医用画像データから特定する特定部と、
前記特定された断面の各々ごとに、前記管状構造物に関する形態的な特徴量を計算する計算部と、
前記計算された特徴量を視覚的にマッピングしたマップ画像を作成する作成部と、
前記管状構造物を２次元で表現する医用画像に前記マップ画像を重畳表示する表示部とを具備することを特徴とする、医用画像処理装置。
【請求項２】
前記計算部は、前記管状構造物に関して互いに異なる第１および第２の特徴量を前記断面ごとに計算し、
前記作成部は、前記計算された第１および第２の特徴量ごとに前記マップ画像を作成し、
前記表示部は、前記作成された前記第１の特徴量のマップ画像および前記第２の特徴量のマップ画像のいずれかを前記医用画像に重畳して切り替え表示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】
前記作成部は、既定の範囲における特徴量をマッピングして前記マップ画像を作成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４】
前記表示部は、既定の値の特徴量に対応する断面画像を前記医用画像にさらに重畳表示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５】
前記作成部は、前記医用画像における前記芯線に沿って前記特徴量をマッピングして前記マップ画像を作成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６】
前記作成部は、前記医用画像における前記管状構造物の壁に沿って前記特徴量をマッピングして前記マップ画像を作成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７】
前記表示部は、前記医用画像に前記マップ画像をカラー表示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８】
前記表示部は、前記医用画像に前記マップ画像をグレイスケール表示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９】
被検体に関する医用画像データから３次元の管状構造物の領域を抽出し、
前記抽出された領域の芯線に直交する複数の断面を前記医用画像データから特定し、
前記特定された断面の各々ごとに、前記管状構造物に関する形態的な特徴量を計算し、
前記計算された特徴量を視覚的にマッピングしたマップ画像を作成し、
前記管状構造物を２次元で表現する医用画像に前記マップ画像を重畳表示することを特徴とする、医用画像処理方法。
【請求項１０】
前記計算部は、前記管状構造物に関して互いに異なる第１および第２の特徴量を前記断面ごとに計算し、
前記作成することは、前記計算された第１および第２の特徴量ごとに前記マップ画像を作成し、
前記表示することは、前記作成された前記第１の特徴量のマップ画像および前記第２の特徴量のマップ画像のいずれかを前記医用画像に重畳して切り替え表示することを特徴とする、請求項９に記載の医用画像処理方法。
【請求項１１】
前記作成することは、既定の範囲における特徴量をマッピングして前記マップ画像を作成することを特徴とする、請求項９に記載の医用画像処理方法。
【請求項１２】
前記表示することは、既定の値の特徴量に対応する断面画像を前記医用画像にさらに重畳表示することを特徴とする、請求項９に記載の医用画像処理方法。
【請求項１３】
前記作成することは、前記医用画像における前記芯線に沿って前記特徴量をマッピングして前記マップ画像を作成することを特徴とする、請求項９に記載の医用画像処理方法。
【請求項１４】
前記作成することは、前記医用画像における前記管状構造物の壁に沿って前記特徴量をマッピングして前記マップ画像を作成することを特徴とする、請求項９に記載の医用画像処理方法。
【請求項１５】
前記表示することは、前記医用画像に前記マップ画像をカラー表示することを特徴とする、請求項９に記載の医用画像処理方法。
【請求項１６】
前記表示することは、前記医用画像に前記マップ画像をグレイスケール表示することを特徴とする、請求項９に記載の医用画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、カテーテル術の支援に好適な医用画像処理装置および医用画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検体内の管状構造物（血管、気管、上部消化管、下部消化管など）を観察するために、ＭＰＲ(Multi Plane Reconstruction)画像、ＣＰＲ（Curved Planar Reconstruction）画像、ＳＰＲ（Stretched Curved Planar Reconstruction）画像、ＭＩＰ（Maximum/minimum Intensity Projection）画像、クロスカット（Crosscut）画像、フライスルー画像などが用いられる。
【０００３】
ＣＰＲ画像とは、特定の血管の走行を２次元的に描いた画像である。ＳＰＲ画像は、ＣＰＲ画像における血管に沿った線（例えば、血管芯線）をまっすぐに伸ばして表現した画像である。ＭＩＰ画像は、３次元画像を投影処理した画像で、投影方向における画素の最大値（又は最小値）を投影画像の画素値とした画像である。クロスカット画像とは、血管に垂直な断面で切断した断面画像である。フライスルー画像とは、血管内での任意の点における血管の方向への見た目を表現した画像である。
【０００４】
これらの画像は例えばＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置により取得された３Ｄボリュームデータを画像処理して作成される。血管に限らず他の管状構造物についてもこの種の画像を作成することができる。
【０００５】
ＭＰＲ画像で表示される３断面を用いて管状構造物の壁の状態や内腔を観察することができる。ＣＰＲ／ＳＰＲ／クロスカット断面を用いて壁の状態や内腔を観察することができる。フライスルー画像を用いて内腔の状態を観察することもできる。このように、ＣＴ／ＭＲＩ断面だけでは構造物の全体像を把握することが難しい場合でも、これらの画像を組み合わせて種々の知見を得ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−９６０２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、管状構造物に生じた病変部（狭窄部位や肥厚部位など）を発見するためにはＣＰＲ／ＳＰＲ画像を回転させて観察することが有効である。しかしながら表示される画像以外に手掛かりがないので、いかに熟練した読影医といえども病変部を見落としてしまう可能性がある。また、回転という操作により読影医は多数の画像を見なくてはならなくなるので観察に時間がかかることもある。
【０００８】
目的は、病変部の見落としを防止できるようにした医用画像処理装置および医用画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態によれば、医用画像処理装置は、抽出部と、特定部と、計算部と、作成部と、表示部とを具備することを特徴とする。抽出部は、被検体に関する医用画像データから３次元の管状構造物の領域を抽出する。特定部は、抽出された領域の芯線に直交する複数の断面を前記医用画像データから特定する。計算部は、特定された断面の各々ごとに、前記管状構造物に関する形態的な特徴量を計算する。作成部は、計算された特徴量を視覚的にマッピングしたマップ画像を作成する。表示部は、管状構造物を２次元で表現する医用画像に前記マップ画像を重畳表示する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態に係る医用画像処理装置を適用可能な画像診断システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、図１に示されるワークステーション１の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、実施形態に係る医用画像の例を示す図である。
【図４】図４は、ワークステーション１の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、気管支に対して抽出された芯線の一例を示す図である。
【図６】図６は、クロスカット画像ごとに定義可能な特徴量の一例を模式的に示す図である。
【図７】図７は、マップ画像をオーバレイされた医用画像の一例を示す図である。
【図８】図８は、芯線だけをカラーマップ表示する処理を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置を適用可能な画像診断システムの一例を示す図である。このシステムはＣＴ装置５、ワークステーション１およびＸ線画像診断装置６を含む。医用画像処理装置としてのワークステーション１は、ネットワークを介してＣＴ装置５およびＸ線画像診断装置６に接続される。
【００１２】
実施形態では治療を支援するための医用画像を形成する装置としてＣＴ装置５を用いているが、これは治療の支援に使用できる医用画像を形成するものであれば他の装置でもよい。例えば、ＭＲＩ装置や３Ｄ（３次元）アンギオ装置でもよい。また、実施形態ではＸ線画像診断装置６で形成された画像をワークステーション１に表示させるが、これに代えて別のモニタなどに表示させてもよい。
【００１３】
Ｘ線画像診断装置６は、被検体を載せる寝台と、架台と、被検体に向けてＸ線を曝射するＸ線源と、被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、Ｘ線源とＸ線検出器を対向して保持するＣアームを備える。Ｃアームは、Ｘ線源とＸ線検出器とをアイソセンタを通り、ほぼ直交する２つの軸を回転中心として回転可能なように架台に取り付けられる。
【００１４】
ワークステーション１は、ＣＴ装置５から医用画像を取得する。ここで、本実施形態では、ワークステーション１の処理速度を向上させるため予め医用画像をＣＴ装置５から取得しているが、医用画像を予め取得することはせずに、ワークステーション１が必要な時に必要な画像をＣＴ装置５から取得する構成でもよい。
【００１５】
ＣＴ装置５は、Ｘ線を被検体に向けて照射し、透過したＸ線の強度に基づく演算処理により医用画像を生成する。実施形態では、ＣＴ装置５によって収集された３次元画像データ（ボリュームデータ）に基づいて、ボリュームレンダリング画像、２Ｄ（２次元）投影像、ＣＰＲ像、ＳＰＲ像、フライスルー画像、ＭＩＰ像及びクロスカット画像などの画像が生成される。またＣＴ装置５は、信号値の閾値による血管の抽出や、その血管に対し細線化処理を行いその細線化した各点における内接円の中心を繋ぐなどして血管芯線（血管の略中心にあたる線）を求める。血管の走行状態を表す血管線（管腔線）の一例として、この血管芯線を用いる。
【００１６】
図２は、図１に示されるワークステーション１の一例を示す機能ブロック図である。ワークステーション１は処理機能として、統括制御部１０１、抽出部１０２、特定部１０３、計算部１０４、作成部１１０、表示制御部１０５、ユーザインタフェース１０６、および画像記憶部１０９を備える。このうちユーザインタフェース１０６は、表示部１０７および入力部１０８を含む。
【００１７】
画像記憶部１０９は、ハードディスクやメモリなどの記憶媒体である。画像記憶部１０９は、ＣＴ装置５で取得された３次元画像データと、この３次元医用画像データに基づいて生成された例えばボリュームレンダリング画像、２Ｄ投影画像、ＣＰＲ画像、ＳＰＲ画像（ＣＰＲ／ＳＰＲ画像）、フライスルー画像、ＭＩＰ画像、クロスカット画像などの医用画像を記憶する。
【００１８】
図３（ａ）はＳＰＲ画像の一例を示し、図３（ｂ）はクロスカット画像の一例を示し、図３（ｃ）はフライスルー画像の一例を示す。いずれも、ＣＴ装置５で取得された３次元画像データを画像処理して生成される画像である。
【００１９】
統括制御部１０１は、各機能部の動作を制御する。統括制御部１０１は、例えば、入力部１０８を用いた操作者による表示画像種別の指定入力を受け付ける。操作者はＸ線画像診断装置６によって現在生成されているＸ線画像を参照しながら、ＭＰＲ画像、ＣＰＲ画像、あるいはＳＰＲ画像などの画像種別を指定する。指定された画像が表示部１０７に表示される。
【００２０】
抽出部１０２は、被検体に関する画像記憶部１０９に記憶される医用画像データから、被検体の体内における３次元の管状構造物の領域を抽出する。実施形態では管状構造物として血管を例として説明する。このほか実施形態では気管、気管支、あるいは消化管なども同様に取り扱うことができる。また抽出部１０２は、抽出された血管の芯線（血管芯線）を既存の技術に基づく演算処理により抽出する。
【００２１】
特定部１０３は、抽出された血管芯線に直交する複数の断面画像、つまり複数のクロスカット画像を医用画像データから特定する。クロスカット画像はそれぞれ血管芯線上の点に対応付けて画像記憶部１０９に記憶される。
【００２２】
計算部１０４は、特定されたクロスカット画像の各々ごとに、抽出された血管に関する形態的な特徴量を計算する。すなわち計算部１０４は、クロスカット画像に現れる血管断面ごとに、例えば血管の狭窄を表現可能な特徴量を計算する。計算部１０４は、先ず、血管の内腔および外壁をクロスカット画像から抽出する。なお抽出の方法は操作者によるマニュアルでの方法に加え、操作者によるワンクリック後、領域拡張法などを用いるような半自動による方法、あるいは全自動による方法など、既知のいずれの方法でもよい。
【００２３】
次に計算部１０４は、狭窄を具体的に表現可能な特徴量を計算する。特徴量としては、例えば、円環状の血管像における長径と短径との比、内腔面積、外壁面積、曲率、円形度、歪度、尖度、内腔面積と外壁面積との比、壁厚、平均ＣＴ値、最大／最小ＣＴ値、各種特徴量における近傍断面との比、などがある。特徴量はこのほか、要するに血管の医学的、臨床的な特徴を画像から算出可能な値であればどのような量であってもよい。
【００２４】
作成部１１０は、計算部１０４により計算された特徴量を、例えばＣＰＲ／ＳＰＲ画像における血管の位置に合わせて視覚的にマッピングしたマップ画像を作成する。ＣＰＲ／ＳＰＲ画像は血管を２次元で表現する医用画像の一例である。
【００２５】
表示制御部１０５は、作成部１１０により作成されたマップ画像をＣＰＲ／ＳＰＲ画像に重畳（オーバレイ）して表示部１０７に表示する。次に、上記構成における作用を説明する。
【００２６】
図４は、ワークステーション１の処理手順の一例を示すフローチャートである。図４において、ワークステーション１はＣＴ装置５からＣＴ画像データを取得して画像記憶部１０９に記憶する（ステップＳ１）。次に、抽出部１０２は取得したＣＴ画像データから管状構造物としての血管を抽出し（ステップＳ２）、続いて血管芯線を抽出して芯線情報を画像記憶部１０９に記憶する（ステップＳ３）。
【００２７】
ステップＳ２における血管を抽出する方法は、マニュアルによる方法、ユーザによるワンクリック後、領域拡張法などを用いるような半自動による方法、全自動による方法などが挙げられるが、既知のどのようなアルゴリズムを用いても良い。また、ステップＳ３における芯線領域の抽出方法は、マニュアルによる方法、ユーザによる複数点クリック後、点間を補間するような半自動による方法、距離変換を用いた全自動による方法などが挙げられるが、既知のどのようなアルゴリズムを用いても良い。図５は、気管支に対して抽出された芯線の一例を示す図である。
【００２８】
次に、ワークステーション１は、芯線情報を用いてＣＰＲ／ＳＰＲ画像を作成する（ステップＳ４）。作成されたこれらの画像は画像記憶部１０９に記憶される。ここまでの処理が完了すると、ワークステーション１はステップＳ５の手順を開始する。ステップＳ５の手順はステップＳ５１、Ｓ５２およびＳ５３のステップを含む。
【００２９】
ステップＳ５において、特定部１０３は、抽出された血管芯線に直交する複数のクロスカット画像を医用画像データから特定する。図６（ａ）に示されるように、クロスカット画像はＣＰＲで表現される血管の芯線上の各点ごとに対応づけられ、この点の数に応じた数のクロスカット画像が特定される。計算部１０４はクロスカット画像ごとに血管壁を抽出する。この処理により例えば図６（ｂ）に示されるような、血管の断面を示す形状が抽出される。
【００３０】
次に計算部１０４は、図６（ｂ）に示される図形ごとに、その長軸の長さと短軸の長さとを取得し、その比（割合）を計算する（ステップＳ５１）。つまり短軸の長さを長軸の長さで割った値が特徴量として使用される。図６（ｃ）に示されるように、スムースな形状の断面の特徴量が０．９であるのに対し、凸凹のある断面の特徴量は０．５や０．４といった値になる。
【００３１】
全ての断面（クロスカット画像）についての特徴量が計算されると、作成部１１０は各画素を特徴量の値に応じた色味で表現するマップ画像を作成する。図６に示される例では、特徴量の値が大きいほど血管の狭窄の可能性は低く、小さいほど狭窄の可能性が高い。そこで作成部１１０は、狭窄の可能性と色味とを対応付け、例えば特徴量の大きいところを青く、小さいところを赤くマッピングする。図６（ｄ）のモノクロ表示においては、色の薄い箇所が赤に近く、色の濃い箇所が青に近いとして理解される。このように、狭窄部位の存在の可能性をカラーマップで表現することができる。
【００３２】
なお図６にはＣＰＲ画像を例示するが、元となる画像はＣＰＲ以外にも、一般的なＭＰＲ画像、ＳＰＲ画像、あるいは３Ｄのレンダリング画像などが挙げられる。カラーマップは透過度を変えたり、ＬＵＴを変えたりして作成することもできる。
【００３３】
マップ画像が作成されると、表示制御部１０５はステップＳ４で作成されたＣＰＲ／ＳＰＲ画像にマップ画像を重畳（オーバレイ）して、表示部１０７に表示する（ステップＳ５３）。これによりＣＰＲ／ＳＰＲ画像に含まれる狭窄領域の周辺が、狭窄の可能性を示す色でカラーマップ表示される。従って操作者は血管内に生じた狭窄の可能性を一目で把握することができるようになる。
【００３４】
図７は、マップ画像をオーバレイされた医用画像の一例を示す図である。図７（ａ）は気管の領域全体にカラーマップをオーバレイ表示するものである。図７（ｂ）は気管の芯線だけにカラーマップを表示するものである。図７の表示態様においては、（ａ）よりも（ｂ）のほうが背景部分（カラーマップをオーバレイされていない領域）の情報量が多い。つまりカラーマップに隠れてしまう部分が少ない。
【００３５】
図８は、芯線だけをカラーマップ表示する処理を示す模式図である。管状構造物の芯線とカラーマップデータとを畳み込み演算することで、芯線だけにオーバレイ可能なカラーマップ画像を作成することができる。
【００３６】
以上述べたように実施形態では、医用画像から管状構造物に直交する断面を特定し、管状構造物の芯線に沿う断面ごとに、この断面に投影された管状構造物の形状や組成を反映する特徴量を計算する。そして、特徴量の値と色とを関連付けたマップ画像を作成し、管状構造物を表示する画像にマップ画像をオーバレイするようにした。
【００３７】
このようにしたので、操作者や読影医は管状構造物の全体像を一度に一目で把握することができるようになる。また、狭窄や肥厚を有する箇所が相当の色で表示されるので病変部を発見することが容易になり、画像を回転させるなどの処理をしなくても見落としの危険性を格段に少なくすることができる。さらには、画像を観察しやすくなることにより診断速度が速められ、スループットを向上させることが可能になる。  
これらのことから、病変部の見落としを防止できるようにした医用画像処理装置および医用画像処理方法を提供することが可能となる。
【００３８】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば実施形態では、医用画像処理装置としてＣＴ装置５とは別にワークステーション１を設けているが、ＣＴ装置５などの医用画像診断装置に直接医用画像処理装置の機能を組み込んだ構成でもよい。
【００３９】
また、図４のステップＳ２における処理を省略し、マニュアルによる芯線の決定や、管状構造物を必要としない芯線抽出アルゴリズムを用いて芯線を決定することも可能である。また、ステップＳ４においてはＣＰＲ画像に限らず、ＭＰＲ画像、ＳＰＲ画像、あるいは３Ｄのレンダリング画像を用いることも可能である。
【００４０】
また、複数の特徴量を算出し、各特徴量ごとに個別にカラーマッピングした画像を作成して切替表示するようにしても良い。例えば狭窄の度合いの強い箇所ほど赤みを帯びて表示する画像と、肥厚の度合いの強い箇所ほど青みを帯びて表示する画像とを、操作者の操作に応じて切り替えて表示しても良い。
【００４１】
また実施形態では管状構造物の内腔または芯線をカラーマップ表示したが、管状構造物の壁をカラーマップ表示しても良い。さらには、カラーマップをオーバレイする領域を内腔、心線、壁で切り替えられるようにしても良い。このようにすれば、臨床的に興味のある領域がマップ画像に隠れて見えなくなってしまうことを防ぐことができる。
【００４２】
また実施形態では特徴量と色とを対応付けたカラーマップについて説明したが、単色の濃淡マップ（例えば白黒のグレイスケールマップ）を用いることもできる。つまり、特徴量の値と濃淡とを対応付けるようにすればよい。
【００４３】
また、特徴量が既定の値を示す箇所のクロスカット画像を医用画像に重ねて表示部１０７に表示してもよい。また、特徴量が既定の範囲にある部分だけにカラーマップをオーバレイするようにしても良い。例えば狭窄程度を示す特徴値が不良である所定の範囲だけを表示してもよい。このようにすればカラーマップを危険領域だけにオーバレイできるので対象領域を絞った観察を行うことができる。さらに、カラーマップにマウスポインタを合わせて指定すると、その位置のクロスカット画像が自動で表示されるようにしても良い。あるいは、狭窄程度を示す特徴値が不良である所定の範囲の一の断面画像を自動表示するようにしても良い。
【００４４】
本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、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。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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。
【符号の説明】
【００４５】
１…ワークステーション、５…ＣＴ装置、６…Ｘ線画像診断装置、１０１…統括制御部、１０２…抽出部、１０３…特定部、１０４…計算部、１０５…表示制御部、１０６…ユーザインタフェース、１０７…表示部、１０８…入力部、１０９…画像記憶部、１１０…作成部。
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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