(57)【要約】【課題】  動脈瘤の破裂リスクを定量的に評価することの可能な医用画像処理装置を提供すること。【解決手段】  実施形態によれば、医用画像処理装置は、記憶部と、計算部と、表示部とを具備する。記憶部は、第１の検査で取得された被検体の第１医用画像データと、第１の検査後に実施された第２の検査で取得された被検体の第２医用画像データとを記憶する。計算部は、第１医用画像データおよび第２医用画像データに含まれる病変部の変化に係わる指標値を、第１医用画像データおよび第２医用画像データに基づいて病変部の表面における画素ごとに計算する。表示部は、画素の各々を、計算された指標値に対応する色相で表示する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の検査で取得された被検体の第１医用画像データと、前記第１の検査後に実施された第２の検査で取得された前記被検体の第２医用画像データとを記憶する記憶部と、
前記第１医用画像データおよび前記第２医用画像データに含まれる病変部の変化に係わる指標値を、前記第１医用画像データおよび前記第２医用画像データに基づいて前記病変部の表面における画素ごとに計算する計算部と、
前記画素の各々を、前記計算された指標値に対応する色相で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】
前記病変部は、動脈瘤であり、
前記計算部は、前記第１の検査における前記動脈瘤の拍動量を示す第１の指標値と、前記第２の検査における前記動脈瘤の拍動量を示す第２の指標値と、前記第１の検査と前記第２の検査との間での前記動脈瘤の成長量を示す第３の指標値とを計算し、
前記表示部は、前記第１の指標値を第１原色の色値に、前記第２の指標値を第２原色の色値に、前記第３の指標値を第３原色の色値にそれぞれ対応付けて前記画素の各々を３次元カラーマップ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】
前記表示部は、前記動脈瘤の形状をモデル化したポリゴン表面上の各々の画素を前記３次元カラーマップ表示す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】
前記表示部は、前記動脈瘤の表面を円状に展開したポーラーマップ上の各々の画素を前記３次元カラーマップ表示す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５】
さらに、前記病変部の表面の画素を指定するためのユーザインタフェースを具備し、
前記表示部は、前記ユーザインタフェースを用いて指定された画素における色相をカラースケールバー上で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６】
前記表示部は、前記カラースケールバー上で選択された範囲に含まれる色相の画素を表示する、請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
第１の検査で取得された被検体の第１医用画像データと、前記第１の検査後に実施された第２の検査で取得された前記被検体の第２医用画像データとを記憶する記憶部を備える医用画像処理装置に適用可能な医用画像処理方法であって、
前記第１医用画像データおよび前記第２医用画像データに含まれる病変部の変化に係わる指標値を、前記第１医用画像データおよび前記第２医用画像データに基づいて前記病変部の表面における画素ごとに計算することと、
前記画素の各々を、前記計算された指標値に対応する色相で表示することとを具備することを特徴とする、医用画像処理方法。
【請求項８】
前記病変部は、動脈瘤であり、
前記計算することは、前記第１の検査における前記動脈瘤の拍動量を示す第１の指標値と、前記第２の検査における前記動脈瘤の拍動量を示す第２の指標値と、前記第１の検査と前記第２の検査との間での前記動脈瘤の成長量を示す第３の指標値とを計算し、
前記表示することは、前記第１の指標値を第１原色の色値に、前記第２の指標値を第２原色の色値に、前記第３の指標値を第３原色の色値にそれぞれ対応付けて前記画素の各々を３次元カラーマップ表示することを特徴とする、請求項７に記載の医用画像処理方法。
【請求項９】
前記表示することは、前記動脈瘤の形状をモデル化したポリゴン表面上の各々の画素を前記３次元カラーマップ表示することを特徴とする、請求項８に記載の医用画像処理方法。
【請求項１０】
前記表示することは、前記動脈瘤の表面を円状に展開したポーラーマップ上の各々の画素を前記３次元カラーマップ表示することを特徴とする、請求項８に記載の医用画像処理方法。
【請求項１１】
前記表示することは、前記病変部の表面の画素を指定するためのユーザインタフェースを用いて指定された画素における色相をカラースケールバー上で表示することを特徴とする、請求項７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、前記カラースケールバー上で選択された範囲に含まれる色相の画素を表示する、請求項１１に記載の医用画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
第１の検査で取得された被検体の第１医用画像データと、前記第１の検査後に実施された第２の検査で取得された前記被検体の第２医用画像データとを記憶させ、
前記第１医用画像データおよび前記第２医用画像データに含まれる病変部の変化に係わる指標値を、前記第１医用画像データおよび前記第２医用画像データに基づいて前記病変部の表面における画素ごとに計算させ、
前記画素の各々を、前記計算された指標値に対応する色相で表示させることを具備することを特徴とする、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、医用画像処理装置、医用画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像診断はモダリティの進歩と相まって急速に進展し、今日の医療において必要不可欠なものになった。画像データをリアルタイムで表示することも、近年のＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ装置では可能である。さらに、３次元的な画像情報（ボリュームデータ）を収集したり、ボリュームデータを用いて３次元画像データを生成／表示することも普通になってきている。例えば、血管壁に発生した狭窄部や動脈瘤を精細に観察することも可能である。
【０００３】
このような技術によれば動脈瘤の大きさ、形、ネックのサイズ、周辺の血管との関係などの、動脈瘤の治療法選択に際して重要な情報を視覚的に捕えることができる。特に、周辺の骨や血管との関係については脳血管撮影より多くの情報を得ることができる。
【０００４】
動脈瘤の破裂のリスクを評価することは、くも膜下出血や腹部（胸部）大動脈瘤破裂などの重篤な疾患を予防するために大変重要であり、そのための研究開発が進められている。例えばＣＴのDynamic Volume Scanの心電同期再構成などにより得られる１心拍分の複数の造影ボリューム（Volume）データをシネ再生して、１心拍内の動脈瘤の動態変化を観察できる。その結果をもとに、拍動を伴うBlebの存在を確認することができる。そして、ＣＴＡ（CT Angiography）のフォローアップ（Follow-up）検査を例えば半年ごとに実施することで、瘤の成長を確認したり、動脈瘤の破裂のリスクを評価したりできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−１１０４４４号広報
【特許文献２】特表２００８−５２３８７７号広報
【特許文献３】特表２００３−５０２７２３号広報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
動脈瘤の破裂リスクを評価し得る指標として、拍動の大きさと、成長量とを考えることができる。つまり拍動の大きい動脈瘤の破裂リスクは高く、また、成長の度合いの大きい動脈瘤の破裂リスクも高いといえる。しかし従来、動脈瘤の拍動の大きさと成長量とを関連付けて評価できるようにした技術は知られていない。  
目的は、動脈瘤の破裂リスクを定量的に評価することの可能な医用画像処理装置、医用画像処理方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態によれば、医用画像処理装置は、記憶部と、計算部と、表示部とを具備する。記憶部は、第１の検査で取得された被検体の第１医用画像データと、第１の検査後に実施された第２の検査で取得された被検体の第２医用画像データとを記憶する。計算部は、第１医用画像データおよび第２医用画像データに含まれる病変部の変化に係わる指標値を、第１医用画像データおよび第２医用画像データに基づいて病変部の表面における画素ごとに計算する。表示部は、画素の各々を、計算された指標値に対応する色相で表示する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る医用画像処理装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、時間的に前後する検査間における瘤の成長の一例を示す図である。
【図３】図３は、抽出された動脈瘤の拍動量および成長量と、表示色との関係の一例を示す図である。
【図４】図４は、動脈瘤の拍動と成長との関係を示す模式図である。
【図５】図５は、拍動量および成長量と、色値との関係を示す模式図である。
【図６】図６は、表示部５におけるＧＵＩ（Graphical User Interface）ウインドウの一例を示す図である。
【図７】図７は、図６に示されるカラースケールバーで色相を選択する処理の一例を示す模式図である。
【図８】図８は、実施形態に係る医用画像処理装置における処理手順の一例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】
【０００９】
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置の一例を示す機能ブロック図である。以下、医用画像処理装置に参照符号１００を付して示す。図１に示される医用画像処理装置１００は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）およびメモリを備えるコンピュータである。医用画像処理装置１００は、記憶部１、計算部２、表示制御部３、リスクレベル設定部４、表示部５、入力部６およびシステム制御部７を備える。
【００１０】
入力部６は、表示パネルやキーボード、トラックボール、マウス、選択ボタン、入力ボタン等の入力デバイスを備える、ヒューマンマシンインタフェースである。入力部６は、患者情報入力部６１と検査結果入力部６２とを備える。患者情報入力部６１は、患者情報を入力するために用いられる。検査結果入力部６２は、各患者の脳動脈瘤についての過去の画像診断結果（検査結果）を入力するために用いられる。
【００１１】
さらに入力部６は、各種指示信号を入力したり、破裂リスク領域検出条件や表示データ生成条件を設定したりするためなどにも用いられる。これらの入力されたデータはコンピュータのメモリに記憶される。
【００１２】
リスクレベル設定部４は、患者の患者情報や、過去の画像診断結果などに基づいて、検出された脳動脈瘤に破裂リスクレベルを設定する。表示部５は、表示制御部３により生成された表示データを表示する。システム制御部７は、医用画像処理装置１００の各機能ブロックを統括的に制御する。例えばシステム制御部７は、メモリに保存されるソフトウェアや各種のデータを用いて、ＣＰＵの演算機能により実施形態に係る諸機能を実現する。
【００１３】
記憶部１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などの半導体メモリ、あるいはハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）などのストレージメディアである。ＨＤＤなどの磁気ディスク以外にも光磁気ディスクやＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイ（登録商標）ディスクなどの光ディスクを利用することもできる。
【００１４】
記憶部１は、検査対象とする患者（被検体）の頭部領域におけるボリュームデータを記憶する。ボリュームデータは、例えばＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの医用画像診断装置により取得され、院内通信ネットワーク（図示せず）やＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体を介して与えられる。記憶部１に記憶されるボリュームデータは、例えば、造影剤が投与された患者の頭部領域をマルチスライス方式でＸ線ＣＴ撮影して収集される。このほかヘリカルカススキャン方式のＸ線ＣＴ、あるいはＭＲＩ装置等のモダリティで取得されたボリュームデータであっても良い。
【００１５】
脳動脈の血管壁に生じた脳動脈瘤等を診断するためには、一般に、血管を流れる血液を画像化して血管の形状を観測する方法が用いられる。例えば、ＭＲＩ装置による撮影では、Gd-DTPA等の造影剤を注入することにより血液からのＭＲ信号を高いコントラスト比で収集する造影ＭＲＡ撮影、あるいは、ＴＯＦ（time of flight）法などのパルスシーケンスを適用した非造影ＭＲＡ(magnetic resonance angiography)撮影が知られている。また、血管内を流れる血液から生じたＭＲ信号の位相変化量を計測して血液の速度情報を画像化するＰＣ（phase contrast）撮影なども知られている。これらの撮影により、脳動脈瘤の観察のためのボリュームデータ（医用画像データ）を収集することができる。
【００１６】
実施形態では、同じ患者に複数回にわたって同種の検査を実施することを想定する。複数の検査のうち時間的に先行する検査で得られたボリュームデータを検査１データ（符号１１を付す）と称し、時間的に後の検査（フォローアップ検査）で得られたボリュームデータを検査２データ（符号１２を付す）と称して以下の説明を行う。
【００１７】
計算部２は、動脈瘤抽出部２１、拍動量計算部２２、成長量計算部２３およびリスク評価部２４を備える。動脈瘤抽出部２１は、検査１データ１１、検査２データ１２をそれぞれ画像処理して脳動脈領域を抽出し、さらに、脳動脈領域に発生した脳動脈瘤を検査１データ１１、検査２データ１２ごとに抽出する。
【００１８】
拍動量計算部２２は、抽出された動脈瘤の拍動の大きさを計測する。例えば図２に示されるように、患者の１心拍ごとに、異なる心時相（フェーズ）に対応する４つの画像データが得られているとする。拍動量計算部２２は、動脈瘤の表面を構成する各点、例えば所定の分解能における画素ごとに拍動の大きさを計測する。
【００１９】
拍動量は検査１、検査２のそれぞれに対して計測され、指標値として数値化される。つまり検査データ１１を画像処理して検査１における拍動量が得られ、検査データ１２を画像処理して検査２における拍動量が得られる。
【００２０】
成長量計算部２３は、検査１と検査２との間での動脈瘤の成長量を示す指標値を計算する。つまり図２に示されるように、心時相に対応する画像データは検査１と検査２とのそれぞれごとに得られる。成長量計算部２３は、検査データ１１と検査データ１２とを例えば時相ごとに比較して、動脈瘤の成長の度合い（成長量）を指標値として数値化する。成長量は、動脈瘤の表面を構成する各点、例えば所定の分解能における画素ごとに拍動の大きさを計測する。なお拍動量および成長量は、いずれも、動脈瘤のサイズ変化に係わる指標値として理解されることが可能である。
【００２１】
リスク評価部２４は、上記計算された拍動量を示す指標値と、成長量を示す指標値とに基づいて、動脈瘤表面の画素ごとに破裂リスクを評価する。
【００２２】
表示制御部３は、ボリュームデータをレンダリング処理して得られた脳動脈及び脳動脈瘤を含む頭部領域の３次元画像データを表示する。さらに表示制御部３は、この３次元画像データを破裂リスクレベルに応じた色でカラーマッピングして表示データを生成する。つまり表示制御部３は、リスク評価部２４により計算された画素ごとの破裂リスクを色に対応付けて、瘤表面をカラーマップ表示する表示データを生成する。生成された表示データは表示部５に渡され、視覚的に表示される。
【００２３】
図３は、抽出された動脈瘤の拍動量および成長量と、表示色との関係の一例を示す図である。表示制御部３は、例えば検査１における拍動量を第１の原色（例えばＲ：Red）に、検査２における拍動量を第２の原色（例えばＧ：Green）に、成長量を第３の原色（例えばＢ：Blue）にそれぞれ対応付けることにより、画素ごとの表示色を決定する。
【００２４】
図４は、動脈瘤の拍動と成長との関係を示す模式図である。拍動量は、同じ検査における異なる時相での動脈瘤の大きさの変化を示す指標である（図中横方向）。瘤の大きさは、例えば瘤のネック（Neck）面の中心から瘤表面までの距離に基づいて表すことができる。拍動量は、時相ごとのボリュームデータに示される瘤表面の各点についてネック面の中心からの距離（図中矢印）を求め、異なるボリューム間の同一方向の距離の差（最大距離−最小距離）を求めることで算出できる。
【００２５】
成長量は、異なる検査における同じ時相での動脈瘤の大きさの変化を示す指標である（図中縦方向）。成長量は、ネック面の中心からの距離（図中矢印）の、同時相のボリューム間の（検査２の距離−検査１の距離）を瘤表面の各点ごとに求めることで算出できる。
【００２６】
図５は、拍動量および成長量と、色値との関係を示す模式図である。動脈瘤表面における動きの無い領域、つまり成長しておらず、拍動もない部分の画素は３次元の原点、すなわちＲＧＢがいずれも０に近い領域に対応する。よって、例えば最も薄い色で表示されることになる。  
また、検査１の拍動量が大きく、かつ成長量も大きい部分についてはＲおよびＢの色値が高くなるので、濃い紫色で表示されることとなる。このように、第１検査及び第２検査での拍動量と、動脈瘤の成長量とが表示色に一義的に対応付けられる。つまり動脈瘤表面の各点ごとに、検査１の拍動量＝Ｒ、検査２の拍動量＝Ｇ、成長量＝Ｂとして、値の大小に基づいてＲＧＢの各要素値が決定される。なお、成長量の最大値は、成長量の全表面点の値の最大値としてもよい。また、拍動量の最大値は、検査１と検査２の全表面点の値の最大値としてもよい。
【００２７】
図６は、表示部５におけるＧＵＩ（Graphical User Interface）ウインドウの一例を示す図である。表示部５にカラーマップ表示されている動脈瘤表面のいずれかの画素が、例えば入力部６のマウスを用いたクリック操作により指定されると、図６に示されるマトリックスがインジケータとしてウインドウに表示される。  
図６において、検査１の拍動量の値を横軸とし、検査２の拍動量の値を縦軸とする２次元のグラデーションマップが示される。クリックされた箇所に対応する拍動量を示す色が十字の交点（○シンボル）により、マトリックス上にグラフィカルに示される。また、マトリックスの横（図中左）に、成長量を示す色が１次元の棒グラフでグラフィカルに表示される。このようなインタフェースにより医療従事者は、クリックされた箇所の色の意味を一目で理解することができる。
【００２８】
なお、本出願の手続き上は図６のマトリックスをモノクロ表示にせざるを得ないが、現実の装置においてはもちろん、マトリックスはカラー表示される。図５と照らし合わせると、図６のマトリックスはＧを縦軸とし、Ｒを横軸とするグラデーションで描かれる。図６の棒グラフは図５のＢに対応する。なお図６のマトリックスは、０を下限とし、拍動量および成長量の最大値を上限とする、色相に関するカラースケールバーである。
【００２９】
図７は、図６に示されるカラースケールバーで色相を選択する処理の一例を示す模式図である。例えばカラースケールバーにマウスポインタを重ね、マトリックス上の境界線をドラッグ操作することにより、色相の範囲を任意に指定することができる。ユーザによる指定に基づいて、表示制御部３は、選択された範囲に含まれる色相の画素だけを表示部５に表示する。これにより、所望の変化量の範囲だけをハイライトして表示部５に表示させることができる。図７は、成長著しく、拍動が大きくなった領域だけを色表示する例を示している。
【００３０】
図８は、実施形態に係る医用画像処理装置における処理手順の一例を示すフローチャートである。図８において、計算部２は、検査１の時系列データ（第１検査データ１１）と、検査２の時系列データ（第２検査データ１２）とを、記憶部１から読み出す（ステップＳ１、Ｓ６）。
【００３１】
次に計算部２は、検査１、検査２のそれぞれごとに、全ボリュームデータから瘤領域を手動または自動で抽出する（ステップＳ２、Ｓ７）。次に計算部２は、抽出された瘤領域のネック面を手動または自動で設定する（ステップＳ３、Ｓ８）。
【００３２】
次に計算部２は、検査１、検査２のそれぞれごとに、抽出された瘤領域のネック面の中心からの距離を、全ボリュームの表面の全ての点について計算する（ステップＳ４、Ｓ９）。次に計算部２は、検査１における異なる時相間の距離の変化を計算し、検査１における拍動量を算出する（ステップＳ５）。また計算部２は、検査２における異なる時相間の距離の変化を計算し、検査２における拍動量を算出する（ステップＳ１０）。
【００３３】
さらに計算部２は、検査１の第１時相（First Phase）におけるボリュームデータと検査２の第１時相（First Phase）におけるボリュームデータとを比較し瘤表面の各点ごとの距離の変化を計算して、検査間における成長量を算出する（ステップＳ１１）。このようにして計算された拍動量および成長量は記憶部１に記憶されても良い。
【００３４】
以上の手順が完了すると、表示制御部３は、瘤表面の全ての画素の表示色を、拍動量および成長量に基づいて計算する（ステップＳ１２）。これと並行して図６のマトリックスを表示しても良い（ステップＳ１３）。
【００３５】
以上の手順を経て動脈瘤表面の色が決定されると、表示制御部３は、例えば検査１の第１時相における動脈瘤ボリュームを表示部５にカラーマップ表示する。これにより、実施形態に係るカラーマップオンボリュームレンダリング表示が実現される（ステップＳ１４）。すなわち、動脈瘤の成長量と、成長に伴う拍動の大きさの変化とを関連付けた定量値が瘤表面にカラーマップ（ColorMap）で表示される。
【００３６】
以上説明したようにこの実施形態では、記憶部１に、フォローアップ検査による複数回分の脳動脈瘤の拍動を捉えた時系列のボリュームデータを記憶させる。計算部２により、各ボリュームの脳動脈瘤を抽出し、各時系列のボリュームデータの時相方向の瘤の拍動の変化量と、フォローアップ検査データ間の瘤の成長量とを算出する。そして、検査毎の拍動量（あるいはその変化量）と検査間の成長量とを組み合わせた指標値を瘤表面の各点について評価し、カラーマップ表示するようにしている。
【００３７】
これにより、動脈瘤の成長量と、成長に伴う拍動の大きさの変化とが色に関連付けられて瘤表面にカラーマップで表示される。従って医療従事者は、拍動量と成長量との両者が高い箇所、低い箇所、何れか一方が高い箇所、低い箇所を容易に確認することができる。動脈瘤の成長量や、成長に伴う拍動の大きさの変化量は、破裂リスクを端的に表す指標である。
【００３８】
つまり実施形態によれば、動脈瘤の成長と拍動変化との関連性に基づく破裂のリスクを、色に対応付けて一目で把握することが可能になる。従って実施形態によれば、動脈瘤の形状の変化を定量的に評価することが可能になり、動脈瘤の破裂リスクを容易に判定することのできる医用画像処理装置を提供することが可能になる。
【００３９】
なお本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動脈瘤を示す３次元ボリューム画像の表面の画素をカラーマップ表示するようにした。これに代えて、動脈瘤の形状をモデル化したポリゴン表面上の各々の画素を３次元カラーマップ表示するようにしても良い。あるいは、動脈瘤の表面を円状に展開したポーラーマップ上の各々の画素を３次元カラーマップ表示するようにしても良い。ボリューム表示においては裏側になってしまう部分もポーラーマップで表示すれば見えるようになる。
【００４０】
また、実施形態では病変部を動脈瘤として説明したがこれは一例であり、例えば静脈瘤に対しても同様の説明が成り立つことは、当業者には容易に理解されるであろう。一般に、大きさや形状の変化し得る組織（解剖学的部位）について実施形態の技術を適用し、同様のカラーマップ表示を実施することができる。例えば心臓や肺はそのような組織の代表例である。
【００４１】
特に心臓については、負荷をかけない状態（レストフェーズ）と、薬物や運動などでストレスを掛けた状態（ストレスフェーズ）とを比較する検査において特に有用である。例えばウォールモーショントラッキング検査などで心臓の内壁、外壁の厚さの変化量（拡張末期、収縮末期ごとに分けても良い）を評価することができるので、実施形態の技術によりその変化量をカラーマップ表示することができる。
【００４２】
このほか実施形態の医用画像処理装置は、体内に生じた腫瘍の成長や縮小を評価するためにも用いることが可能である。ようするに複数回の検査で複数の画像データを取得可能な対象に対して実施形態の技術を適用することができる。
【００４３】
また、ＲＧＢに限らず、ＣＹＭＫ（シアン、イエロー、マゼンタ、ブラック）の４次元による色相を用いればさらに多くの情報を表示することができる。
【００４４】
また実施形態では、病変部（動脈瘤）の拍動量および成長量を計算した。これらの指標値はいずれも、病変部の形状あるいはサイズの変化に係わる指標値、として理解され得る。これに代えて、病変部の質的な変化、例えば肝臓であれば肝硬変の進行に伴う硬さの変化を指標値として算出し、カラーマップ表示するようにしても良い。
【００４５】
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】
【００４６】
１…記憶部、２…計算部、３…表示制御部、４…リスクレベル設定部、５…表示部、６…入力部、７…システム制御部、１１…検査データ、１２…検査データ、２１…動脈瘤抽出部、２２…拍動量計算部、２３…成長量計算部、２４…リスク評価部、６１…患者情報入力部、６２…検査結果入力部、１００…医用画像処理装置。
【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８】
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【図６】
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【図７】
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