(57)【要約】【課題】  Ａｉにおける死因推定を支援し、特に、死因となった存命中の疾患と死後に生じた変化とを弁別しやすく表示することが可能な画像表示方法等を提供する。【解決手段】  画像処理装置１は遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップ３２を死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて予め記憶装置１０３に記憶する。画像処理装置１は、指定された遺体画像３１を記憶装置１０３から取得し、また、入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する確率マップ３２を記憶装置１０３から取得する。そして取得した確率マップ３２に基づいて、遺体画像３１における死後変化の発生が予測される箇所を強調表示した死後変化予測画像を生成し、表示する。【選択図】図２
2015136431.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置が、
遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップを、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて予め記憶部に記憶するステップと、
処理対象とする遺体画像を指定するとともに死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報を含むパラメータを入力するステップと、
指定された遺体画像を取得するステップと、
入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する確率マップを前記記憶部から取得するステップと、
取得した遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を、取得した確率マップに基づいて強調表示した死後変化予測画像を生成し、表示するステップと、
を含む処理を実行することを特徴とする画像表示方法。
【請求項２】
前記確率マップは、複数の症例の遺体画像から統計的に算出されることを特徴とする請求項１に記載の画像表示方法。
【請求項３】
前記強調表示は、前記確率マップの確率値に応じた透過度又は色合いで前記確率マップを前記遺体画像へ重畳表示することであることを特徴とする請求項１に記載の画像表示方法。
【請求項４】
指定された閾値に応じて前記確率マップの表示及び非表示箇所を決定する閾値処理を行い、前記強調表示は前記閾値処理により決定された表示箇所を囲むＲＯＩ表示とすることを特徴とする請求項１に記載の画像表示方法。
【請求項５】
前記遺体画像及び前記確率マップを所定の基準に合わせて正規化するステップを更に含み、
正規化された遺体画像に対し、正規化された確率マップを重畳表示した死後変化予測画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像表示方法。
【請求項６】
複数の遺体画像から統計的に算出された死後変化領域の濃度値に関する統計量に基づいて前記画像取得部により取得された遺体画像における死後変化を表す濃度値の尤度を示した尤度画像を作成するステップと、
前記尤度画像及び前記確率マップを合成した合成画像を作成するステップと、を更に含み、
前記合成画像を前記遺体画像を重畳表示することにより、死後変化の発生が予測される箇所を示した死後変化予測画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像表示方法。
【請求項７】
画像処理装置が、
遺体画像の上部領域と下部領域のそれぞれから抽出された血管領域の濃度値比率である血管領域濃度値比率を、部位、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報毎に記憶部に予め記憶するステップと、
死後経過時間推定に用いる遺体画像を指定するとともに、指定された遺体画像の部位、遺体保存体位、及び位置情報を入力するステップと、
指定された遺体画像を取得するステップと、
取得した遺体画像から血管領域を抽出するステップと、
血管領域が抽出された遺体画像を上部領域と下部領域に分割するステップと、
分割された上部領域と下部領域の血管領域濃度値比率を算出するステップと、
入力された部位、遺体保存体位、及び位置情報と、算出された血管領域濃度値比率とに基づいて前記取得した遺体画像の死後経過時間を前記記憶部から取得するステップと、
を含む処理を実行することを特徴とする死後経過時間推定方法。
【請求項８】
遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップを死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて記憶するとともに複数の遺体画像を記憶する記憶部と、
処理対象とする遺体画像を指定するとともに死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報を入力する入力部と、
前記入力部により指定された遺体画像を前記記憶部から取得する画像取得部と、
前記入力部により入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する確率マップを前記記憶部から取得する確率マップ取得部と、
前記画像取得部により取得した遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を前記確率マップ取得部により取得した確率マップに基づいて強調表示した死後変化予測画像を生成する死後変化予測画像生成部と、
前記死後変化予測画像を表示する表示部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
上部領域の血管領域と下部領域の血管領域との濃度値比率である血管領域濃度値比率を、部位、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報毎に記憶する記憶部と、
死後経過時間推定に用いる遺体画像を指定するとともに、指定された遺体画像の部位、遺体保存体位、及び位置情報を入力する入力部と、
前記入力部により指定された遺体画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得した遺体画像から血管領域を抽出する血管領域抽出部と、
前記血管領域抽出部により血管領域が抽出された遺体画像を上部領域と下部領域に分割する領域分割処理部と、
前記領域分割処理部により分割された上部領域と下部領域の血管領域濃度値比率を算出する血管領域濃度値比率算出部と、
前記入力部により入力された部位、遺体保存体位、及び位置情報と、前記血管領域濃度値比率算出部により算出された血管領域濃度値比率とに基づいて前記画像取得部により取得した遺体画像の死後経過時間を前記記憶部から取得する死後経過時間取得部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
複数の画像処理装置とサーバとがネットワークを介して通信接続された画像処理システムであって、
前記画像処理装置は、
遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップを死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて記憶するとともに複数の遺体画像を記憶する記憶部と、
処理対象とする遺体画像を指定するとともに死後経過時間、遺体保存体位、位置情報を入力する入力部と、
前記入力部により指定された遺体画像を前記記憶部から取得する画像取得部と、
前記入力部により入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する前記確率マップを前記記憶部から取得する確率マップ取得部と、
前記画像取得部により取得した遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を前記確率マップ取得部により取得した確率マップに基づいて強調表示した死後変化予測画像を生成する死後変化予測画像生成部と、
前記死後変化予測画像を表示する表示部と、
前記確率マップを作成するための学習データとして遺体画像及び当該遺体画像に関する死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報をネットワークを介してサーバに送信する送信部と、
前記サーバから送信される確率マップの更新データを受信し、前記記憶部に登録する登録部と、
を備え、
前記サーバは、
前記複数の画像処理装置から前記学習データを受信する受信部と、
前記学習データを蓄積するデータベースと、
前記データベースに蓄積された学習データに基づいて前記確率マップの更新データを作成する確率マップ作成部と、
前記確率マップ作成部により作成された確率マップの更新データを前記複数の画像処理装置へ送信する確率マップ更新データ送信部と、
を備える
ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項１１】
遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップを、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて予め記憶した記憶部を備えるコンピュータを、
処理対象とする遺体画像を指定するとともに死後経過時間、遺体保存体位、位置情報を含むパラメータを入力する入力手段、
指定された遺体画像を取得する画像取得手段、
入力された前記死後経過時間、前記遺体保存体位、及び位置情報に該当する前記確率マップを前記記憶部から取得する確率マップ取得手段、
取得した遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を、取得した確率マップに基づいて強調表示した死後変化予測画像を生成する死後変化予測画像生成手段、
前記死後変化予測画像を表示する表示手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
遺体画像の上部領域と下部領域のそれぞれから抽出された血管領域の濃度値比率である血管領域濃度値比率を、部位、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報毎に予め記憶した記憶部を備えるコンピュータを、
死後経過時間推定に用いる遺体画像を指定するとともに、指定された遺体画像の部位、遺体保存体位、位置情報を入力する入力手段、
指定された遺体画像を取得する画像取得手段、
取得した遺体画像から血管領域を抽出する血管領域抽出手段、
血管領域を抽出した遺体画像を上部領域と下部領域に分割する領域分割処理手段、
分割された上部領域と下部領域の血管領域濃度値比率を算出する血管領域濃度値比率算出手段、
入力された部位、遺体保存体位、及び位置情報と、算出された血管領域濃度値比率とに基づいて前記取得した遺体画像の死後経過時間を前記記憶部から取得する死後経過時間取得手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像表示方法、死後経過時間推定方法、画像処理装置、画像処理システム、及びプログラムに係り、詳細には、Ａｉ（Autopsy Imaging；遺体の画像診断）を支援するための画像表示方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の医療用Ｘ線ＣＴ（Computed
Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonanse Imaging）装置は、主に生体の人体を撮影する装置として広く普及している。そして近年では、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置は死後の画像診断にも導入されることがある。これはＡｉ（Autopsy Imaging）と呼ばれ、狭義には死亡時画像病理診断と解釈される。Ａｉでは、死亡時や死後にＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ等の医用画像診断装置を用いて撮影された画像を用いて遺体にどのような器質的病変が生じているのかを診断する。診断結果は死亡時の病態把握や死因の究明に利用される。
【０００３】
しかし、Ａｉにおいては生体の画像診断とは異なる課題がある。そのため、読影医の経験とスキルに頼った画像診断が行われている。特許文献１は、遺体に対する画像診断の課題に対応したもので、遺体の部位毎にＣＡＤ（Computer-Aided Detection/Diagnosis）プログラムを適用することで死因究明を支援する方法について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−９０９２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、例えば血液就下等のように死後に生じる変化について考慮されていない。そのため、遺体画像を診断する際に、死後に生じた変化であるのか、或いは存命中に発生した疾患であるのかの弁別は従来のＣＡＤプログラムでは困難であった。
【０００６】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、Ａｉにおける死因推定を支援し、特に、死因となった存命中の疾患と死後に生じた変化とを弁別しやすく表示することが可能な画像表示方法等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した目的を達成するために第１の発明は、画像処理装置が、遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップを、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて予め記憶部に記憶するステップと、処理対象とする遺体画像を指定するとともに死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報を含むパラメータを入力するステップと、指定された遺体画像を取得するステップと、入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する確率マップを前記記憶部から取得するステップと、取得した遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を、取得した確率マップに基づいて強調表示した死後変化予測画像を生成し、表示するステップと、を含む処理を実行することを特徴とする画像表示方法である。
【０００８】
また、第２の発明は、画像処理装置が、遺体画像の上部領域と下部領域のそれぞれから抽出された血管領域の濃度値比率である血管領域濃度値比率を、部位、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報毎に記憶部に予め記憶するステップと、死後経過時間推定に用いる遺体画像を指定するとともに、指定された遺体画像の部位、遺体保存体位、及び位置情報を入力するステップと、指定された遺体画像を取得するステップと、取得した遺体画像から血管領域を抽出するステップと、抽出された血管領域を上部領域と下部領域に分割するステップと、分割された上部領域と下部領域の濃度値比率である血管領域濃度値比率を算出するステップと、入力された部位、遺体保存体位、及び位置情報と、算出された血管領域濃度値比率とに基づいて前記取得した遺体画像の死後経過時間を前記記憶部から取得するステップと、を含む処理を実行することを特徴とする死後経過時間推定方法である。
【０００９】
また、第３の発明は、遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップを死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて記憶するとともに複数の遺体画像を記憶する記憶部と、処理対象とする遺体画像を指定するとともに死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報を入力する入力部と、前記入力部により指定された遺体画像を前記記憶部から取得する画像取得部と、前記入力部により入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する確率マップを前記記憶部から取得する確率マップ取得部と、前記画像取得部により取得した遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を前記確率マップ取得部により取得した確率マップに基づいて強調表示した死後変化予測画像を生成する死後変化予測画像生成部と、前記死後変化予測画像を表示する表示部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１０】
また、第４の発明は、上部領域の血管領域と下部領域の血管領域との濃度値比率である血管領域濃度値比率を、部位、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報毎に記憶する記憶部と、死後経過時間推定に用いる遺体画像を指定するとともに、指定された遺体画像の部位、遺体保存体位、及び位置情報を入力する入力部と、前記入力部により指定された遺体画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得した遺体画像から血管領域を抽出する血管領域抽出部と、前記血管領域抽出部により抽出された血管領域を上部領域と下部領域に分割する領域分割処理部と、前記領域分割処理部により分割された上部領域と下部領域の血管領域濃度値比率を算出する血管領域濃度値比率算出部と、前記入力部により入力された部位、遺体保存体位、及び位置情報と、前記血管領域濃度値比率算出部により算出された血管領域濃度値比率とに基づいて前記画像取得部により取得した遺体画像の死後経過時間を前記記憶部から取得する死後経過時間取得部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１１】
第５の発明は、複数の画像処理装置とサーバとがネットワークを介して通信接続された画像処理システムであって、前記画像処理装置は、遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップを死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて記憶するとともに複数の遺体画像を記憶する記憶部と、処理対象とする遺体画像を指定するとともに死後経過時間、遺体保存体位、位置情報を入力する入力部と、前記入力部により指定された遺体画像を前記記憶部から取得する画像取得部と、前記入力部により入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する前記確率マップを前記記憶部から取得する確率マップ取得部と、前記画像取得部により取得した遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を前記確率マップ取得部により取得した確率マップに基づいて強調表示した死後変化予測画像を生成する死後変化予測画像生成部と、前記死後変化予測画像を表示する表示部と、前記確率マップを作成するための学習データとして遺体画像及び当該遺体画像に関する死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報をネットワークを介してサーバに送信する送信部と、前記サーバから送信される確率マップの更新データを受信し、前記記憶部に登録する登録部と、を備え、前記サーバは、前記複数の画像処理装置から前記学習データを受信する受信部と、前記学習データを蓄積するデータベースと、前記データベースに蓄積された学習データに基づいて前記確率マップの更新データを作成する確率マップ作成部と、前記確率マップ作成部により作成された確率マップの更新データを前記複数の画像処理装置へ送信する確率マップ更新データ送信部と、
を備えることを特徴とする画像処理システムである。
【００１２】
また、第６の発明は、遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップを、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて予め記憶した記憶部を備えるコンピュータを、処理対象とする遺体画像を指定するとともに死後経過時間、遺体保存体位、位置情報を含むパラメータを入力する入力手段、指定された遺体画像を取得する画像取得手段、入力された前記死後経過時間、前記遺体保存体位、及び位置情報に該当する前記確率マップを前記記憶部から取得する確率マップ取得手段、取得した遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を、取得した確率マップに基づいて強調表示した死後変化予測画像を生成する死後変化予測画像生成手段、前記死後変化予測画像を表示する表示手段、として機能させるためのプログラムである。
【００１３】
また、第７の発明は、遺体画像の上部領域と下部領域のそれぞれから抽出された血管領域の濃度値比率である血管領域濃度値比率を、部位、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報毎に予め記憶した記憶部を備えるコンピュータを、死後経過時間推定に用いる遺体画像を指定するとともに、指定された遺体画像の部位、遺体保存体位、位置情報を入力する入力手段、指定された遺体画像を取得する画像取得手段、取得した遺体画像から血管領域を抽出する血管領域抽出手段、血管領域を抽出した遺体画像を上部領域と下部領域に分割する領域分割処理手段、分割された上部領域と下部領域の血管領域濃度値比率を算出する血管領域濃度値比率算出手段、入力された部位、遺体保存体位、及び位置情報と、算出された血管領域濃度値比率とに基づいて前記取得した遺体画像の死後経過時間を前記記憶部から取得する死後経過時間取得手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、Ａｉにおける死因推定を支援し、特に、死因となった存命中の疾患と死後に生じた変化とを弁別しやすく表示することが可能な画像表示方法等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】画像処理装置１の全体構成図
【図２】画像処理装置１（ＣＰＵ１０１）の機能構成及びデータの流れを示す図
【図３】確率マップテーブル３０のデータ構成図
【図４】確率マップ生成処理の手順を示すフローチャート
【図５】確率マップの生成について説明する図
【図６】遺体画像３１の正規化処理について説明する図
【図７】第１の実施の形態の死後変化予測画像表示処理の手順を示すフローチャート
【図８】遺体画像検索画面４の一例
【図９】パラメータ入力画面５の一例
【図１０】死後変化予測画像表示画面６ａの一例（確率マップモード）
【図１１】死後変化予測画像表示画面６ｂの一例（閾値モード（閾値０．７））
【図１２】死後変化予測画像表示画面６ｃの一例（閾値モード（閾値０．２））
【図１３】死後変化予測画像表示画面６ｄの一例（閾値モード（閾値０．２））
【図１４】第２の実施形態における画像処理装置１（ＣＰＵ１０１Ａ）の機能構成及びデータの流れを示す図
【図１５】尤度について説明する図
【図１６】尤度画像７１の一例
【図１７】合成画像７２の一例
【図１８】第２の実施の形態の死後変化予測画像表示処理の手順を示すフローチャート
【図１９】第３の実施形態における画像処理装置１（ＣＰＵ１０１Ｂ）の機能構成及びデータの流れを示す図
【図２０】上部領域Ｖ１と下部領域Ｖ２の分割について説明する図
【図２１】第３の実施の形態において記憶装置１０３Ｂに記憶されるデータの構成図
【図２２】死後経過時間推定処理の手順を示すフローチャート
【図２３】本発明に係る画像処理システム１００の全体構成図
【図２４】画像処理システム１００における画像処理装置１Ａ，１Ｂの確率マップ更新機能に関する構成図
【図２５】画像処理システム１００におけるサーバ１２０の確率マップ更新機能に関する構成図
【図２６】画像処理システム１００において実行される確率マップ更新処理に関するシーケンス図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１７】
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明に係る画像表示方法を実行する画像処理装置１の構成について説明する。
【００１８】
画像処理装置１は、画像生成、画像表示等の処理を行うコンピュータである。図１に示すように、画像処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、ネットワークアダプタ１０４、表示メモリ１０５、マウス１０８等の外部機器とのインタフェースであるコントローラ１０６を備え、各部はバス１１３を介して接続されている。また画像処理装置１は、表示装置１０７及び入力装置１０９を有する。
【００１９】
また画像処理装置１は、ネットワーク１１０を介して画像データベース１１１及び医用画像診断装置１１２等に接続される。
【００２０】
ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１１３を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置１が行う各種処理を実現する。
【００２１】
また本実施形態において、ＣＰＵ１０１は、死後変化予測画像表示処理を実行する。死後変化予測画像表示処理とは、遺体画像における死後変化の発生が予測される箇所を強調表示する処理である。死後変化の例としては、血液就下といった現象がある。血液就下とは、血球成分が死後重力に従って遺体の低い位置に沈下する現象である。頭部画像では血液就下により静脈洞内の血球成分が高濃度に抽出されるため、硬膜下出血やくも膜下出血と混同しやすく注意する必要がある。死後変化予測画像表示処理の詳細については後述する（図４参照）。
【００２２】
主メモリ１０２は、ＲＯＭ（Read
Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。ＲＯＭはコンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１０３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２３】
記憶装置１０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、各種のアプリケーションプログラムが格納される。また記憶装置１０３には、死後変化予測画像表示処理に関するプログラム及び当該プログラム実行に必要なデータが格納される。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の機能として実行される。
【００２４】
ネットワークアダプタ１０４は、画像処理装置１とネットワーク１１０との通信を媒介する通信制御装置、通信ポート等である。またネットワークアダプタ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１や、他のコンピュータ、或いは、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等の医用画像診断装置１１２との通信制御を行う。
【００２５】
コントローラ１０６は、マウス１０８の状態を検出して、表示装置１０７上のマウスポインタの位置を取得し、取得した位置情報等をＣＰＵ１０１へ出力する。マウス１０８はトラックパッドやトラックボール、スタイラスペン等の他のポインティングデバイスでもよい。
【００２６】
表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１０７に出力される。
【００２７】
表示装置１０７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データを表示する。
【００２８】
入力装置１０９は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置１を操作する。
【００２９】
ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース１１１や医用画像診断装置１１２、サーバ、他の情報機器等と画像処理装置１との通信接続を媒介する。
【００３０】
画像データベース１１１は、医用画像診断装置１１２によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図１に示す画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して画像処理装置１に接続される構成であるが、画像処理装置１内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。
【００３１】
医用画像診断装置１１２は、被検体の断層画像等の医用画像を取得する装置である。医用画像診断装置１１２は、例えば、ＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置、超音波診断装置、シンチレーションカメラ装置、ＰＥＴ装置、ＳＰＥＣＴ装置等を含む。
【００３２】
次に、図２を参照して画像処理装置１における死後変化予測画像の表示に関する機能構成及びデータの流れを説明する。
図２に示すように、画像処理装置１のＣＰＵ１０１は、画像取得部２１、正規化部２２、確率マップ取得部２３、判定部２４、閾値処理部２５、強調処理部２６、死後変化予測画像表示部２７を有する。記憶装置１０３には、複数の遺体画像３１が記憶されるとともに、確率マップ３２が予め記憶されている。確率マップ３２とは、遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す画像データである。本実施形態では、死後変化の一例として血液就下を挙げる。すなわち、確率マップ３２は遺体画像の各画素において血液就下が起こる確率の値を濃度値として表した画像である。確率マップ３２の各画素値は「０」〜「１」の間の値をとる。
【００３３】
確率マップ３２は、例えば図３に示す確率マップテーブル３０のように、死後経過時間３３、遺体保存体位３４、及び位置情報３５と関連付けて記憶される。
図３は、確率マップテーブル３０のデータ構成を示す図である。
確率マップテーブル３０には、確率マップ３２と、死後経過時間３３、遺体保存体位３４、及び位置情報３５とが対応付けて保存されている。
【００３４】
確率マップテーブル３０における死後経過時間３３とは、死亡時から撮影までに経過した時間Δｔ１、Δｔ２、…Δｔｎである。死後経過時間３３は、ユーザによる入力値としてもよいし、遺体撮影日時と死亡推定時刻との差から算出してもよい。また、死後経過時間は第１期間（例えば、死後０日〜３日）、第２期間（死後４日〜７日）、…第ｍ期間等のように、所定時間毎の期間にグループ化されてもよい。遺体保存体位３４は、例えば、仰臥位、伏臥位、左側臥位、右側臥位等のように、遺体をどのような体位で保存しているかを示す情報である。位置情報３５とは、確率マップ３２の元となる遺体画像の断面位置を示す情報である。断面位置は身体の部位と関連付けた情報であることが望ましい。例えば頭部画像であれば「目」、「口」等のようにその部位を含む断面位置であることが望ましい。
【００３５】
確率マップ３２は、複数の遺体画像に基づいて統計的に作成されることが望ましい。ここで、確率マップ３２を作成する手順について、図４のフローチャート及び図５を参照して説明する。確率マップ作成処理は、死後変化予測画像表示処理の前に予め行われる。
【００３６】
画像処理装置１のＣＰＵ１０１は、確率マップ３２を作成するための学習データとして、複数の遺体画像を取得する（ステップＳ１０１）。遺体画像は、死後経過時間、保存体位、及び位置情報毎にＮ症例分用意する。症例数（Ｎの数）は多い方が望ましい。次にＣＰＵ１０１は、取得した各遺体画像を正規化し、正規化画像３１−１、３１−２，３１−３、…３１−Ｎを得る（ステップＳ１０２）。その後、ユーザは正規化画像３１−１、３１−２，３１−３、…３１−Ｎからそれぞれ血液就下領域Ｂｉ（ｘ，ｙ）を抽出する処理を行う（ステップＳ１０３）。血液就下領域Ｂｉ（ｘ，ｙ）の抽出は熟練した読影医が手動で抽出する方法を一例としてあげるが、それ以外の抽出方法を用いてもよい。血液就下領域を抽出した画像Ｂ０（ｘ，ｙ），Ｂ１（ｘ，ｙ），Ｂ２（ｘ，ｙ），…Ｂｎ（ｘ，ｙ）は血液就下領域を示す画素値（例えば「１」）と、血液就下領域以外の画素値を「０」とする２値画像とする。
【００３７】
Ｎ症例分の遺体画像について血液就下領域Ｂ（ｘ，ｙ）の抽出が終了すると（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、死後経過時間、保存体位、及び位置情報毎に確率マップ３２を算出する（ステップＳ１０５）。確率マップ３２は以下の式（１）により求められる。
【００３８】
【数１】
2015136431.tif 000003
【００３９】
ここで、Ｐ（ｘ，ｙ）は確率マップ３２の画素値、（ｘ，ｙ）は確率マップ３２の座標、Ｂｉ（ｘ，ｙ）は血液就下領域を抽出した画像の座標（ｘ，ｙ）における画素値、ｉは症例番号である。
【００４０】
ＣＰＵ１０１は、算出した確率マップ３２を死後経過時間３３、保存体位３４、及び位置情報３５と関連付けて確率マップテーブル３０を作成し、記憶装置１０３に記憶する（ステップＳ１０６）。
【００４１】
確率マップ作成処理は、学習データである遺体画像が追加される都度、または定期的に実行されることが望ましい。症例数が増加することにより、確率マップ３２の信頼性が向上する。
【００４２】
図２の説明に戻る。
入力装置１０８、１０９を介して、ＣＰＵ１０１に対し、処理対象とする遺体画像のパス、死後経過時間、遺体保存体位、位置情報、及び強調処理パラメータが入力される。強調処理パラメータとは、後述する強調処理において使用するパラメータである。
【００４３】
画像取得部２１は、処理対象とする遺体画像３１が入力装置１０８，１０９を介して指定されると、指定された遺体画像３１を記憶装置１０３から取得する。
正規化部２２は、画像取得部２１が取得した遺体画像３１を確率マップ３２に合わせて正規化する。例えば、図６に示す遺体画像３１ａ〜３１ｄは画像取得部２１が取得した頭部画像であるが、頭部領域のサイズや傾きは一律でない。正規化部２２は、各遺体画像３１ａ〜３１ｄの頭部領域についてそれぞれ外接直方体４ａ〜４ｄを設定し、外接直方体４ａ〜４ｄを基準となる空間に一致するように拡大・縮小・平行移動・回転処理等の画像処理を施して正規化遺体画像３１Ａ〜３１Ｄを得る。頭部領域の外接直方体４ａ〜４ｄはＣＰＵ１０１により算出してもよいし、ユーザが頂点を指定する等の処理を行って設定してもよい。
【００４４】
正規化部２２は、正規化された遺体画像３１Ａ（または３１Ｂ、３１Ｃ、…３１Ｄ）を強調処理部２６に送出する。以下の説明では、正規化した遺体画像を正規化遺体画像３１Ｉと呼ぶ。
なお、確率マップ３２についても、遺体画像３１と同様の基準に合わせて正規化されているものとする。
【００４５】
確率マップ取得部２３は、入力装置１０８，１０９から入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報を検索条件として、該当する確率マップ３２を記憶装置１０３から取得する。
【００４６】
判定部２４は、入力された強調処理パラメータにより、遺体画像に施す強調処理のモード（どのような表示形態とするか）を判定する。強調処理のモードは、確率マップ３２を遺体画像３１に重ね合わせて表示する「確率マップ」モード、確率マップ３２における所定の確率値以上の部分のみ強調して正規化遺体画像３１Ｉに重ね合わせて表示する「閾値処理」モード等である。強調処理パラメータは、「確率マップ」、「閾値：０．７」、「閾値：０．２」等のように、「確率マップ」モードであるか「閾値処理」モードであるかのモード指定情報が含まれる。また閾値処理モードにおいては、閾値も強調処理パラメータに含まれる。
【００４７】
閾値処理部２５は、判定部２４により「閾値処理」モードと判定された場合に、入力装置１０８、１０９から入力された強調処理パラメータ（閾値）に基づいて確率マップ取得部２３により取得した確率マップ３２を閾値処理する。閾値処理部２５は、確率マップ３２の画素値（確率値）が閾値以下の画素を「非表示」とする。つまり、閾値処理後の確率マップ３２は、閾値より大きい画素のみが表示され閾値以下の画素は非表示となる。閾値処理された確率マップ３２は強調処理部２６に送られる。
【００４８】
強調処理部２６は、正規化部２１により取得した正規化遺体画像３１Ｉと確率マップ取得部２３により取得した確率マップ３２（または閾値処理部２５により閾値処理された確率マップ３２）を取得し、正規化遺体画像３１Ｉと確率マップ３２とを用いて強調処理を行う。強調処理とは、正規化遺体画像３１Ｉにおける死後変化の発生が予測される箇所を確率マップ３２（または閾値処理した確率マップ３２）に基づいて強調表示する処理である。
【００４９】
強調処理部２６は、例えば、死後変化が発生する確率（確率マップの画素値）に応じた透過度で確率マップ３２（または閾値処理後の確率マップ３２）を正規化遺体画像３１Ｉに重畳表示する。この場合は、死後変化予測画像３１Ｏの各画素値Ｏ（ｘ、ｙ）は以下の式（２）により求めることができる。
【００５０】
【数２】
2015136431.tif 000004
【００５１】
ここで、Ｏ（ｘ、ｙ）は死後変化予測画像３１Ｏの座標（ｘ、ｙ）における各画素値であり、Ｉ（ｘ、ｙ）は正規化遺体画像３１Ｉの座標（ｘ、ｙ）における画素値であり、Ｐ（ｘ、ｙ）は確率マップ３２（または閾値処理された確率マップ）の座標（ｘ、ｙ）における画素値であり、αは透過度を表すパラメータである。
【００５２】
死後変化が発生する箇所に、確率値に応じた透過度の確率マップ３２を重畳した死後変化予測画像３１Ｏを作成できる。
【００５３】
また、強調処理の別の例として、死後変化が発生する確率（確率マップの画素値）に応じた色合いで確率マップ３２（または閾値処理後の確率マップ３２）を正規化遺体画像３１Ｉに重畳表示する（図１０参照）。この場合、死後変化予測画像の各画素のＲＧＢの値ＯＲ（ｘ、ｙ）、ＯＧ（ｘ、ｙ）、ＯＢ（ｘ、ｙ）はそれぞれ以下の式（３）より求めることができる。
【００５４】
【数３】
2015136431.tif 000005
【００５５】
ここで、ＩＲ（ｘ、ｙ）、ＩＧ（ｘ、ｙ）、ＩＢ（ｘ、ｙ）は正規化遺体画像３１Ｉの座標（ｘ、ｙ）におけるＲＧＢの値であり、ＰＲ（ｘ、ｙ）、ＰＧ（ｘ、ｙ）、ＰＢ（ｘ、ｙ）は正規化遺体画像３１Ｉの座標（ｘ、ｙ）におけるＲＧＢの値であり、αは透過度（透明度合）を表すパラメータである。
【００５６】
また、強調処理の別の例として、ＲＯＩ（Region of interest;関心領域）による表示を行ってもよい。強調処理部２６は確率マップ３２（または閾値処理後の確率マップ３２の非表示でない領域）を囲むようにＲＯＩを設定し、正規化遺体画像３２Ｉ上に表示する（図１１〜図１３参照）。
【００５７】
死後変化予測画像表示部２７は、強調処理した遺体画像（死後変化予測画像）を表示装置１０７に表示する。
【００５８】
次に、図７を参照して画像処理装置１が実行する死後変化予測画像表示処理の流れを説明する。画像処理装置１のＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３から死後変化予測画像表示処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。
【００５９】
まず、画像処理装置１のＣＰＵ１０１は、処理対象とする遺体画像３１の選択を受け付ける。また、死後経過時間、遺体保存体位、位置情報、及び強調処理パラメータ等の入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１において、ＣＰＵ１０１は、例えば図８に示す遺体画像検索画面４や図９に示すパラメータ入力画面５を表示装置１０７に表示することが望ましい。
【００６０】
遺体画像検索画面４は、操作者が遺体画像３１を検索するための画面である。遺体画像検索画面４には、検索条件を指定する各指定欄（例えば、被検者氏名指定欄４１、被検者ＩＤ指定欄４２、検査日指定欄４３）、検索結果を一覧表示する画像情報リスト４４、画像情報リスト４４にて選択されている遺体画像のサムネイル画像を表示するサムネイル画像表示欄４５、遺体画像の指定を決定する際に押下されるＯＫボタン４６、遺体画像の検索を終了する際に押下されるキャンセルボタン４７等が設けられる。
【００６１】
ＣＰＵ１０１は、例えば遺体画像検索画面４等にて検索した遺体画像３１（ステップＳ２０１において指定された遺体画像３１）のパスを主メモリ１０２、または記憶装置１０３に記憶する。
【００６２】
パラメータ入力画面５は、死後変化予測画像を作成するために必要なパラメータを操作者が入力するための画面である。パラメータ入力画面５には、処理対象とする遺体画像を表示する遺体画像表示欄５１、遺体画像表示欄５１に表示されている遺体画像の付帯情報（例えば、被検者ＩＤや被検者氏名等）を表示する画像情報表示欄５２，５３、死後経過時間入力欄５４、遺体保存体位入力欄５５、位置情報入力欄５６、強調処理パラメータ入力欄５７、各入力欄５４〜５７への入力値を決定し、死後予測画像表示処理の開始を指示する開始ボタン５８等が設けられる。
【００６３】
各入力欄５４〜５７は、複数の推奨値から値を選択するためのプルダウンリストとすることが望ましいが、任意の値を入力可能としてもよい。
図９に示すパラメータ入力画面５は、一例として、死後経過時間「３０分」、遺体保存体位「仰臥位」、位置情報「鼻」、強調処理「閾値：０．７」が入力されている状態を示す。
【００６４】
ＣＰＵ１０１は、例えばパラメータ入力欄５等にて入力された各パラメータ（死後経過時間、遺体保存体位、位置情報、強調処理パラメータ）を主メモリ１０２または記憶装置１０３に記憶する。
【００６５】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０１の処理において指定された遺体画像３１を記憶装置１０３から取得する（ステップＳ２０２）。また、ステップＳ２０１の処理において指定された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する確率マップ３２を記憶装置１０３から取得する（ステップＳ２０３）。例えば、図９に示すように死後経過時間「３０分」、遺体保存体位「仰臥位」、位置情報「鼻」に該当する確率マップ３２を確率マップテーブル３０（図３）を参照して取得する。ＣＰＵ１０１は取得した確率マップ３２を主メモリ１０２、表示メモリ１０５、または記憶装置１０３に記憶する。
【００６６】
なお、入力された各パラメータに一致する確率マップ３２が記憶装置１０３に記憶されていない場合は、入力された各パラメータに最も近い確率マップ３２を取得する。或いは、入力された各パラメータの前後の値に該当する確率マップ３２を両方取得し、平均化した確率マップ３２を作成してもよい。
【００６７】
次にＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０２で取得した遺体画像３１を正規化する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４においてＣＰＵ１０１は、遺体画像３１のサイズ、位置、角度を所定の基準に合わせるために、拡大、縮小、平行移動、回転等の画像処理を実施する。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０４の処理により取得した正規化遺体画像３１Ｉを主メモリ１０２、表示メモリ１０５、または記憶装置１０３に記憶する。
【００６８】
次にＣＰＵ１０１は、表示モードの判定（強調処理パラメータの判定）を行う（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０１で入力された強調処理パラメータが「確率マップ」である場合は（ステップＳ２０５；確率マップモード）、ＣＰＵ１０１はステップＳ２０３で取得した確率マップ３２に所定の強調処理を施し（ステップＳ２０６）、ステップＳ２０２で取得した遺体画像に重畳表示した死後変化予測画像６４を作成する（ステップＳ２０７）。
【００６９】
ステップＳ２０６の強調処理は、上述したように、確率マップ３２の各画素の確率値に応じた透過度とするものでもよいし、確率マップ３２の各画素の確率値に応じた色合いとするするようにしてもよい。或いはＲＯＩ表示としてもよい。
【００７０】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０７で生成した死後変化予測画像６４を表示装置１０７に表示する（ステップＳ２０８）。
【００７１】
図１０は、確率マップモードが選択された場合の死後変化予測画像表示画面６ａの一例である。死後変化予測画像表示画面６ａには、処理対象とする遺体画像３１を表示する遺体画像表示欄６１、画像情報表示欄６２，６３、死後変化予測画像表示欄６４、死後経過時間入力欄６６、遺体保存体位入力欄６７、強調処理パラメータ入力欄６８等が設けられる。確率マップモードにおいて強調処理をカラー表示とする場合は、確率値と色との対応を示すカラーチャート６５を死後変化予測画像表示画面６ａに表示することが望ましい。
【００７２】
なお、図１０〜図１３の遺体画像表示欄６１内や死後変化予測画像表示欄６４内に表示される遺体画像や死後変化予測画像の確率マップ以外の部分は濃度を省いた図としている。これは説明上、確率マップ３２の位置を明示するためであり、実際の画面では元の遺体画像３１（ＣＴ画像等）の濃度値が反映される。
【００７３】
図１０に示すように、死後変化予測画像３１Ｏは、遺体画像３１における死後の変化が予測される位置に確率マップ３２を重畳して表示したものである。例えば、発生確率が大きい位置は赤系の色合い、発生確率が小さい位置は青系の色合い等で表される。確率マップ３２の色合いから各箇所の死後変化の発生確率を確認できる。
【００７４】
図７のフローチャートの説明に戻る。
ステップＳ２０１で入力された強調処理パラメータが「閾値処理」の場合は（ステップＳ２０５；閾値処理モード）、ＣＰＵ１０１は強調処理パラメータとして入力されている閾値により確率マップ３２を閾値処理する（ステップＳ２０９）。ステップＳ２０６の強調処理では、例えば、閾値以上の確率値を有する画素を囲むＲＯＩを生成する（ステップＳ２０６）。その後、生成したＲＯＩを正規化遺体画像３１Ｉに重ねて表示した死後変化予測画像を生成し（ステップＳ２０７）、死後変化予測画像表示欄６４に表示する（ステップＳ２０８）。
【００７５】
図１１〜図１３は、閾値処理モードにおける死後変化予測画像表示画面６ｂ、６ｃ、６ｄの例であり、図１１は閾値が「０．７」の場合、図１２は閾値が「０．２」の場合、図１３は閾値が「０．２」の場合の別の例を示している。
【００７６】
図１１に示す死後変化予測画像表示画面６ｂでは、死後変化の発生確率が「０．７」以上の箇所を囲むＲＯＩ３２ｂが正規化遺体画像３１Ｉ上に重ねて表示された死後変化予測画像６４ｂが表示される。
図１２に示す死後変化予測画像表示画面６ｃでは、死後変化の発生確率が「０．２」以上の箇所を囲むＲＯＩ３２ｃが正規化遺体画像３１Ｉ上に重ねて表示された死後変化予測画像６４ｃが表示される。
図１３に示す死後変化予測画像表示画面６ｄでは、死後変化の発生確率が「０．２」以上の箇所を囲むように矩形のＲＯＩ３２ｄが正規化遺体画像３１Ｉ上に重ねて表示された死後変化予測画像６４ｄが表示されている。
【００７７】
なお、閾値処理モードにおける強調処理は、上述のＲＯＩ表示に限らない。例えば、上述の透過表示またはカラー表示を適用してもよい。すなわち、確率マップ３２の各画素のうち閾値以上の確率値を有する画素を確率値に応じた透過度で表す透明表示としたり、閾値以上の確率値を有する画素を確率値に応じた色合いで表すカラー表示としたりする。
【００７８】
以上説明したように、第１の実施の形態の画像処理装置１は、遺体画像における死後変化の発生が予測される各箇所の発生確率を示す確率マップ３２を、死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報と関連付けて予め記憶装置１０３に記憶し、画像処理装置１において処理対象とする遺体画像３１が指定され、また死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報等を含むパラメータが入力されると、画像処理装置１は、指定された遺体画像３１を記憶装置１０３から取得し、入力された死後経過時間、遺体保存体位、及び位置情報に該当する確率マップ３２を記憶装置１０３から取得する。そして、取得した確率マップ３２に基づいて、遺体画像３１における死後変化の発生が予測される箇所を強調表示した死後変化予測画像を生成し、表示する。
【００７９】
読影医等は死後変化予測画像を観察することにより、死後発生した変化なのか、存命中の疾患によるものなのかを弁別しやすくなる。よって、本発明の画像処理装置１により、Ａｉにおける死因推定の精度向上に寄与できる。
【００８０】
なお、第１の実施の形態では、死後変化の一例として血液就下を挙げたが、血液就下以外の現象についても同様の死後変化予測画像を作成することも可能である。また、第１の実施の形態では、遺体画像３１の部位の例として、頭部を挙げているが、他の部位にも第１の実施形態の処理を適用可能である。
【００８１】
［第２の実施の形態］
図１４〜図１８を参照して本発明の第２の実施の形態について説明する。
第１の実施の形態では、死後変化が起こる「位置」の確率を考慮していたが、死後変化を示す濃度値については考慮していない。そのため、血液就下が起こりやすい位置にあるが血液就下ではない領域（例えば、後頭部の骨領域）が、誤って血液就下領域として描出される虞がある。そこで、第２の実施の形態では、血液就下の位置情報だけでなく濃度値情報も考慮することにより、血液就下領域の推定精度を向上させる。
【００８２】
図１４を参照して第２の実施の形態の画像処理装置１における死後変化予測画像の表示に関する機能構成及びデータの流れを説明する。なお、第２の実施の形態の画像処理装置１のハードウエア構成は第１の実施の形態（図１）と同様であるので重複する説明を省略する。また、以下の説明において、第１の実施の形態と同一の構成については同一の符号を付し、説明を省略する。
【００８３】
図１４に示すように、第２の実施の形態の画像処理装置１のＣＰＵ１０１Ａは、第１の実施の形態の画像処理装置１の構成要素（画像取得部２１、正規化部２２、確率マップ取得部２３、判定部２４、閾値処理部２５、強調処理部２６、死後変化予測画像表示部２７）に加え、尤度画像作成部２８及び合成画像作成部２９を備える。
【００８４】
尤度画像作成部２８は、正規化部２２により正規化された遺体画像３１Ｉを取得し、尤度画像を作成し、合成画像作成部２０へ送る。尤度画像とは、画像取得部２１により取得した遺体画像３１の各画素値が死後変化（例えば血液就下）を示す画素値である確率を表した画像である。尤度画像内の各画素値は「０」〜「１」の間の値をとる。尤度画像は以下の式（４）より求めることができる。
【００８５】
【数４】
2015136431.tif 000006
【００８６】
ここで、Ｌ（ｘ，ｙ）は尤度画像、Ｉ（ｘ，ｙ）は正規化遺体画像３１Ｉの画素値、μは血液就下領域の濃度値平均、σは分散である。これらの血液就下領域の濃度値情報３６（濃度値平均μと分散σ）の値は、血液就下領域を含む遺体画像を学習データとして予め求められ、記憶装置１０３Ａに記憶されているものとする（図１４参照）。
【００８７】
図１５は尤度と血液就下の濃度値との関係を示すグラフである。
尤度とは、尤もらしさを示す度合いである。図１５に示すように、遺体画像の各画素値（濃度値）が血液就下の濃度値平均μに遠い値ほど、尤度が低い値を示し（図１５のα１、β１）、血液就下の濃度値平均μに近い値程ほど、尤度が高い値を示す（図１５のα２、β２）。
【００８８】
図１６は、頭部についての尤度画像７１の例である。尤度画像７１の各画素値は尤度を示す。
合成画像作成部２９は、尤度画像７１と確率マップ取得部２３が取得した確率マップ３２とをかけ合わせて合成画像７２を作成する。合成画像７２の各画素値は、血液就下の濃度値である確率（尤度）と血液就下が起こる位置に関する確率の同時確率である。合成画像７２は以下の式（５）より求められる。
【００８９】
【数５】
2015136431.tif 000007
【００９０】
ここで、Ｃ（ｘ，ｙ）は合成画像７２、Ｐ（ｘ，ｙ）は確率マップ３２、Ｌ（ｘ，ｙ）は尤度画像７１である。図１７に合成画像７２の一例を示す。
【００９１】
なお、合成画像作成部２９は、尤度画像７１と確率マップ３２とを加重加算した合成画像を作成してもよい。加重加算した合成画像は、以下の式（６）から求めることができる。式（６）において、Ｃ２（ｘ，ｙ）は加重加算した合成画像、ｗは重みである。重みｗは、ユーザが任意の値を設定できる。
【００９２】
【数６】
2015136431.tif 000008
【００９３】
合成画像作成部２９は、作成した合成画像７２を判定部２４Ａへ送る。
判定部２４Ａは、入力された強調処理パラメータにより強調処理のモードを判定する。強調処理のモードは、合成画像７２を正規化遺体画像３１Ｉに重ね合わせて表示する「合成画像」モードや、合成画像７２における所定の確率値以上の部分のみ強調表示する「閾値処理」モード等である。強調処理パラメータは、「合成画像」、「閾値：０．７」、「閾値：０．２」等のように、「合成画像」モードであるか「閾値処理」モードであるかのモード指定情報が入力される。また、閾値処理モードにおいては閾値が強調処理パラメータとして入力される。
【００９４】
閾値処理部２５は、判定部２４Ａにより「閾値処理」モードと判定された場合に、入力装置１０８、１０９から入力された強調処理パラメータ（閾値）に基づいて合成画像作成部２９により作成した合成画像７２を閾値処理する。閾値処理後の合成画像７２は、閾値より大きい画素が「表示」、閾値以下の画素が「非表示」となる。閾値処理された合成画像７２は、強調処理部２６に送られる。
【００９５】
強調処理部２６は、正規化部２２により正規化された遺体画像３１Ｉと合成画像７２（または閾値処理部２５により閾値処理された合成画像７２）を取得し、正規化遺体画像３１Ｉに対して合成画像７２を重畳する強調処理を行う。強調処理は、第１の実施の形態と同様に、合成画像７２を確率値に応じた透過度で正規化遺体画像３１Ｉに重畳表示したり、合成画像７２を確率値に応じた色合いで正規化遺体画像３１Ｉに重畳表示したり、合成画像７２の画素値（確率値）が閾値以上となる領域（閾値処理後の合成画像における「１」の値を持つ画素）を囲むＲＯＩを正規化遺体画像３１Ｉに重畳表示したりすればよい。
【００９６】
死後変化予測画像表示部２７は、強調処理した画像（死後変化予測画像）を表示装置１０７に表示する。
【００９７】
次に、図１８のフローチャートを参照して第２の実施の形態の死後変化予測画像表示処理の流れを説明する。
【００９８】
まず、画像処理装置１のＣＰＵ１０１Ａは、処理対象とする遺体画像の選択、死後経過時間、遺体保存体位、位置情報、強調処理パラメータ等の入力を受け付ける（ステップＳ３０１）。ＣＰＵ１０１Ａは記憶装置１０３からステップＳ３０１で選択された遺体画像３１を取得する（ステップＳ３０２）。また、ＣＰＵ１０１Ａは、ステップＳ３０１で入力された死後経過時間、遺体保存体位、位置情報に応じた確率マップ３２を記憶装置１０３から取得する（ステップＳ３０３）。更に、ＣＰＵ１０１Ａは、ステップＳ３０２で取得した遺体画像を正規化する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４の処理は、第１の実施の形態の死後変化予測画像表示処理（図７）のステップＳ２０１〜ステップＳ２０４と同様である。
【００９９】
次にＣＰＵ１０１Ａは、尤度画像を作成する（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５においてＣＰＵ１０１Ａは、ステップＳ３０１で入力された死後経過時間と遺体保存体位を用いて記憶装置１０３から該当する血液就下領域の濃度値平均μと分散σを取得し、主メモリ１０２に格納する。ＣＰＵ１０１Ａは正規化後の遺体画像３１Ｉと濃度値平均μ及び分散σを用いて尤度画像Ｌ（ｘ，ｙ）を作成する。すなわち、ＣＰＵ１０１Ａは正規化後遺体画像３１Ｉの各画素について尤度を求め、出力として尤度画像Ｌ（ｘ，ｙ）を得る。作成された尤度画像Ｌ（ｘ，ｙ）（尤度画像７１）は主メモリ１０２、または記憶装置１０３に保存される。
【０１００】
次にＣＰＵ１０１Ａは、ステップＳ３０５で作成した尤度画像７１（Ｌ（ｘ、ｙ））とステップＳ３０３で取得した確率マップ３２（Ｐ（ｘ，ｙ））とを合成し、合成画像７２（Ｃ（ｘ，ｙ））を作成する（ステップＳ３０６）。作成した合成画像７２は主メモリ１０２、または記憶装置に保存される。
【０１０１】
次にＣＰＵ１０１Ａは、表示モードの判定（強調処理パラメータの判定）を行う（ステップＳ３０７）。ステップＳ３０１で入力された強調処理パラメータが「合成画像」である場合は（ステップＳ３０７；「合成画像」モード）、ＣＰＵ１０１ＡはステップＳ３０６で合成した合成画像７２に所定の強調処理を施し（ステップＳ３０８）、ステップＳ３０４で正規化した遺体画像３１Ｉに重畳表示した死後変化予測画像を作成する（ステップＳ３０９）。
【０１０２】
ステップＳ３０８の強調処理は、第１の実施の形態で例示したように、合成画像７２の各画素の確率値に応じた透過度を求め正規化遺体画像３１Ｉへ重ね合わせるようにしてもよいし、合成画像７２の各画素の確率値に応じた色合いを求め、正規化遺体画像３１Ｉに重畳するようにしてもよい。
【０１０３】
ＣＰＵ１０１Ａは、ステップＳ３０９で生成した死後変化予測画像を表示装置１０７に表示する（ステップＳ３１０）。
【０１０４】
ステップＳ３０１で入力された強調処理パラメータが「閾値処理」である場合は（ステップＳ３０７；閾値処理モード）、ＣＰＵ１０１Ａは強調処理パラメータとして入力されている閾値により合成画像７２を閾値処理し（ステップＳ３１１）、２値化画像を得る。そして、ステップＳ３０８の強調処理では、例えば、閾値以上の確率値を有する画素を囲むＲＯＩを生成する（ステップＳ３０８）。その後、生成したＲＯＩを正規化遺体画像３１Ｉに重ねて表示した死後変化予測画像を生成し（ステップＳ３０９）、表示装置１０７に表示する（ステップＳ３１０）。
【０１０５】
以上説明したように、第２の実施の形態の画像処理装置１は、遺体画像の濃度値が死後変化を示す濃度である「尤もらしさ」を考慮する。これにより、死後変化が起こりやすい「位置」の情報だけでは除外することができない血液就下以外の領域を誤って死後変化領域として描出することを防止できる。その結果、遺体に死後生じる変化を精度よく強調表示できるようになる。
【０１０６】
なお、第２の実施の形態では、死後変化の一例として血液就下を挙げたが、血液就下以外の現象についても同様の死後変化予測画像を作成することも可能である。また、第２の実施の形態では、遺体画像３１の部位の例として、頭部を挙げているが、他の部位にも第２の実施形態の処理を適用可能である。
【０１０７】
［第３の実施の形態］
次に、図１９〜図２２を参照して本発明の第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態では、死亡推定時刻が不明な場合に遺体画像から死亡時刻を推定する方法について説明する。画像処理装置１は、遺体画像の濃度値と血液就下現象により、死後経過時間の推定処理を実施する。本実施形態における死亡時刻推定処理は、死亡推定時刻（死後経過時間）が不明の遺体画像について、他の遺体画像から統計的に得られたデータを用いて死後経過時間を推測するものである。
【０１０８】
図１９を参照して第３の実施の形態の画像処理装置１における死後経過時間の推定に関する機能構成及びデータの流れを説明する。なお、第３の実施の形態の画像処理装置１のハードウエア構成は第１の実施の形態（図１）と同様であるので重複する説明を省略する。また、以下の説明において、第１の実施の形態と同一の構成については同一の符号を付し、説明を省略する。
【０１０９】
図１９に示すように、第３の実施の形態の画像処置装置１のＣＰＵ１０１Ｂは、画像取得部８１、骨領域除去処理部８２、血管領域抽出処理部８３、Ｖ１，Ｖ２取得処理部（領域分割処理部）８４、血管領域濃度値比率取得部８５、死後経過時間取得部８６を備える。
【０１１０】
画像取得部８１は、処理対象とする遺体画像３１が入力装置１０８，１０９を介して指定されると、指定された遺体画像３１を記憶装置１０３から取得する。
骨領域除去処理部８２は、画像取得部８１により取得した遺体画像から骨領域を除去する処理を実施する。骨領域は、例えば遺体画像３１に対して骨領域と他の組織とを峻別する閾値で閾値処理を行うことにより除去できる。この骨領域除去の方法は一例であり、別の処理方法を用いてもよい。
【０１１１】
血管領域抽出処理部８３は、骨領域除去処理部８２により骨領域が除去された遺体画像から血管領域を抽出する。血管領域の抽出は、操作者が手動で血管領域を抽出するか、或いは、例えばリージョングローイング法やその他の公知の抽出方法を用いることにより行う。
【０１１２】
Ｖ１，Ｖ２取得処理部（領域分割処理部）８４は、血管領域抽出部８３により血管領域を抽出した遺体画像を上部領域と下部領域に分割する領域分割処理を行う。すなわち、Ｖ１，Ｖ２取得処理部（領域分割処理部）８４は、血管領域抽出部８３により抽出した血管領域のみの画像と元の遺体画像３１から、遺体画像３１の部位の体積が半分となる中心線８７を求め、その上部領域であるＶ１と下部領域であるＶ２を取得する。中心線８７とは、遺体画像の撮影部位の体積が半分となるように、重力方向に対して垂直な線で撮影部位を２つに分割する線である。例えば、中心線８７は、抽出した血管領域の重心を通る線とする。或いは、撮影部位の外接球の中心を通る線としてもよい。またはその他の方法で中心線８７を設定してもよい。
【０１１３】
図２０は中心線８７により分割された上部領域Ｖ１と下部領域Ｖ２の一例である。
血管領域濃度値比率取得部８５は、上部領域Ｖ１と下部領域Ｖ２にある血管領域の濃度値比率である血管領域濃度値比率を求める。血管領域濃度値比率は、上部領域Ｖ１と下部領域Ｖ２における血液総量の比率を表している。血液就化では、重力方向に血液が移動する。そのため、時間が経つにつれて血管を流れる血液の総量が、上部領域Ｖ１では少なくなり、下部領域Ｖ２では増加する。血管領域濃度値比率は以下の式（７）より求められる。
【０１１４】
【数７】
2015136431.tif 000009
【０１１５】
血管領域濃度値比率取得部８５は算出した血管領域濃度値比率Ｖ１／Ｖ２を死後経過時間取得部８６に通知する。
【０１１６】
死後経過時間取得部８６は、血管領域濃度値比率取得部８５により算出された血管領域濃度値比率と、入力装置１０８から入力された部位情報、遺体保存体位、及び位置情報とに基づいて、記憶装置１０３から該当する死後経過時間を取得する。
【０１１７】
図２１は第３の実施形態における記憶装置１０３Ｂのデータ構成を示す図である。
図２１に示すように、第３の実施の形態の記憶装置１０３Ｂには、血管の上部領域Ｖ１と下部領域Ｖ２の濃度値比率である血管領域濃度値比率３８が、部位３９、死後経過時間３３、遺体保存体位３４、位置情報３５、遺体保存体位毎に記憶されている。また、血管領域濃度値平均μ３７も、部位３９、死後経過時間３３、遺体保存体位３４、位置情報３５、遺体保存体位毎に記憶される。
【０１１８】
例えば図２１の例では、胸腹部の遺体画像について、死後経過時間Δｔ１、遺体保存体位「仰臥位」、位置情報「剣状突起」の場合における血管領域濃度値比率「１」と濃度値平均μとが関連付けて記憶されている。同様に、胸腹部の遺体画像について、死後経過時間Δｔ２、遺体保存体位「仰臥位」、位置情報「剣状突起」の場合における血管領域濃度値比率「０．９」と濃度値平均μとが関連付けて記憶されている。死後経過時間Δｔｎ、遺体保存体位「仰臥位」、位置情報「剣状突起」の場合について血管領域濃度値比率「０．５」と濃度値平均μとが関連付けて記憶されている。
【０１１９】
次に、図２２を参照して第３の実施の形態の死後経過時間推定処理について説明する。
【０１２０】
まず、画像処理装置１のＣＰＵ１０１Ｂは、処理対象とする遺体画像の選択、死後経過時間、遺体保存体位、位置情報、強調処理パラメータ等の入力を受け付ける（ステップＳ４０１）。ＣＰＵ１０１Ｂは記憶装置１０３からステップＳ４０１で選択された遺体画像３０を取得する（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０１〜ステップＳ４０２の処理は、第１の実施の形態の死後変化予測画像表示処理（図７）のステップＳ２０１〜ステップＳ２０２と同様である。
【０１２１】
ＣＰＵ１０１Ｂは、骨領域除去処理を実施する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０２で取得した遺体画像に対して所定の閾値で閾値処理することにより骨領域を除去する。骨領域を除去した遺体画像は主メモリ１０２、または記憶装置１０３に格納する。
【０１２２】
次にＣＰＵ１０１Ｂは、ステップＳ４０２で骨領域を除去した画像から血管領域を抽出する（ステップＳ４０４）。血管領域は、例えば、閾値処理やリージョングローイング等の処理により抽出できる。ＣＰＵ１０１Ｂは抽出した血管領域の画像を主メモリ１０２または記憶装置１０３に格納する。
【０１２３】
ＣＰＵ１０１Ｂは、遺体画像の撮影部位を上部領域Ｖ１と下部領域Ｖ２に分割する（ステップＳ４０５）。ステップＳ４０５においてＣＰＵ１０１Ｂは、撮影画像の重力方向に対して垂直な線で遺体画像の撮影部位（例えば心臓）の体積を２つに分割する中心線８７を定義する。そして重力方向に対し撮影部位の上半分にある血管領域の体積をＶ１とし、下半分の領域にある血管領域の体積をＶ２とする。求めたＶ１、Ｖ２は主メモリ１０２、または記憶装置１０３に格納する。
【０１２４】
次にＣＰＵ１０１Ｂは、ステップＳ４０５で求めたＶ１、Ｖ２の値を用いて、血管領域濃度値比率（Ｖ１／Ｖ２）を算出する（ステップＳ４０６）。算出した血管領域濃度値比率は主メモリ１０２、または記憶装置１０３に格納する。
【０１２５】
ＣＰＵ１０１Ｂは、ステップＳ４０１で入力した遺体保存体位とステップＳ４０６で算出した血管領域濃度値比率に該当する死後経過時間を記憶装置１０３から取得する（ステップＳ４０７）。取得した死後経過時間は主メモリ１０２または記憶装置１０３に格納する（ステップＳ４０８）。
【０１２６】
この死後経過時間推定処理により算出した死後経過時間は、第１及び第２の実施の形態に示すように、確率マップ３２の検索や、尤度画像を作成する際に必要な濃度値平均μ、分散σを検索する際のパラメータとして利用することが可能となる。
したがって、死後経過時間がわからない遺体画像に対して本第３の実施形態の死後経過時間推定処理を適用し、推定された死後経過時間に基づいて該当する確率マップ等を記憶装置１０３から読出して遺体画像に重畳して表示するといった処理を行うことも可能となる。なお、第１及び第２の実施形態の処理での対象部位とは別の部位で第３の実施形態の処理を実施することが望ましい。
【０１２７】
第３の実施の形態の画像処理装置１により、死亡時刻が不明な遺体画像について、死亡時刻を推定できる。これにより、遺体画像の死後経過時間を推定し、推定した死後経過時間を用いて、第１及び第２の実施形態における死後変化予測画像を作成可能となる。
【０１２８】
［第４の実施の形態］
図２３〜図２６を参照して本発明の第４の実施の形態について説明する。
第１から第３の実施の形態では、確率マップ３２や死後変化の濃度値平均μ及び分散σ等のデータを、複数の症例の遺体画像を学習データとして用い、統計的に算出している。この学習データは、単一施設で撮影された遺体画像を用いるより、多様な施設で撮影された遺体画像を用いる方が十分な学習データを準備し易い。また、学習データの充実は確率マップの精度に直結する。そのため、より正確な確率マップの作成には学習データの母数が大きい方が望ましい。
【０１２９】
そこで、第４の実施形態では、画像処理装置１を他施設の画像処理装置またはコンピュータと連携させ、確率マップの学習データを増強する。これにより、確率マップを成長させ、Ａｉの精度を向上する。
【０１３０】
図２３は医用画像システム１００の構成を示す図である。図２３に示すように、医用画像システム１００は、複数の施設Ａ，Ｂ，…にそれぞれ配置された画像処理装置１Ａ，１Ｂ，…とデータセンタに配置されたサーバ１２０とがネットワーク１１０を介して通信接続される。
【０１３１】
各画像処理装置１Ａ，１Ｂ，…は、第１乃至第３の実施の形態の医用画像装置１と同様の機能を有する装置である。
サーバ１２０は、データ処理を行うコンピュータであり、ＣＰＵ、主メモリ、記憶装置、ネットワークアダプタ、表示メモリ、マウス等の外部機器とのインタフェースであるコントローラ等を備え、各部はバスを介して接続されている。
【０１３２】
各施設に配置された医用画像診断装置１１２によって撮影された医用画像情報は画像処理装置１Ａ，１Ｂ，…により収集され、ネットワーク１１０を介してサーバ１２０に送信される。サーバ１２０は受信した医用画像情報をデータセンタの医用画像データベース１２５に保存する。
【０１３３】
ネットワーク１１０は、インターネット等の通信網であり、各施設に配置された画像処置装置１Ａ，１Ｂ，…とデータセンタに配置されたサーバ１２０との通信接続を媒介する。
【０１３４】
図２４は第４の実施形態における画像処理装置１Ａ，１Ｂの機能構成を示す図であり、特に、データの送受信について示した図である。
【０１３５】
図２４に示すように、各施設Ａ，Ｂ，…に配置された画像処理装置１Ａ，１Ｂは、受信部９１、登録部９２、学習データ入力部９３、送信部９４を有する。
受信部９１は、データセンタに配置されるサーバ１２０から送信された確率マップ３２を受信し、登録部９２へ送る。登録部９２は、取得した確率マップ３２を記憶装置１０３に登録する処理を行う。学習データ入力部９３は、確率マップを作成するための追加の学習データを取得すると、送信部９４に通知する。送信部９４は、学習データ入力部９３から入力された学習データをネットワーク１１０を介してサーバ１２０に送信する。
【０１３６】
サーバ１２０は受信部１２１、確率マップ作成部１２２、登録部１２３、送信部１２４、及び医用画像データベース１２５を有する。受信部１２１は、施設Ａ，Ｂ，…の画像処理装置１Ａ，１Ｂ，…から送信された確率マップの学習データ（または学習データの追加分）を受信すると、受信した学習データを確率マップ作成部１２２へ送出する。
【０１３７】
確率マップ作成部１２２は、追加分の学習データを取得すると、医用画像データベース１２５に追加分の学習データを登録するとともに、医用画像データベース１２５から既存分の学習データを取得する。確率マップは１２２は、受信した追加分の学習データと医用画像データベース１２５から得た既存分の学習データとから、確率マップを再作成する。確率マップは以下の式（８）に基づいて作成できる。
【０１３８】
【数８】
2015136431.tif 000010
【０１３９】
ここで、ｎは既存の学習データの症例数、ｍは追加の学習データの症例数である。
【０１４０】
確率マップ作成部１２２は、再作成した確率マップを登録部１２３及び送信部１２４へ送る。
登録部１２３は再作成した確率マップを医用画像データベース１２５に登録する。送信部１２４は再作成した確率マップを各施設の画像処理装置１Ａ，１Ｂ，…へ送信する。
【０１４１】
次に、図２６を参照して、第４の実施形態の医用画像システム１００における処理の流れを説明する。
【０１４２】
施設Ａにおいて、画像処理装置１Ａに対し、追加分の学習データ（遺体画像）が入力されると（ステップＳ５０１）、画像処理装置１Ａは、送信部９４から追加分の学習データをネットワーク２０１を介してデータセンタへ送信する（ステップＳ５０１）。学習データの作成方法は、熟練した読影医が手動で学習データを作成するという一例をあげるが、それ以外の作成方法でもよい。学習データは画像処理装置１Ａの主メモリ１０２、または記憶装置１０３にも格納される。
【０１４３】
データセンタにおいて、サーバ１２０の受信部１２１は追加分の学習データを受信する(ステップＳ５０３)。サーバ１２０は、受信した学習データをサーバ１２０の主メモリ、または医用画像データベース１２５に格納する（ステップＳ５０４）。
【０１４４】
サーバ１２０は医用画像データベース１２５から既存の学習データと、追加の学習データを取得する（ステップＳ５０５）。そしてサーバ１２０は、確率マップ作成処理を行う（ステップＳ５０６）。確率マップ作成処理においてサーバ１２０は、既存の学習データと追加の学習データを用いて確率マップの再作成を実施する。再作成した確率マップはサーバ１２０の主メモリ、または医用画像データベース１２５に格納する。サーバ１２０は医用画像データベース１２５に再作成した確率マップ（確率マップ更新データ）を再登録する。
【０１４５】
サーバ１２０は、再作成した確率マップ（確率マップ更新データ）を各施設１Ａ，１Ｂ、…に送信する（ステップＳ５０７）。送信はネットワーク１１０経由で行う。
【０１４６】
施設１Ａ、施設１Ｂにおいて、それぞれサーバ１２０から送信された再作成した確率マップ（確率マップ更新データ）を受信する（ステップＳ５０８、ステップＳ５１０）。受信した確率マップ（確率マップ更新データ）は各施設１Ａ，１Ｂにおいて、それぞれ主メモリ１０２または記憶装置１０３に登録される（ステップＳ５０９、ステップＳ５１１）。
【０１４７】
以上説明したように、本第４の実施形態では、複数の施設１Ａ，１Ｂ，…で収集した学習データをネットワーク１１０を介してデータセンタのサーバ１２０に送り、サーバ１２０は集約した学習データに基づいて確率マップを作成する。またサーバ１２０は作成した確率マップをネットワーク１１０によって接続されているすべての施設Ａ，Ｂ，…に送信し、各施設の画像処理装置１Ａ、１Ｂで使用できるようにする。また、各施設Ａ，Ｂ，…に追加の学習データがある場合は、ネットワーク１１０を介してデータセンタのサーバ１２０に送り、サーバ１２０で既存の学習データと追加の学習データとを合わせて確率マップを再作成する。サーバ１２０は再作成した確率マップ（確率マップ更新データ）をネットワーク１１０に接続されている各施設の画像処理装置１Ａ，１Ｂ，…に送信し、各施設の画像処理装置１Ａ，１Ｂ，…で使用できるようにする。
【０１４８】
したがって、学習データの母数が増加し、確率マップの精度が向上する。これにより死後変化予測画像の信頼性が向上する。また、各施設において、学習データを保有せずに済むため、記憶装置１０３の資源の削減に貢献できる。
【０１４９】
なお、上述の説明では各施設Ａ，Ｂの画像処理装置１Ａ，１Ｂがそれぞれ記憶装置１０３を備え、各記憶装置１０３に確率マップを格納する例を示したが、サーバ１２０の医用画像データベース１２０のみに確率マップを保持してもよい。その場合、各施設Ａ，Ｂの画像処理装置１Ａ，１Ｂは、第１または第２の実施の形態の処理（死後変化予測画像を作成する処理）においてサーバ１２０にアクセスし、画像処理装置１Ａ，１Ｂで入力されたパラメータに該当する確率マップ等を医用画像データベース１２５から取得する。
【０１５０】
以上、本発明に係る画像処理装置１、画像処理システム１００、死後変化予測画像表示方法、死後経過時間推定方法等の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１５１】
１・・・・・・・・・画像処理装置
１０１・・・・・・・ＣＰＵ
１０２・・・・・・・主メモリ
１０３・・・・・・・記憶装置
１０７・・・・・・・表示装置
１０９・・・・・・・入力装置
１１０・・・・・・・ネットワーク
１１１・・・・・・・画像データベース
１１２・・・・・・・医用画像診断装置
２１・・・・・・・・画像取得部
２２・・・・・・・・正規化部
２３・・・・・・・・確率マップ取得部
２４・・・・・・・・判定部
２５・・・・・・・・閾値処理部
２６・・・・・・・・強調処理部
２７・・・・・・・・死後変化予測画像表示部
２８・・・・・・・・尤度画像作成部
２９・・・・・・・・合成画像作成部
３０・・・・・・・・確率マップテーブル
３１・・・・・・・・遺体画像
３２・・・・・・・・確率マップ
３３・・・・・・・・死後経過時間
３４・・・・・・・・遺体保存体位
３５・・・・・・・・位置情報
Ｂｉ（ｘ、ｙ）・・・血液就下領域
Ｐ（ｘ、ｙ）・・・・確率マップ
４・・・・・・・・・遺体画像指定画面
５・・・・・・・・・パラメータ入力画面
６ａ〜６ｄ・・・・・死後変化予測画像表示画面
７１・・・・・・・・尤度画像
７２・・・・・・・・合成画像
８３・・・・・・・・血管領域抽出処理部
８４・・・・・・・・Ｖ１、Ｖ２取得処理部
８５・・・・・・・・血管領域濃度値比率取得部
８６・・・・・・・・死後経過時間取得部
Ｖ１・・・・・・・・血管の上部領域
Ｖ２・・・・・・・・血管の下部領域
１００・・・・・・・画像処理システム
【図１】
2015136431.tif 000011
【図２】
2015136431.tif 000012
【図３】
2015136431.tif 000013
【図４】
2015136431.tif 000014
【図５】
2015136431.tif 000015
【図６】
2015136431.tif 000016
【図７】
2015136431.tif 000017
【図８】
2015136431.tif 000018
【図９】
2015136431.tif 000019
【図１０】
2015136431.tif 000020
【図１１】
2015136431.tif 000021
【図１２】
2015136431.tif 000022
【図１３】
2015136431.tif 000023
【図１４】
2015136431.tif 000024
【図１５】
2015136431.tif 000025
【図１６】
2015136431.tif 000026
【図１７】
2015136431.tif 000027
【図１８】
2015136431.tif 000028
【図１９】
2015136431.tif 000029
【図２０】
2015136431.tif 000030
【図２１】
2015136431.tif 000031
【図２２】
2015136431.tif 000032
【図２３】
2015136431.tif 000033
【図２４】
2015136431.tif 000034
【図２５】
2015136431.tif 000035
【図２６】
2015136431.tif 000036