(57)【要約】【課題】生体情報に関する断層像に基づいて皮下脂肪、内臓脂肪等の体脂肪を自動分離計測することができ、かつ自動分離計測された体脂肪量の経時的変化を視覚的に捉えることができる。【解決手段】現在画像および過去画像に対して、各画像に含まれる内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域を抽出し、これら各画像の位置合わせを行ない、位置合わせされた各画像間の各脂肪領域における差分を計測する。そして、算出された体脂肪量の差を画像に重ねて表示させる。これにより、皮下脂肪、内臓脂肪を自動的に分離計測することができる。また、各脂肪領域の増減した場所、増減量等を視覚的に捉えることができるため、受診者の治療意識の向上に寄与することができる。【選択図】図２
2008125728.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用断層像撮影装置によって撮影された同一被検体の同一部位の断層像であって、異なる時期に撮影された２枚の断層像を入力する入力手段と、
前記入力した２枚の断層像の空間的位置及び大きさを合わせる位置合わせ手段と、
前記位置合わせ手段で位置合わせされた２枚の断層像における同一の分割領域内における内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量の差分を計測する脂肪量差分計測手段と、
前記脂肪量差分計測手段で計測された内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量の差分を前記分割領域に対応する位置に視覚的に表示させる表示画像を作成する表示画像作成手段と、
前記表示画像作成手段で作成された画像を表示させる表示手段と、
を備えたことを特徴とする医用画像診断支援装置。
【請求項２】
前記位置合わせ手段は、
前記断層像に含まれる体領域及び背骨領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された背骨領域の重心位置を算出する重心位置算出手段と、
前記重心位置算出手段で算出された背骨領域の重心位置より、前記２枚の断層像間の空間的な位置のずれを算出する位置ずれ量算出手段と、
前記位置ずれ量算出手段で算出された空間的な位置のずれより、前記２枚の断層像の空間的位置を合わせる空間的位置合わせ手段と、
前記断層像の撮影時の視野の情報を用いて前記２枚の断層像の大きさを合わせる断層像拡大・縮小手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援装置。
【請求項３】
前記断層像から内臓脂肪と皮下脂肪とを含む脂肪領域と、脂肪外領域とを分離することにより脂肪領域を抽出する脂肪抽出手段を備え、
前記分割領域は、前記脂肪外領域の辺縁部上に設定された注目点であって、体領域の重心を中心として放射状に設定された注目点を基に設定されることを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援装置。
【請求項４】
医用断層像撮影装置によって撮影された同一被検体の同一部位の断層像であって、異なる時期に撮影された２枚の断層像を入力するステップと、
前記入力した２枚の断層像の空間的位置及び大きさを合わせるステップと、
前記位置合わせ手段で位置合わせされた２枚の断層像における同一の分割領域内における内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量の差分を計測するステップと、
前記脂肪量差分計測手段で計測された内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量の差分を前記分割領域に対応する位置に視覚的に表示させる表示画像を作成するステップと、
前記表示画像作成手段で作成された画像を表示させるステップと、
を演算装置に実行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、医用画像診断支援装置及びプログラムに係り、特に皮下脂肪と内臓脂肪とを自動分離計測することができ、かつ経時的変化を視覚的に捉えることのできる医用画像診断支援装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、メタポリックシンドロームが社会的に問題となっている。このメタポリックシンドロームの診断項目の一つが、過剰な内臓脂肪が蓄積しているかどうかである。
【０００３】
内臓脂肪を含む脂肪領域を自動的に検出する方法として、特許文献１には、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置などの医用画像撮影装置により得られた被検体の画像からへその位置を検出し、へそが含まれる被検体の断層像において脂肪領域を抽出することにより、内臓脂肪等の量を自動的に計測する医用画像診断支援装置が提案されている。
【特許文献１】国際公開第２００４／０８９２１９号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
Ｘ線ＣＴ装置等を用いた検診の現場では、受診者（被検体）のへその位置のＣＴ画像から内臓脂肪量を計測して、この結果を受診者に報告書として配布している。また、検診を複数回受診している受信者には、現在と過去との内臓脂肪量の比較を行い、その結果の報告を行っている。
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１では、自動的に内臓脂肪等の量を測定することはできるが、現在と過去とで、どこの内臓脂肪量が、どの位減ったか、或いは増えたかが明確に把握できないという問題点があった。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、生体情報に関する断層像に基づいて皮下脂肪、内臓脂肪等の体脂肪を自動分離計測することができ、かつ自動分離計測された体脂肪量の経時的変化を視覚的に捉えることができる医用画像診断支援装置及びプログラム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】
【０００７】
前記課題を解決するために、請求項１に記載の医用画像診断支援装置は、医用断層像撮影装置によって撮影された同一被検体の同一部位の断層像であって、異なる時期に撮影された２枚の断層像を入力する入力手段と、前記入力した２枚の断層像の空間的位置及び大きさを合わせる位置合わせ手段と、前記位置合わせ手段で位置合わせされた２枚の断層像における同一の分割領域内における内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量の差分を計測する脂肪量差分計測手段と、前記脂肪量差分計測手段で計測された内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量の差分を前記分割領域に対応する位置に視覚的に表示させる表示画像を作成する表示画像作成手段と、前記表示画像作成手段で作成された画像を表示させる表示手段と、を備えたことを特徴としている。
【０００８】
請求項１に記載の医用画像診断支援装置によれば、医用画像診断支援装置に入力された異なる時期に撮影された２枚の断層像の空間的位置及び大きさを合わせることにより２枚の断層像の位置合わせを行なう。位置合わせされた２枚の断層像間の各脂肪量の差分を設定された分割領域毎に計測する。計測された体脂肪量の差分を分割領域に対応する位置に表示させることにより、内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量（体脂肪量）の差分を視覚的に認識できるような画像を作成し、表示させる。なお、２枚の断層像は断層像に含まれる内臓脂肪領域及び／又は皮下脂肪領域（各脂肪領域）が抽出されている。
【０００９】
これにより、生体情報に関する断層像に基づいて皮下脂肪、内臓脂肪等の体脂肪を自動分離計測することができ、かつ自動分離計測された体脂肪量の生体情報に関する断層像間の変化を視覚的に捉えることができる。また、計測された体脂肪量の差分を分割領域に対応する位置に表示させることにより、各脂肪領域の増減した場所、増減量等を視覚的に捉えることができるため、受診者の治療意識の向上に寄与することができる。
【００１０】
請求項２に記載の医用画像診断支援装置は、請求項１に記載の医用画像診断支援装置において、前記位置合わせ手段は、前記断層像に含まれる体領域及び背骨領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された背骨領域の重心位置を算出する重心位置算出手段と、前記重心位置算出手段で算出された背骨領域の重心位置より、前記２枚の断層像間の空間的な位置のずれを算出する位置ずれ量算出手段と、前記位置ずれ量算出手段で算出された空間的な位置のずれより、前記２枚の断層像の空間的位置を合わせる空間的位置合わせ手段と、前記断層像の撮影時の視野の情報を用いて前記２枚の断層像の大きさを合わせる断層像拡大・縮小手段とを備えたことを特徴としている。
【００１１】
請求項２に記載の医用画像診断支援装置によれば、入力された断層像から背骨領域を抽出し、背骨領域の重心位置を算出する。算出された背骨領域の重心位置の違いより、２枚の断層像間の空間的な位置のずれを算出する。算出された空間的な位置ずれを元に、２枚の断層像の空間的位置を合わせる。そして、断層像の撮影時の視野の情報より２枚の断層像の大きさを合わせる。なお、入力された断層像から体領域を抽出し、体領域のモーメントを算出し、算出されたモーメントの違いより、２枚の断層像間の空間的な傾きのずれを算出する処理を追加してもよい。この場合は、算出された空間的な位置ずれ及び傾きのずれを元に、２枚の断層像の空間的位置を合わせるようにすればよい。
【００１２】
これにより、複数枚の断層像の位置合わせを正確に行うことができる。そのため、設定された分割領域毎に体脂肪量の経時変化を正確に算出することができる。
【００１３】
請求項３に記載の医用画像診断支援装置は、請求項１に記載の医用画像診断支援装置において、前記断層像から内臓脂肪と皮下脂肪とを含む脂肪領域と、脂肪外領域とを分離することにより脂肪領域を抽出する脂肪抽出手段を備え、前記分割領域は、前記脂肪外領域の辺縁部上に設定された注目点であって、体領域の重心を中心として放射状に設定された注目点を基に設定されることを特徴としている。
【００１４】
請求項３に記載の医用画像診断支援装置によれば、脂肪外領域の上であって、体領域の重心を中心として放射状に設定された点を注目点として認識し、この注目点を基準にして所定の面積の分割領域を設定する。
【００１５】
これにより、体脂肪量にどのような経時的変化があるかを、断層像全体のみでなく、所望の部分毎にも把握することができる。
【００１６】
請求項４に記載のプログラムは、医用断層像撮影装置によって撮影された同一被検体の同一部位の断層像であって、異なる時期に撮影された２枚の断層像を入力するステップと、前記入力した２枚の断層像の空間的位置及び大きさを合わせるステップと、前記位置合わせ手段で位置合わせされた２枚の断層像における同一の分割領域内における内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量の差分を計測するステップと、前記脂肪量差分計測手段で計測された内臓脂肪量及び／又は皮下脂肪量の差分を前記分割領域に対応する位置に視覚的に表示させる表示画像を作成するステップと、前記表示画像作成手段で作成された画像を表示させるステップと、を演算装置に実行させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、生体情報に関する断層像に基づいて皮下脂肪、内臓脂肪等の体脂肪を自動分離計測することができ、かつ自動分離計測された体脂肪量の経時的変化を視覚的に捉えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明を実施するための最良の形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１９】
＜構成＞
図１は、本発明に係る第１の実施の形態の医用画像装置１の全体の構成を示すハードウェア構成図である。
【００２０】
医用画像診断支援装置１０は、被検体の断層像を撮影する医用断層画像撮影装置２、医用断層画像撮影装置２で撮影された画像等が保存されている画像データベース４とＬＡＮ３等のネットワークによって接続される。医用断層画像撮影装置２は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲ装置、超音波撮影装置等の被検体の断層像を撮影可能な装置により構成される。本実施の形態では、Ｘ線ＣＴ装置によって、被検体の腹部の断層像が撮影された場合を例に説明する。
【００２１】
医用画像診断支援装置１０は、主として、各構成要素の動作を制御する制御装置としての中央処理装置（ＣＰＵ）１１と、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となったりする主メモリ１２と、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、胸壁の厚さの測定等の処理を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等が格納される磁気ディスク１３と、表示用データを一時記憶する表示メモリ１４と、この表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示するＣＲＴモニタ、液晶モニタ等のディスプレイ１５と、操作者が指示を入力するためのキーボード１６と、ディスプレイ１５上のソフトスイッチを操作するためのマウス１７と、マウス１７の状態を検出してディスプレイ１５上のマウスポインタの位置やマウス１７の状態等の信号をＣＰＵ１１に出力するコントローラ１８と、上記各構成要素を接続する共通バス１９とから構成される。
【００２２】
ＣＰＵ１１は、上記プログラムを磁気ディスク１３から読み出して主メモリ１２にロードし、実行する。
【００２３】
なお、本実施例では、主メモリ１２以外の記憶装置として磁気ディスク１３が接続されているが、磁気ディスク１３以外の記憶装置として、例えば、医用画像診断支援装置１０に内蔵又は外付けされたメモリ、取り出し可能な外部メディアに対してデータの書き込みや読み出しを行う装置、外部記憶装置とネットワークを介してデータを送受信する装置等を適用してもよい。
【００２４】
＜作用＞
次に、医用画像診断支援装置１０で行われる処理について説明する。
【００２５】
［全体の処理の流れ］
図２は、医用画像診断支援装置１０の全体の処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、このフローチャートに従って動作する。以下の処理は、キーボード１６等で被験者のＩＤ番号等の被験者の情報が医用画像診断支援装置１０へ入力されることにより、予め医用断層画像撮影装置２撮影された断層像の中から診断対象となる被験者の断層画像を医用断層画像撮影装置２、画像データベース４、磁気ディスク１３等から主メモリ１２に読み出された後で開始される。
【００２６】
まず、読み出された被験者の２種類の断層像、すなわち、今回撮影された断層像（現在画像）と過去に撮影された断層像（過去画像）とから、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域（体脂肪領域）が抽出される（ステップＳ２０）。この処理については、図３を用いて後で詳述する。
【００２７】
次に、体脂肪領域が抽出された現在画像の識別画像と過去画像の識別画像との空間的位置（ディスプレイ１５に表示された表示画面での体領域の位置）及び大きさ（ディスプレイ１５に表示された表示画面での体領域の大きさ）を合わせる処理（位置合わせ処理）が行われる（ステップＳ２１）。この処理については、図７〜図９を用いて後で詳述する。
【００２８】
次に、ステップ２１での位置合わせ処理後の現在画像の識別画像と過去画像の識別画像との体脂肪量の経時的変化量を算出する（ステップＳ２２）。本実施の形態では、断層像の体領域内に設定された分割領域（部分空間）ごとに体脂肪量の経時的変化量を算出する。この処理については、図１０、図１１を用いて後で詳述する。
【００２９】
次に、ステップ２２で算出された体脂肪量の経時的変化量を基に、体脂肪量の経時的変化量が視覚的に捉えることができる識別結果画像を作成する（ステップＳ２３）。
【００３０】
最後に、ステップＳ２３で得られた識別結果画像がディスプレイ１５上に表示される（ステップＳ２４）。画像表示例については、図１２を用いて後で詳述する。
【００３１】
［内臓脂肪領域抽出処理（ステップＳ２０）］
図３は、内臓脂肪領域抽出処理の流れを示すフローチャートである。以下、現在画像に対してこの処理を行う場合について説明するが、この処理は、現在画像及び過去画像の両方に対して行われる。
【００３２】
読み出した断層画像から、計算対象領域となる体領域が抽出される（ステップＳ３０）。以下、図４を用いて、体領域抽出処理の詳細について説明する。
【００３３】
主メモリ１２に読み出された現在画像に対して閾値処理が行われることにより、二値化画像が作成される（ステップＳ４０）。この閥値として、計算対象領域（体領域）が明確に分離されるような最適な値が予め設定されている。なお、現在画像に含まれるＣＴ値の範囲内における、最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、谷となる下限値及び上限値を探索することで、閾値を自動設定するようにしてもよい。
【００３４】
次に、ステップＳ４０で作成された二値化画像に二次元ラベリング処理を行なうことにより、ラベル画像が作成され（ステップＳ４１）、ステップＳ４１で作成されたラベル画像において、最大面積のラベル領域が計算対象領域として抽出される（ステップＳ４２）。
【００３５】
そして、ステップＳ４２で抽出した領域に対して、穴埋め処理が行われる（ステップＳ４３）。
【００３６】
これにより、計算対象領域となる体領域を抽出する処理（ステップＳ３０）が終了される。
【００３７】
計算対象領域となる体領域を抽出する処理（ステップＳ３０）が終了したら、脂肪領域の分割情報を精度よく取得するために、体領域から脂肪外領域が抽出、削除される（ステップＳ３１）。脂肪外領域とは、脂肪を除く、筋、臓器、骨、血管のことである。以下、図５を用いて、脂肪外領域抽出・削除処理の詳細について説明する。
【００３８】
ステップＳ３０で抽出された体領域に対して閾値処理が行なわれることにより、二値化画像が作成される（ステップＳ５０）。この閾値として、腹壁筋層が明確に分離されるような最適な値が予め設定されている。なお、腹壁筋層のＣＴ値は通常−５０から１００の範囲であることより、腹壁筋層のＣＴ値ヒストグラムにおける最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、谷となる下限値及び上限値を探索することで、閾値を自動設定するようにしてもよい。
【００３９】
ステップＳ５０で抽出された領域には、表皮が混在している。そこで、閾値処理により抽出された体領域の外側にある抽出領域（表皮領域）がステップＳ５０で抽出された領域から削除される（ステップＳ５１）。
【００４０】
ステップ５１において体領域の外側にある表皮領域が削除された後で残された領域においては、筋、骨、臓器等の間に微小な脂肪領域が含まれている。そこで、ステップ５１において体領域の外側にある表皮領域が削除された後で残された領域に対して穴埋め処理を行うことにより、筋・骨領域が抽出される（ステップＳ５２）。
【００４１】
ステップ５１において体領域の外側にある表皮領域が削除された後で残された領域から、この筋・骨領域が削除される（ステップＳ５３）。
【００４２】
これにより、脂肪外領域抽出・削除処理（ステップＳ３１）が終了され、ステップＳ３０で抽出された体領域から全体脂肪領域が抽出される。
【００４３】
全体脂肪領域が抽出（ステップ３１）されたら、内臓脂肪領域と皮下脂肪領域とを識別可能にするために、全体脂肪領域から内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域（脂肪領域）が分割される（ステップＳ３２）。以下、図６を用いて、脂肪領域分割処理の詳細について説明する。
【００４４】
脂肪領域を分割するための基本情報を取得するために、ステップＳ３１で抽出・削除された筋・骨領域の辺縁部が認識される（ステップＳ６０）。
【００４５】
ステップＳ６０で認識された辺縁部上であって、体領域の重心を中心とした放射状に、注目点が設定される（ステップＳ６１）。
【００４６】
設定された注目点と注目点との間には、隙間が空いている。そのため、この注目点と注目点との間を補間することにより、腹壁筋層の輪郭が抽出される（ステップＳ６２）。なお、補間方法は、線形補間、高次スプライン補間、ベジェ補間などの方法が使用できる。
【００４７】
リージョングロイング等の方法により、ステップＳ６２で作成された輪郭の内部（輪郭情報内部領域）が、脂肪領域を分割するためのマスク領域として抽出される（ステップＳ６３）。
【００４８】
ステップＳ３１で設定された全体脂肪領域と、ステップＳ６３で抽出されたマスク領域との重畳領域が、内臓脂肪領域として設定される（ステップＳ６４）。なお、ステップＳ６４では、上記の方法以外に、ステップＳ６３で抽出されたマスク領域から、ステップＳ５２で抽出された筋・骨領域を削除しても、同様の領域を取得することができる。
【００４９】
これにより、脂肪領域分割処理（ステップＳ３２）が終了され、全体脂肪領域から内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域（脂肪領域）が分割される。
【００５０】
以上により、内臓脂肪量抽出処理（ステップＳ２０）が終了される。
【００５１】
［位置合わせ処理（ステップＳ２１）］
ステップＳ２０で内臓脂肪が識別され、内臓脂肪領域が抽出された現在画像及び過去画像（現在画像の識別画像及び過去画像の識別画像）の空間的な位置、傾き及び現在画像の識別画像と過去画像の識別画像との大きさをあわせることにより、現在画像の識別画像と過去画像の識別画像との位置合わせが行われる（ステップＳ２１）。以下、図７を用いて、位置合わせ処理の詳細について説明する。
【００５２】
現在画像の識別画像と過去画像の識別画像との空間的なずれを算出するために、現在画像の識別画像及び過去画像の識別画像の背骨領域の重心座標が算出される（ステップＳ７０）。以下、図８を用いて、背骨領域の重心座標算出処理の流れについて説明する。以下、現在画像の識別画像に対してこの処理を行う場合について説明するが、この処理は、現在画像の識別画像及び過去画像の識別画像の両方に対して行われる。
【００５３】
ステップＳ３０で抽出された体領域に対して閾値処理を行うことにより、二値化画像が作成される（ステップＳ８０）。この閾値として、腹壁筋層が明確に分離されるような最適な値が予め設定されている。なお、腹壁筋層のＣＴ値は通常−５０から１００の範囲であることより、腹壁筋層のＣＴ値ヒストグラムにおける最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、谷となる下限値及び上限値を探索することで、閾値を自動設定するようにしてもよい。この結果、図９（ａ）に示すような画像が作成される。
【００５４】
背骨は体領域の重心点より背側にあるという特徴を利用して、ステップＳ８０で作成された二値化画像から背骨周辺の筋領域だけが抽出される（ステップＳ８１）。この結果、図９（ｂ）に示すような画像が抽出される。
【００５５】
ステップＳ８１で抽出された背骨周辺の筋領域に対して閾値処理を行うことにより、背骨領域が抽出される（ステップＳ８２）。この閾値として、骨が明確に分離されるような最適な値が予め設定されている。なお、骨のＣＴ値は通常５００〜１０００の範囲であることより、骨のＣＴ値ヒストグラムにおける最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、谷となる下限値及び上限値を探索することで、閾値を自動設定するようにしてもよい。この結果、図９（ｃ）に示すような画像が抽出される。
【００５６】
ステップＳ８２で抽出した画像に対して、穴埋め処理が行われる（ステップＳ８３）。これにより、背骨領域の抽出処理が終了され、図９（ｄ）に示すような画像が作成される。
【００５７】
その後、ステップＳ８３で作成された背骨領域の重心座標が算出される（ステップＳ８４）。
【００５８】
これにより、背骨領域の重心座標算出処理（ステップＳ７０）が終了される。
【００５９】
ステップＳ７０で過去画像の識別画像及び現在画像の識別画像に対して背骨領域の重心座標が算出されたら、過去画像の識別画像と現在画像の識別画像との背骨領域の重心座標のずれ量が算出される（ステップＳ７１）。
【００６０】
ステップＳ３０で抽出された体領域に対して画像モーメントを算出することにより、体領域の傾きを算出する。これを過去画像の識別画像と現在画像の識別画像とに対して行うことで、過去画像の識別画像と現在画像の識別画像との空間的な傾きのずれが算出される（ステップＳ７２）。
【００６１】
次に、過去画像の識別画像の視野サイズと現在画像の識別画像の視野サイズとが同等か否かが判定される（ステップＳ７３）。視野サイズが異なる、すなわち、過去画像撮影時のＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  ｖｉｅｗ）と現在画像撮影時のＦＯＶとが異なる場合には、撮影されている過去画像の大きさと現在画像の大きさとが異なるため、過去画像の識別画像と現在画像の識別画像との脂肪領域の大きさを比較する時に問題となるためである。
【００６２】
視野サイズが異なる場合、すなわちステップＳ７３でＮＯの場合には、過去画像の識別画像の視野サイズと現在画像の識別画像の視野サイズとの情報から、過去画像の識別画像と現在画像の識別画像との大きさを一致させるために用いられる過去画像の識別画像及び／又は現在画像の識別画像の拡大・縮小率が算出される（ステップＳ７４）。そして、その拡大・縮小率を用いて過去画像の識別画像及び／又は現在画像の識別画像の拡大・縮小することにより、過去画像の識別画像と現在画像の識別画像との大きさが一致される（ステップＳ７５）。その後、以下に述べる位置合わせ処理（ステップＳ７６）へ進む。
【００６３】
視野サイズが同じ場合、すなわちステップＳ７３でＹＥＳの場合には、直接以下に述べる位置合わせ処理（ステップＳ７６）へ進む。
【００６４】
そして、ステップＳ７１で算出された背骨領域の重心座標のずれ量（空間的ずれ量）と、ステップＳ７２で算出された空間的な傾きのずれ（空間的傾きのずれ量）とを基に、過去画像の識別画像と現在画像の識別画像との空間的位置（空間的ずれ量及び空間的傾きのずれ量）が一致するように過去画像の識別画像又は現在画像の識別画像が変形される（ステップＳ７６）。
【００６５】
以上により、現在画像の識別画像と過去画像の識別画像との位置合わせ処理（ステップＳ２１）が終了される。
【００６６】
［体脂肪量の経時的変化量算出処理（ステップＳ２２）］
ステップＳ２１で位置合わせされた現在画像の識別画像と過去画像の識別画像との経時的変化量が算出される（ステップＳ２２）。以下、図１０を用いて、経時的変化量算出処理の詳細について説明する。
【００６７】
認識された筋・骨領域の辺縁部上に設定された注目点であって、体領域の重心を中心とした放射状に設定された注目点（ステップＳ６１で設定された注目点と同様）を基に、図１１（ａ）〜（ｅ）に示すような部分空間が設定される（ステップＳ１００）。
【００６８】
部分空間とは、内臓脂肪、皮下脂肪の変化量を計算する単位となる領域、すなわち、内臓脂肪、皮下脂肪を所望の部位に分割した分割領域である。図１１（ａ）〜（ｃ）は、内臓脂肪の領域に部分空間を設定した例であり、図１１（ｄ）、（ｅ）は、皮下脂肪の領域に部分空間を設定したものである。部分空間は、図１１（ａ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）に示すように、体領域の重心、中心等から放射状に設定してもよいし、図１１（ｂ）に示すように、矩形状に設定してもよい。
【００６９】
内臓脂肪と皮下脂肪とに識別された情報を基に、ステップＳ１００で設定した部分空間毎にその変化量、すなわち、変化した面積値が算出される（ステップＳ１０１）。
【００７０】
以上により、現在画像の識別画像と過去画像の識別画像との経時的変化量算出処理（ステップＳ２２）が終了される。
【００７１】
［識別結果画像作成処理（ステップＳ２３）］
ステップＳ１０１で算出された、部分空間毎に変化した面積値を基に、ステップＳ１００で設定された部分空間毎に変化量に応じたラベル値を割り当てることで、識別結果画像が作成される（ステップＳ２３）。
【００７２】
［結果表示処理（ステップＳ２４）］
ステップＳ２３で得られた識別結果画像がディスプレイ１５上に表示される（ステップＳ２４）。
【００７３】
図１２（ａ）〜（ｄ）に画面表示例を示す。ディスプレイ１５の上段には、比較対象となる２枚の断層像を表示させる。例えば、上段左側には過去画像を表示させ、上段右側には現在画像を表示させる。また、ディスプレイ１５の下段には、撮影日時、被検体の年齢、性別等の被検体情報、断層像の横幅、高さ、面積等の断層像情報、スライス位置等の様々な情報を表示させる。以下、図１２（ａ）〜（ｄ）に示す具体例について説明する。
【００７４】
図１２（ａ）は、ディスプレイ１５の上段右側に表示された現在画像上に、現在画像と過去画像とで変化があった部分空間を網かけ表示することにより、現在画像と過去画像とで変化があった部分とそうでない部分とを識別表示させたものである。
【００７５】
図１２（ｂ）は、ディスプレイ１５の上段右側に表示された現在画像上に、設定された部分空間の区分と、部分空間毎の脂肪変化量とを重ねて表示させたものである。
【００７６】
図１２（ｃ）は、図１２（ｂ）と同様に、ディスプレイ１５の上段右側に表示された現在画像上に設定された部分空間の区分を重ねて表示させたものである。マウス１７等で画面上に表示されたポインタを動かすことにより、表示されている部分空間をポインタで選択すると、部分空間上に脂肪変化量が「−３０ｃｍ」等のように表示される。
【００７７】
図１２（ｄ）は、図１２（ａ）に示した表示に加え、ディスプレイ１５の下段に部分空間毎の解析結果のリストを表示させたものである。このリストには、部分空間の番号と、その部分空間における脂肪変化量と、その部分空間において変化した脂肪量が全体の脂肪量のどの程度に相当するかを示す情報とが表示されている。なお、解析結果表示は、部分空間別の解析結果のみでなく、断層像毎の解析結果等、様々な解析に応用可能である。
【００７８】
なお、上記画面表示例では、過去画像及び現在画像の２枚の断層像を表示させた例を示したが、断層像を１枚表示し、残りの１枚として肺気腫領域の表示等をさせてもよい。また、画像の表示枚数も２枚に限らず、１枚でもよいし、３枚以上でもよい。また、１枚の画像表示にした場合において、断層像に肺気腫領域を重ね合わせた画像を表示させるようにしてもよい。
【００７９】
ステップＳ２３で得られた識別結果画像をディスプレイ１５上に表示させるのと同時に、又は表示させた後に、受診者に配布するための報告書を印刷するようにしてもよい。報告書は、図１３に示すように、主として、撮影日時、被検体名称等の一般的な情報と、過去画像及び現在画像等の被検体の画像と、内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、ウエスト周囲径等、各脂肪面積、ウエスト周囲径等の経時変化量等の被検体情報と、診断結果とが表示されている。これにより、受診者の治療意識の向上に更に寄与することができる。
【００８０】
本実施の形態によれば、生体情報に関する断層像（現在画像及び過去画像）に基づいて皮下脂肪、内臓脂肪等の体脂肪を自動分離計測し、かつ断層像間の体脂肪量の経時的変化を自動的に算出することができる。
【００８１】
また、本実施の形態では、断層像に含まれる背骨領域を用いて空間的位置合わせを行なうため、複数枚の断層像の位置合わせを自動的にかつ正確に行うことができる。そのため、設定された分割領域毎に体脂肪量の経時変化を正確に算出することができる。
【００８２】
また、本実施の形態では、脂肪領域に所望の部分空間を設定することにより、脂肪領域にどのような変化があるかを、断層像全体のみでなく、所望の部分毎にも把握することができる。
【００８３】
また、本実施の形態では、体脂肪量の経時的変化を分割領域に対応する位置に表示させることにより、各脂肪領域の増減した場所、増減量等を視覚的に捉えることができるため、受診者の治療意識の向上に寄与することができる。
【００８４】
なお、本実施の形態では、脂肪領域を抽出した後で位置合わせ処理を行ったが、位置合わせ処理の後で脂肪領域抽出処理を行ってもよい。
【００８５】
なお、本実施の形態では、被検体の現在画像と過去画像とを用いて内臓脂肪、皮下脂肪の経時的変化量を算出したが、用いる画像は被検体の現在画像と過去画像とに限らず、正常な被検体の断層像とそうでない被検体の断層像に対しても応用できる。
【００８６】
また、本実施の形態では、Ｘ線ＣＴ装置で撮影された画像を用いたが、Ｘ線ＣＴ装置に限らず、ＭＲ装置等の断層像が撮影可能な医用画像撮影装置であればよい。
【００８７】
また、本実施の形態では、医用画像撮影装置で撮影された画像が取り込まれた医用画像診断支援装置において上記の処理が行われたが、これに限らず、Ｘ線ＣＴ装置等の医用画像撮影装置内で体脂肪量の経時的変化を計測し、その結果を表示するようにしてもよい。
【００８８】
また、本実施の形態では、抽出された体領域の画像モーメントより画像の傾きを算出することにより、現在画像と過去画像との傾きを合わせたが、現在画像と過去画像との位置の対応が取ることが可能で、体脂肪の経時的変化量が算出可能であれば、画像の傾きを一致させなくてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本発明が適用された医療画像装置の第１の実施の形態の全体構成を示す概略図である。
【図２】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の全体の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の内臓脂肪計測処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の体領域抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の脂肪外領域抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の脂肪領域分割処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の位置合わせ処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の背骨領域の重心算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の背骨領域抽出処理の過程を示す説明図である。
【図１０】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の経時変化量算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の部分空間の設定例である。
【図１２】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の画面表示例である。
【図１３】上記医用画像診断支援装置の第１の実施の形態の報告書例である。
【符号の説明】
【００９０】
１：医用画像装置、２：医用断層画像撮影装置、４：画像データベース、３：ＬＡＮ、１０：医用画像診断支援装置、１１：ＣＰＵ、１２：主メモリ、１３：磁気ディスク、１４：表示メモリ、１５：ディスプレイ、１６：キーボード、１７：マウス、１８：コントローラ、１９：共通バス
【図１】
2008125728.tif 000003
【図２】
2008125728.tif 000004
【図３】
2008125728.tif 000005
【図４】
2008125728.tif 000006
【図５】
2008125728.tif 000007
【図６】
2008125728.tif 000008
【図７】
2008125728.tif 000009
【図８】
2008125728.tif 000010
【図９】
2008125728.tif 000011
【図１０】
2008125728.tif 000012
【図１１】
2008125728.tif 000013
【図１２】
2008125728.tif 000014
【図１３】
2008125728.tif 000015