(57)【要約】      （修正有）【課題】同一人の同一部位を異なる手法で撮影した複数種類の画像を相互比較することにより、各画像から把握できる被験者の状態同士の関連を把握可能とするための画像処理技術を提供する。【解決手段】医用画像処理装置１は、同一人の所定部位のＳＰＥＣＴ画像及びＭＲＩ画像の正規化データを記憶する、それぞれの正規化データ記憶部１５，１７と、ＳＰＥＣＴ画像の正規化データとＭＲＩ画像の正規化データとを用いて所定の演算を行う比較演算部２２と、演算結果に基づいて、所定部位の画像を表示装置に表示させるための処理を行う表示制御部２５と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体を撮影した断層医用画像を処理する医用画像処理装置であって、
同一人の所定部位をそれぞれ異なる第１及び第２の撮影方法で撮影して得た第１及び第２の画像を、それぞれ正規化して得られる第１及び第２の正規化画像データを記憶する記憶手段と、
前記第１の正規化画像データと前記第２の正規化画像データとを用いて所定の演算を行う演算手段と、
前記演算手段の演算結果に基づいて、前記所定部位の画像を表示装置に表示させるための処理を行う表示制御手段と、を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の画像は脳の機能を示す断層画像であり、前記第２の画像は脳の形態を示す断層画像であって、
前記第１及び第２の正規化画像データは、前記第１及び第２の画像を、画素単位でそれぞれ正規化したものであり、
前記演算手段は、前記第１及び第２の正規化画像データを、画素単位で比較して前記所定の演算を行うことを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記脳の機能を示す断層画像は、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ＣＴ）断層画像またはＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）断層画像であり、
前記脳の形態を示す断層画像は、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）断層画像またはＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）断層画像であることを特徴とする請求項２記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の正規化画像データは、前記ＳＰＥＣＴ断層画像またはＰＥＴ断層画像をＺ値に正規化したものであり、
前記第２の正規化画像データは、前記ＭＲＩ断層画像またはＣＴ断層画像をＺ値に正規化したものであることを特徴とする請求項３記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記演算手段による演算結果データに基づいて特徴領域を抽出し、前記所定部位をＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）に分けたときに、各ＲＯＩにおける前記特徴領域の分布状態を示す評価値を算出する評価手段をさらに備え、
前記表示制御手段は、さらに、前記評価手段により算出された評価値に基づく前記所定部位の画像を表示装置に表示させるための処理を行うことを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記演算手段は、前記第１の正規化画像データと前記第２の正規化画像データとの差分を算出することを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
人体を撮影した断層医用画像を処理する医用画像の処理方法であって、
同一人の所定部位をそれぞれ異なる第１及び第２の撮影方法で撮影して得た第１及び第２の画像を、それぞれ正規化して得られる第１及び第２の正規化画像データを記憶手段に記憶するステップと、
前記第１の正規化画像データと前記第２の正規化画像データとを用いて所定の演算を行うステップと、
前記演算による演算結果に基づいて、前記所定部位の画像を表示装置に表示させるための処理を行うステップと、を有する医用画像の処理方法。
【請求項８】
人体を撮影した断層医用画像を処理するためのコンピュータプログラムであって、
同一人の所定部位をそれぞれ異なる第１及び第２の撮影方法で撮影して得た第１及び第２の画像を、それぞれ正規化して得られる第１及び第２の正規化画像データを記憶手段に記憶するステップと、
前記第１の正規化画像データと前記第２の正規化画像データとを用いて所定の演算を行うステップと、
前記演算による演算結果に基づいて、前記所定部位の画像を表示装置に表示させるための処理を行うステップと、をコンピュータに実行させて医用画像処理をするためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像を処理する技術に関し、特に、同一人の同一部位を異なる方法で撮影した画像同士を直接比較するための画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医師による診断に役立てるために、人体を断層撮影する手法として、例えば、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ），ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  ＣＴ）などが知られている。各画像には、形態が正確に把握できるものや、所定の機能の優劣を把握できるものなど、それぞれの特徴がある。そして、画像の種類に応じて、それぞれの特徴を生かすために、様々な処理が行われる（例えば、特許文献１、２）
例えば、従来は、同じ手法で撮影した被験者の画像及び健常者の画像を比較することにより、それぞれの画像に固有の特徴を抽出し、これを診断に役立てることが行われている。例えば、脳の形態を把握できる画像について、被験者と健常者とを比較することにより、被験者の脳の特定の部位が萎縮していることを検出できる。同様に、脳血流の増減を把握できる画像について、被験者と健常者とを比較することにより、被験者の脳において血流が低下している部位を把握できる。
【特許文献１】特開２００５−２３０４５６号公報
【特許文献２】特開２００６−２０４６４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、このようなときに、被験者の脳で萎縮または血流低下が起きていることを把握することはできるが、萎縮と血流低下のどちらが優位であるかを知ることはできなかった。
【０００４】
このように、従来は、異なる手法で撮影した複数種類の画像からは、それぞれ把握できる被験者の状態をそれぞれ単独で理解できるだけであり、各画像から把握できる被験者の状態同士の関連を把握することが難しかった。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、同一人の同一部位を異なる手法で撮影した複数種類の画像を相互比較することにより、各画像から把握できる被験者の状態同士の関連を把握可能とするための画像処理技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施態様に従う人体を撮影した断層医用画像を処理する医用画像処理装置は、同一人の所定部位をそれぞれ異なる第１及び第２の撮影方法で撮影して得た第１及び第２の画像を、それぞれ正規化して得られる第１及び第２の正規化画像データを記憶する記憶手段と、前記第１の正規化画像データと前記第２の正規化画像データとを用いて所定の演算を行う演算手段と、前記演算手段の演算結果に基づいて、前記所定部位の画像を表示装置に表示させるための処理を行う表示制御手段と、を備える。
【０００７】
好適な実施態様では、前記第１の画像は脳の機能を示す断層画像であり、前記第２の画像は脳の形態を示す断層画像であってもよいし、前記第１及び第２の正規化画像データは、前記第１及び第２の画像を、画素単位でそれぞれ正規化したものであってもよい。このときに、前記演算手段は、前記第１及び第２の正規化画像データを、画素単位で比較して前記所定の演算を行うことができる。
【０００８】
好適な実施態様では、前記脳の機能を示す断層画像は、ＳＰＥＣＴ断層画像またはＰＥＴ断層画像であり、前記脳の形態を示す断層画像は、ＭＲＩ断層画像またはＣＴ断層画像であってもよい。
【０００９】
好適な実施態様では、前記第１の正規化画像データは、前記ＳＰＥＣＴ断層画像またはＰＥＴ断層画像をＺ値に正規化したものであり、前記第２の正規化画像データは、前記ＭＲＩ断層画像またはＣＴ断層画像をＺ値に正規化したものであってもよい。
【００１０】
好適な実施態様では、前記演算手段による演算結果データに基づいて特徴領域を抽出し、前記所定部位をＲＯＩに分けたときに、各ＲＯＩにおける前記特徴領域の分布状態を示す評価値を算出する評価手段をさらに備えてもよい。このとき、前記表示制御手段は、さらに、前記評価手段により算出された評価値に基づく前記所定部位の画像を表示装置に表示させるための処理を行うことができる。
【００１１】
好適な実施態様では、前記演算手段は、前記第１の正規化画像データと前記第２の正規化画像データとの差分を算出するようにしてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態に係る医用画像処理装置について、図面を参照して説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置１の機能構成図である。
【００１４】
同図に示すように、医用画像処理装置１は、ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１と、ＭＲＩデータ記憶部１３と、ＳＰＥＣＴデータ及びＭＲＩデータを正規化する正規化処理部２１と、正規化されたデータを記憶するＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部１５及びＭＲＩ正規化データ記憶部１７と、正規化されたＳＰＥＣＴデータ及びＭＲＩデータを比較演算する比較演算部２２と、比較演算の結果を格納する演算データ記憶部１８と、画像の領域をＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）に区分するためのＲＯＩデータを記憶するＲＯＩデータ記憶部１９と、演算データに基づいて特徴領域を抽出し、ＲＯＩ内での特徴領域の広がり具合を算出する広がり算出部２３と、表示制御部２５とを備える。
【００１５】
本実施形態に係る医用画像処理装置１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する医用画像処理装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。
【００１６】
ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１は、図示しないＳＰＥＣＴ断層撮影装置によって撮影された、被験者のＳＰＥＣＴ画像の生データを記憶する。
【００１７】
ＭＲＩデータ記憶部１３は、図示しないＭＲＩ断層撮影装置によって撮影された、同じ被験者のＭＲＩ画像の生データを記憶する。
【００１８】
本発明では、同一人の同一部位を撮影したＳＰＥＣＴ画像及びＭＲＩ画像を用いて処理を行う。以下に説明する実施形態では、ある被験者の脳（頭部）の断層画像を対象とした処理について説明するが、本発明は脳以外の画像にも適用可能である。
【００１９】
ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１及びＭＲＩデータ記憶部１３に記憶されているＳＰＥＣＴ及びＭＲＩによる画像の生データは、いずれもボクセルデータである。生データの場合、各ボクセルのボクセル値は、それぞれの撮影装置が測定した測定値である。
【００２０】
そこで、正規化処理部２１がそれぞれの生データを正規化する。正規化処理部２１が行う処理は、生データが示す脳の形状をいわゆる標準脳に適合させる形状の正規化と、被験者データの値を健常者データに基づいて正規化する値の正規化とを含む。ここで、健常者データに基づく値の正規化処理は、例えば、形状の正規化で標準脳に正規化された被験者のボクセルデータを、健常者データに基づいてＺ値へ変換する処理でよい。また、Ｚ値に変換する場合は、一旦ｔ値に変換し、ｔ値からＺ値に変換するようにしても良い。なお、健常者データとは、多数の健常者のボクセルデータのボクセルごとの平均値及び標準偏差である。
【００２１】
形状の正規化及びＺ値への変換の詳細な処理については、例えば、特開２００５−２３０４５６号公報及び特開２００６−２０４６４１号公報を参照されたい。
【００２２】
ＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部１５には、正規化処理部２１で正規化された、被験者のＳＰＥＣＴ画像の正規化データが記憶される。
【００２３】
ＭＲＩ正規化データ記憶部１７には、正規化処理部２１で正規化された、被験者のＭＲＩ画像の正規化データが記憶される。
【００２４】
本実施形態では、ＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部１５には、ボクセルごとに、被験者のＳＰＥＣＴ画像データをＺ値に変換したデータが記憶されている。ＭＲＩ正規化データ記憶部１７には、ボクセルごとに、被験者のＭＲＩ画像データをＺ値に変換したデータが記憶されている。
【００２５】
図２は、ＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部１５及びＭＲＩ正規化データ記憶部１７に共通する、Ｚ値データのデータ構造の一例を示す。すなわち、Ｚ値データは、頭の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、上下方向をＺ軸としたとき、Ｚ軸方向にＮ枚のＸ−Ｙ断面を構成するようになっていて、各Ｘ−Ｙ断面の各ボクセルに、それぞれのＺ値がセットされている。各ボクセルが、各Ｘ−Ｙ画像を表示する際の画素に対応する。なお、このデータ構造は、生データのデータ構造と同一である。
【００２６】
再び図１を参照すると、比較演算部２２は、ＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部１５に記憶されているＺ値及びＭＲＩ正規化データ記憶部１７に記憶されているＺ値に対して所定の演算を施す。例えば、比較演算部２２は、いずれか一方のＺ値から他方のＺ値を減算する。この減算は、それぞれ対応するボクセル（画素）ごとに行う。
【００２７】
ここで、比較演算部２２が行う処理は、必ずしも減算に限定されない。例えば、それぞれのＺ値の対応するボクセルごとの比をとったり、四則演算や論理演算、相関などそれぞれのＺ値を所定の関数に当てはめたりしてもよい。そして、比較演算部２２は、その演算結果を演算データ記憶部１８に格納する。
【００２８】
演算データ記憶部１８には、比較演算部２２の演算結果であるＺ値の差分データが記憶される。演算データ記憶部１８に記憶される差分データのデータ構造は、図２に示したＺ値データと共通である。
【００２９】
ＲＯＩデータ記憶部１９は、対象となっている画像の領域をＲＯＩに区切るためのＲＯＩデータが記憶されている。本実施形態では、例えば、ＲＯＩデータ記憶部１９には、上述のＮ枚のＸ―Ｙ断面のそれぞれにおいて、脳の領域を複数のＲＯＩに分割するために、ＲＯＩごとに、各ＲＯＩを構成する画素が定義されている。ＲＯＩデータは、ユーザが適宜指定することができる。
【００３０】
広がり算出部２３は、演算データに基づいて所定の特徴領域を抽出し、その特徴領域が各ＲＯＩ内でどの程度広がっているかを示す評価値を算出する。例えば、広がり算出部２３は、演算データの値が所定の閾値以上または以下である領域を特徴領域として抽出する。ここで、Ｚ値は正負いずれの値も取り得るので、その差分も正負いずれにもなり得る。そこで、正の値の閾値と負の値の閾値をそれぞれ設定し、正の値の特徴領域と負の値の特徴領域を抽出するようにしてもよい。この閾値は、予め定めておいてもよいし、ユーザが指定してもよい。
【００３１】
そして、広がり算出部２３は、ＲＯＩデータ記憶部１９を参照して、各ＲＯＩについて評価値を算出する。
【００３２】
例えば、広がり算出部２３は、第１の評価値（以下、ＥＸＴＥＮＴと呼ぶ）を算出する。このＥＸＴＥＮＴは、各ＲＯＩの面積に対して、そのＲＯＩ内で特徴領域の面積が占める割合を示す評価値である。ｍ番目のＲＯＩｍのＥＸＴＥＮＴｍは、以下の式によりに定まる。ＥＸＴＥＮＴｍは、正の値の特徴領域及び負の値の特徴領域についてそれぞれ算出するようにしてもよいし、正の値の特徴領域及び負の値の特徴領域を併せて算出するようにしてもよい。
ＥＸＴＥＮＴｍ＝ＲＯＩｍ内の特徴領域の面積／ＲＯＩｍ全体の面積
【００３３】
また、広がり算出部２３は、さらに、以下の第２の評価値（以下、特定画素平均値と呼ぶ）を算出するようにしてもよい。この特定画素平均値は、各ＲＯＩについて、そのＲＯＩ内で演算データの値が所定の値（例えば０）よりも大きい画素の平均値である。ｍ番目のＲＯＩｍの特定画素平均値ｍは、以下の式によりに定まる。
特定画素平均値ｍ＝ＲＯＩｍ内の演算データの値が所定の値よりも大きい画素の画素値合計／ＲＯＩｍ内の演算データの値が所定の値よりも大きい画素数
【００３４】
表示制御部２５は、ＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部１５、ＭＲＩ正規化データ記憶部１７及び演算データ記憶部１８に記憶されているそれぞれのデータに基づいて、脳の断層画像を表示装置３に表示させる。
【００３５】
図３は、表示装置３に表示される脳の断層画像および脳表画像の一例である。すなわち、表示制御部２５は、ＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部１５に記憶されているＳＰＥＣＴ画像のＺ値、ＭＲＩ正規化データ記憶部１７に記憶されているＭＲＩ画像のＺ値、及び演算データ記憶部１８に記憶されているＺ値の差分データに基づいて、それぞれの画像１００，２００，３００を表示装置３に表示させる。各画像１００，２００，３００には、互いに対比できるように、同一断面の画像を表示させる。ここで、表示制御部２５は、各ボクセルの値、つまり、Ｚ値またはＺ値の差分の値に応じて表示色を変化させるなど、表示態様を変化させてもよい。
【００３６】
なお、図３では、それぞれの画像１００，２００，３００には、２枚の断面図のみを図示しているが、さらに多くの断面図が表示される。
【００３７】
ここで、同図に示すように、ＳＰＥＣＴ画像のＺ値に基づく画像（以下、Ｚ値ＳＰＥＣＴ画像という）１００では、健常者と比較して血流量が増減している領域１１０が、他の領域と異なる表示態様で表示される。また、ＭＲＩ画像のＺ値の画像（以下、Ｚ値ＭＲＩ画像という）２００では、健常者と比較して、脳組織の容積が拡大または減少している領域２１０が、他の領域と異なる表示態様で表示される。つまり、Ｚ値画像１００，２００からは、それぞれ、血流の増減及び容積の増減を把握できる。
【００３８】
しかしながら、容積が減少（つまり萎縮）すれば、その減少の程度に応じて画像上血流が低下したり、これとは逆に、容積が増大（つまり肥大）すれば、その増大の程度に応じて画像上血流が増加したりするのが通常である。従って、例えば、Ｚ値ＳＰＥＣＴ画像１００で血流が低下している部位が確認できたとしても、その画像１００からは脳組織の容積は減少していないにも関わらず画像上の血流が低下しているか、あるいは、脳組織の容積の減少に伴って画像上の血流が低下しているのか分からない。一方、Ｚ値ＭＲＩ画像２００で容積が減少している部位を確認できても、その画像２００からは、その部位の機能が低下しているのか否かはわからない。
【００３９】
これに対して、ＳＰＥＣＴ及びＭＲＩのＺ値の差分画像（以下、差分画像という）３００によれば、容積減少に対して血流の低下が強い領域、あるいは血流低下に対して容積の減少が強くなっている領域３１０などがわかる。これは、ＳＰＥＣＴ画像のＺ値とＭＲＩ画像のＺ値とを直接比較することで、容積と血流の増減に解離があるか否かを容易に把握できることを意味する。すなわち、ＳＰＥＣＴ画像のＺ値とＭＲＩ画像のＺ値との差分によれば、容積と血流のいずれが脳機能に対する影響が大きいのかを把握することができる。さらに、ＳＰＥＣＴ画像のＺ値とＭＲＩ画像のＺ値が、それぞれ単独では正常範囲である場合であっても、両者の差分を求めることにより、異常領域を検出できる場合がある。
【００４０】
このように、ＳＰＥＣＴ画像のＺ値とＭＲＩ画像のＺ値とを直接比較することで、それぞれ単独のＺ値ＳＰＥＣＴ画像１００及びＺ値ＭＲＩ画像２００では隠れていて把握が難しかった病態の把握が容易になり、より高度な診断支援が可能となる。
【００４１】
また、表示制御部２５は、広がり算出部２３が算出したＲＯＩ別のＥＸＴＥＮＴに基づく脳の断層画像を表示装置３に表示させる。
【００４２】
図４は、ＲＯＩ別のＥＸＴＥＮＴに基づく脳の断層画像の表示例である。ここでは、正の値の特徴領域に基づくＥＸＴＥＮＴ画像４００と、負の値の特徴領域に基づくＥＸＴＥＮＴ画像５００とをそれぞれ表示する。
【００４３】
例えば、ＳＰＥＣＴ画像のＺ値が０を中心に正負の値を取りうるときに、値が大きくなるほど血流量が多いことを示し、ＭＲＩ画像のＺ値が０を中心に正負の値を取りうるときに、値が大きくなるほど容積が大きくなることを示しているとする。このときに、比較演算部２２がＭＲＩ画像のＺ値からＳＰＥＣＴ画像のＺ値を引いて差分データを算出した場合を考える。このときに得られた差分データが正の値の場合、その絶対値が大きいほど容積に対して血流量が低下していることを示す。一方、差分データが負の値の場合、その絶対値が大きいほど血流量に対して容積が少ないことを示す。
【００４４】
従って、差分データが正である特徴領域に基づくＥＸＴＥＮＴ（正）４００は、容積に対して血流量が低下している部位の広がり具合を示す。差分データが負である特徴領域に基づくＥＸＴＥＮＴ（負）５００は、血流量に対して容積が少ない部位の広がり具合を示す。ここでも、ＥＸＴＥＮＴの値に応じて、ＲＯＩの表示態様を変えるようにしてもよい。この画面からも、上述したように、従来は把握が困難であった病態の把握が容易になり、より高度な診断支援が可能となる。
【００４５】
図５は、本実施形態に係る医用画像処理装置１の処理手順を示すフローチャートである。これに沿って処理手順を説明する。
【００４６】
まず、正規化処理部２１が、ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１のＳＰＥＣＴ画像データ及びＭＲＩデータ記憶部１３のＭＲＩ画像データを処理して、ＳＰＥＣＴ画像のＺ値及びＭＲＩ画像のＺ値をそれぞれ算出する（Ｓ１１）。このＳＰＥＣＴ画像のＺ値及びＭＲＩ画像のＺ値は、それぞれＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部１５及びＭＲＩ正規化データ記憶部１７に格納する（Ｓ１２）。
【００４７】
比較演算部２２は、ＭＲＩ画像のＺ値からＳＰＥＣＴ画像のＺ値を減算して、この差分データを演算データ記憶部１８へ保存する（Ｓ１３，Ｓ１４）。
【００４８】
広がり算出部２３は、差分データに基づいて、ＲＯＩ別のＥＸＴＥＮＴを算出する（Ｓ１５）。
【００４９】
広がり算出部２３は、差分データに基づいて、ＲＯＩ別の特定画素平均値を算出する（Ｓ１６）。なお、ＥＸＴＥＮＴ及び特定画素平均値を算出しない場合は、ステップＳ１５及びＳ１６はスキップしても良い。
【００５０】
表示制御部２５は、ＳＰＥＣＴ画像及びＭＲＩ画像のＺ値、Ｚ値の差分データに基づく画像を表示装置３に表示する（Ｓ１７）。このとき、ＥＸＴＥＮＴ及び特定画素平均値に基づく画像をさらに表示してもよい。
【００５１】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【００５２】
例えば、上述した実施形態では、機能画像であるＳＰＥＣＴ画像及び形態画像であるＭＲＩ画像を用いたが、これら以外の画像を対比してもよい。例えば、機能画像同士、あるいは形態画像同士を比較しても良い。つまり、ＰＥＴ画像、ｆ−ＭＲＩ画像、脳波画像あるいはＣＴ画像を、適当な組み合わせで比較してもよいし、異なる試薬（例えば、糖代謝製剤、血流製剤、レセプタ製剤など）を投入して別々に撮影した画像同士を比較してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の一実施形態に係る医用画像処理装置１の機能構成図である。
【図２】Ｚ値データのデータ構造の一例を示す。
【図３】表示装置３に表示される脳の断層画像の一例を示す。
【図４】ＲＯＩ別のＥＸＴＥＮＴに基づく脳の断層画像の表示例を示す。
【図５】医用画像処理装置１の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５４】
１      医用画像処理装置
３           表示装置
１１       ＳＰＥＣＴデータ記憶部
１３       ＭＲＩデータ記憶部
１５       ＳＰＥＣＴ正規化データ記憶部
１７       ＭＲＩ正規化データ記憶部
１８       演算データ記憶部
１９       ＲＯＩデータ記憶部
２１       正規化処理部
２２       比較演算部
２３       広がり算出部
２５       表示制御部
【図１】
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【図２】
2008125658.tif 000004
【図３】
2008125658.tif 000005
【図４】
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【図５】
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