(57)【要約】生体機能情報の解析において、複数枚の機能画像と断層像とを逐次目線を動かしながら観察する必要がなく、断層像から得られる情報と複数の機能画像の各々から得られる情報とを一枚の画像から得られ、かつ生体機能異常の重篤度の判定が容易に可能であるような機能画像の表示方法および装置を提供するため、各々固有かつ任意のグラデーションカラースケールで表示されている複数枚の機能画像を任意の重みで合成し、あるいは、複数機能画像間を演算して求めた画像を表示し、あるいはこれらと断層像を任意の重みで重ね合わせる。さらに、重みを適用する範囲、グラデーションカラースケール表示をする範囲、および合成する範囲を操作者が任意に設定および変更可能とする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の画像データを収集する手段と、前記画像データから断層像を作成する手段と、前記断層像から少なくとも一つの生体機能情報を算出する手段と、前記生体機能情報をもとに少なくとも一つの機能画像を作成する手段と、前記機能画像同士を演算した演算後画像や前記機能画像同士の合成像や前記演算後画像または前記機能画像のうち少なくとも一つと前記断層像を合成した合成像を作成する手段と、前記機能画像、前記演算後画像、前記断層像および前記合成像を表示可能な表示手段とを含む画像表示装置において、前記機能画像を作成する手段と合成画像を作成する手段は、前記機能画像および前記演算後画像内の少なくとも一部の領域を前記生体機能情報の評価値に対応した任意のグラデーションカラースケールで表示し、前記機能画像および前記演算後画像内の他の領域は前記グラデーションカラースケールに含まれない任意色でまたは透明に表示することを特徴とする画像表示装置。
【請求項２】
前記合成像は、重ね合わせ表示、並列表示、あるいは部分表示のいずれかによって表示されることを特徴とする請求項１に記載の画像表示装置。
【請求項３】
前記機能画像を作成する手段では、前記機能画像内の上記他の領域における前記機能画像の比率をゼロとすることを特徴とする請求項１または２に記載の画像表示装置。
【請求項４】
前記機能画像を作成する手段では、前記生体機能情報に割り当てるグラデーションカラースケールを任意に変更可能である請求項１から３のいずれかに記載の画像表示装置。
【請求項５】
前記合成像を作成する手段では、前記合成像における各々の機能画像および前記断層像の比率を任意に設定可能である請求項１から４のいずれかに記載の画像表示装置。
【請求項６】
前記機能画像を作成する手段では、上記画素単位の画像データ値が所定範囲内か外によって前記機能画像内の上記一部の領域を特定することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の画像表示装置。
【請求項７】
前記機能画像を作成する手段では、前記機能画像内の任意の関心領域を前記機能画像内の上記一部の領域として決定することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の画像表示装置。
【請求項８】
前記機能画像を作成する手段では、画像データの画素ごとの値である画素値で所定のウインドウレベルとウインドウ幅内にあるものを、変換係数と対応付け、この変換係数をもとに前記グラデーションカラースケールを決めることを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の画像表示装置。
【請求項９】
前記機能画像を作成する手段では、前記機能画像に割り当てるグラデーションカラースケールをＲＧＢ毎に画像データの画素ごとの値である画素値と変換係数を対応付けた各種のルックアップテーブルによって決めることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の画像表示装置。
【請求項１０】
前記生体機能情報は血流量、血液量、平均通過時間などに代表される血流機能情報のうちの少なくとも一つであることを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の画像表示装置。
【請求項１１】
被検者の画像データを収集するステップと、前記画像データから断層像を作成するステップと、前記断層像から少なくとも一つの生体機能情報を算出するステップと、前記生体機能情報をもとに少なくとも一つの機能画像を作成するステップと、前記機能画像同士を演算した演算後画像や前記機能画像同士の合成像や前記演算後画像または前記機能画像のうち少なくとも一つと前記断層像を合成した合成像を作成するステップと、前記機能画像、前記演算後画像、前記断層像および前記合成像を表示可能な表示ステップとを含む画像表示方法において、前記機能画像を作成する手段と合成画像を作成するステップは、前記機能画像および前記演算後画像内の少なくとも一部の領域を前記生体機能情報の評価値に対応した任意のグラデーションカラースケールで表示し、前記機能画像および前記演算後画像内の他の領域は前記グラデーションカラースケールに含まれない任意色でまたは透明に表示することを特徴とする画像表示方法。
【請求項１２】
前記合成像は、重ね合わせ表示、並列表示、あるいは部分表示のいずれかによって表示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１３】
前記機能画像を作成するステップでは、前記機能画像内の他の部分における前記機能画像の比率をゼロとすることを特徴とする請求項１１または１２のいずれか一つに記載の画像表示方法。
【請求項１４】
前記機能画像を作成するステップでは、前記生体機能情報画像に割り当てるグラデーションカラースケールを任意に変更可能である請求項１１から１３に記載の画像表示方法。
【請求項１５】
前記合成像を作成するステップでは、前記合成像における各々の機能画像および前記断層像の比率を任意に設定可能である請求項１１から１４のいずれかに記載の画像表示方法。
【請求項１６】
前記機能画像を作成するステップでは、上記画素単位の画像データ値が所定範囲内か外によって前記機能画像内の上記一部の領域を特定することを特徴とする請求項１２から１５のいずれかに記載の画像表示方法。
【請求項１７】
前記機能画像を作成するステップでは、前記機能画像内の任意の関心領域を前記機能画像内の上記一部の領域として決定することを特徴とする請求項１２から１６のいずれかに記載の画像表示方法。
【請求項１８】
前記機能画像を作成するステップでは、画像データの画素ごとの値である画素値で所定のウインドウレベルとウインドウ幅内にあるものを、変換係数と対応付け、この変換係数をもとに前記グラデーションカラースケールを決めることを特徴とする請求項１１から１７のいずれかに記載の画像表示方法。
【請求項１９】
前記機能画像を作成するステップでは、前記機能画像に割り当てるグラデーションカラースケールをＲＧＢ毎に画像データの画素ごとの値である画素値と変換係数を対応付けた各種のルックアップテーブルによって決めることを特徴とする請求項１１から１８のいずれかに記載の画像表示方法。
【請求項２０】
記生体機能情報は血流量、血液量、平均通過時間などに代表される血流機能情報のうちの少なくとも一つであることを特徴とする請求項１１から１９のいずれかに記載の画像表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、ＣＴ装置やＭＲＩ装置等の画像診断装置において、これらから得られる断層像に基づいて、生体機能情報の解析や評価を行なうことに関する。
【背景技術】  生体機能情報を解析する際、複数の機能情報を総合的に鑑みて診断する場合がある。例えば、脳灌流機能情報の解析においては、一般的に、脳血流量（Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ、つまりＣＢＦ）像、脳血液量（Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｖｏｌｕｍｅ、つまりＣＢＶ）像、平均通過時間（Ｍｅａｎ  Ｔｒａｎｓｉｔ  Ｔｉｍｅ、つまりＭＴＴ）像など複数の機能画像の各々から得られる情報と断層像から得られる情報（例えばｅａｒｌｙ  ＣＴｓｉｇｎや血管の走行、組識の位置などの解剖学的所見）とを総合的に観察して診断する。
生体機能情報を示す画像の表示方法として、特開２００２−２８２２４８号公報に示されているように、一枚の機能画像と断層像を重ね合わせ、一枚の合成画像として表示する方法がある。この方法によれば、断層像から得られる情報とある機能画像から得られる情報とを一枚の画像上に表示するものである。血流、血液量、平均通過時間などのうちの１つのパラメータについて、計測値の範囲を複数に分割して、カラーマップを使用してその計測値の範囲ごとに異なった色相を割り当てている。しかし、表示可能なパラメータが１つであるため生体機能の異常、症状、および危険性が軽度であるのか重度であるのか（以下、重篤度という）を、総合的に認識ができないという問題があった。また、断層像全面に色表示が乗るため情報が煩雑で異常の判定が困難という問題があった。
複数回の検査において得られた複数の機能画像を表示させて観察する方法として、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を差分し顕著な変化が現われている領域を標準脳ＭＲ画像上に合成するＳＩＳＣＯＭ（Ｓｕｂｔｒａｃｔｅｄ  Ｉｃｔａｌ  ＳＰＥＣＴ  Ｃｏ−Ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ  ｔｏ  ＭＲＩ）と呼ばれる手法もある。この手法は、特にてんかんの患者などに対して発作時（ｉｃｔａｌ）と発作間（ｉｎｔｅｒｉｃｔａｌ）でそれぞれ撮影したＳＰＥＣＴ画像を差分して機能画像を得るもので、この際補助的に、電極式の脳波計（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ（ＥＥＧ））を併用している。上記ＳＩＳＣＯＭはＳＰＥＣＴ画像にのみ対応しており、ＣＴ画像やＭＲ画像から作成した機能画像には適用できない。つまり、単一の画像診断装置で撮影するときと比べて異なる画像診断装置で撮影した断層像同士を重ねる時、ＣＴ画像やＭＲＩ画像を標準脳にする必要があるが、そのための位置合わせや形状合わせが困難である。また、ＳＰＥＣＴ画像とＭＲ画像の両方を取得しなければならず、患者を拘束する時間が長くなるという問題がある。また、ＳＰＥＣＴ画像とＭＲ画像の重ね合わせ時には、ＳＰＥＣＴ画像を標準脳にあわせて変形して上記ＭＲ画像と位置合わせするため、患者本来の脳の形状が失われ重要な形態情報が失われる可能性がある。特に、患者の頭蓋が変形している場合にはこの形態情報の喪失は深刻な問題である。
【発明の開示】
本発明の目的は、単一の画像診断機器（モダリティ）により、断層像から得られる情報と複数の機能画像から得られる情報とを一枚の画像に集約して重篤度の判定を容易化できる画像診断装置を提供することにある。本発明の目的は、必要な複数の機能画像中の情報のうち必要な部分の情報のみ表示させ、煩雑な情報による判断の迷いを防ぎ、効率的な重篤度の判定を可能とする画像診断装置および画像診断方法を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、複数回の検査間におけるＣＴ画像あるいはＭＲ画像を元に作成した機能画像から、検査部位の本来の形状を失うことなく、生体機能情報の経時変化を容易に把握することで生体機能情報の解析が可能な画像診断装置および画像診断方法を提供することにある。
さらに、本発明の他の目的は、同一データに対して異なる操作者が解析した場合でも、操作者の癖に係わらず客観的に生体機能情報の経時変化が評価および解析できる画像診断装置および画像診断方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、複数のモダリティを使用することなくＣＴ装置あるいはＭＲ装置等のいずれかのモダリティを使用して、生体機能情報の経時変化の把握および解析ができる画像診断装置および画像診断方法を提供することにある。
すなわち、本発明第１の特徴によれば、被検者の画像データを収集する手段と、前記画像データから断層像を作成する手段と、前記断層像から少なくとも一つの生体機能情報を算出する手段と、前記生体機能情報をもとに少なくとも一つの機能画像を作成する手段と、前記機能画像同士を演算した演算後画像や前記機能画像同士の合成像や前記演算後画像または前記機能画像のうち少なくとも一つと前記断層像を合成した合成像を作成する手段と、前記機能画像、前記演算後画像、前記断層像および前記合成像を表示可能な表示手段とを含む画像表示装置において、前記機能画像を作成する手段と合成画像を作成する手段は、前記機能画像および前記演算後画像内の少なくとも一部の領域を前記生体機能情報の評価値に対応した任意のグラデーションカラースケールで表示し、前記機能画像および前記演算後画像内の他の領域は前記グラデーションカラースケールに含まれない任意色でまたは透明に表示することを特徴とする。
本発明第２の特徴によれば、上記１の画像表示装置において、前記合成像は、重ね合わせ表示、並列表示、あるいは部分表示のいずれかによって表示されることを特徴とする。
本発明第３の特徴によれば、上記第１または２の特徴による画像表示装置において、前記機能画像を作成する手段では、前記機能画像内の上記他の領域における前記機能画像の比率をゼロとすることを特徴とする。
本発明第４の特徴によれば、上記第１から３の特徴による画像表示装置において、前記機能画像を作成する手段では、前記生体機能情報に割り当てるグラデーションカラースケールを任意に変更可能であることを特徴とする。
本発明第５の特徴によれば、上記第１から４の特徴による画像表示装置において、前記合成像を作成する手段では、前記合成像における各々の機能画像および前記断層像の比率を任意に設定可能であることを特徴とする。
本発明第６の特徴によれば、上記第１から５の特徴による画像表示装置において、前記機能画像を作成する手段では、上記画素単位の画像データ値が所定範囲内か外によって前記機能画像内の上記一部の領域を特定することを特徴とする。
本発明第７の特徴によれば、上記第１から６の特徴による画像表示装置において、前記機能画像を作成する手段では、前記機能画像内の任意の関心領域を前記機能画像内の上記一部の領域として決定することを特徴とする。
本発明第８の特徴によれば、上記第１から６の特徴による画像表示装置において、前記機能画像を作成する手段では、画像データの画素ごとの値である画素値で所定のウインドウレベルとウインドウ幅内にあるものを、変換係数と対応付け、この変換係数をもとに前記グラデーションカラースケールを決めることを特徴とする。
本発明第９の特徴によれば、上記第１から８の特徴による画像表示装置において、前記機能画像を作成する手段では、前記機能画像に割り当てるグラデーションカラースケールをＲＧＢ毎に画像データの画素ごとの値である画素値と変換係数を対応付けた各種のルックアップテーブルによって決めることを特徴とする。
本発明第１０の特徴によれば、上記第１から９の特徴による画像表示装置において、上記生体機能情報は血流量、血液量、平均通過時間などに代表される血流機能情報のうちの少なくとも一つであることを特徴とする。
本発明第１１の特徴によれば、被検者の画像データを収集するステップと、前記画像データから断層像を作成するステップと、前記断層像から少なくとも一つの生体機能情報を算出するステップと、前記生体機能情報をもとに少なくとも一つの機能画像を作成するステップと、前記機能画像同士を演算した演算後画像や前記機能画像同士の合成像や前記演算後画像または前記機能画像のうち少なくとも一つと前記断層像を合成した合成像を作成するステップと、前記機能画像、前記演算後画像、前記断層像および前記合成像を表示可能な表示ステップとを含む画像表示方法において、前記機能画像を作成する手段と合成画像を作成するステップは、前記機能画像および前記演算後画像内の少なくとも一部の領域を前記生体機能情報の評価値に対応した任意のグラデーションカラースケールで表示し、前記機能画像および前記演算後画像内の他の領域は前記グラデーションカラースケールに含まれない任意色でまたは透明に表示することを特徴とする。
本発明第１２の特徴によれば、上記第１１の特徴による画像表示方法において、前記合成像は、重ね合わせ表示、並列表示、あるいは部分表示のいずれかによって表示されることを特徴とする。
本発明第１３の特徴によれば、上記第１１から１２の特徴による画像表示方法において、前記機能画像を作成するステップでは、前記機能画像内の他の部分における前記機能画像の比率をゼロとすることを特徴とする。
本発明第１４の特徴によれば、上記第１１から１３の特徴による画像表示方法において、前記機能画像を作成するステップでは、前記生体機能情報画像に割り当てるグラデーションカラースケールを任意に変更可能である。
本発明第１５の特徴によれば、上記第１１から１４の特徴による画像表示方法において、前記合成像を作成するステップでは、前記合成像における各々の機能画像および前記断層像の比率を任意に設定可能であることを特徴とする。
本発明第１６の特徴によれば、上記第１１から１５の特徴による画像表示方法において、前記機能画像を作成するステップでは、上記画素単位の画像データ値が所定範囲内か外によって前記機能画像内の上記一部の領域を特定することを特徴とする。
本発明第１７の特徴によれば、上記第１１から１６の特徴による画像表示方法において、  前記機能画像を作成するステップでは、前記機能画像内の任意の関心領域を前記機能画像内の上記一部の領域として決定することを特徴とする。
本発明第１８の特徴によれば、上記第１１から１７の特徴による画像表示方法において、前記機能画像を作成するステップでは、画像データの画素ごとの値である画素値で所定のウインドウレベルとウインドウ幅内にあるものを、変換係数と対応付け、この変換係数をもとに前記グラデーションカラースケールを決めることを特徴とする。
本発明第１９の特徴によれば、上記第１１から１８の特徴による画像表示方法において、前記機能画像を作成するステップでは、前記機能画像に割り当てるグラデーションカラースケールをＲＧＢ毎に画像データの画素ごとの値である画素値と変換係数を対応付けた各種のルックアップテーブルによって決めることを特徴とする。
本発明第２０の特徴によれば、上記第１１から１９の特徴による画像表示方法において、上記生体機能情報は血流量、血液量、平均通過時間などに代表される血流機能情報のうちの少なくとも一つであることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】  図１は、本発明の機能画像の表示方法および装置の構成図である。図２は、データ収集から合成画像表示までのフローチャートである。図３は、変換係数の算出方法の説明図である。図４は、機能画像用ルックアップテーブルの構成を示す図である。図５は、機能画像用ルックアップテーブルの説明図である。図６は、断層像用ルックアップテーブルの構成を示す図である。図７は、ブレンド機能画像のサンプル画像である。図８は、断層像上投影ブレンド機能画像のサンプル画像である。図９は、本発明の実施例２におけるデータ収集から合成画像表示までのフローチャートである。図１０は、本発明の実施例２における画像間演算時のＲＯＩ設定方法の一例を説明する図である。図１１は、本発明の実施例２における治療前におけるＭＴＴ機能画像である。図１２は、本発明の実施例２における治療後におけるＭＴＴ機能画像である。図１３は、本発明の実施例２における治療前後のＭＴＴ差分画像とＣＴ断層像を合成した画像である。図１４は、治療前におけるＣＢＶ機能画像である。図１５は、治療後におけるＣＢＶ機能画像である。図１６は、上記図１１、１２、１４、１５に関して、治療前後のＣＢＶおよびＭＴＴ差分画像とＣＴ断層像を合成した画像である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、添付図面に従って本発明に係る機能画像の表示方法および装置の好ましい実施の形態について詳説する。
【実施例１】  図１は本発明に係る機能画像の表示方法および装置の好ましい実施の形態を示す図である。本発明に係る機能画像の表示方法および装置は、Ｘ線減衰信号や核磁気共鳴から放出されるエコー信号などの断層像データ収集手段１で、例えばＣＴ装置やＭＲＩ装置を示す。収集手段１の制御や各種演算を行うコンピュータ２と、マウスやキーボード等のコンソール３と、ディスプレイ等の表示手段４からなる。コンピュータ２には、収集手段１を制御するプログラムや画像再構成等の断層像の作成を行うプログラム、生体機能情報の解析やマッピングを行うプログラム、合成像を作成するプログラムが搭載されている。本発明に係る機能画像の表示方法および装置を構成するにあたり、前記各プログラムは、一台のコンピュータ内に搭載されていてもよく、演算の種類毎に複数のコンピュータに分けて搭載してもよい。
図２は本発明に係る機能画像の表示方法および装置のデータ収集から合成画像の表示までを示すフローチャートである。このフローチャートは図１のコンピュータ２または図示しない外部のコンピュータに内蔵されるソフトウエアにより実現される。
本実施例をこのフローチャートに沿って説明する。まず、コンピュータ２に搭載された制御プログラムにより制御された収集手段１により、Ｘ線減衰データや磁化率信号強度データを収集する（ステップ２０１）。
ステップ２０１では、コンピュータ２上の制御プログラムにより制御された収集手段１により、Ｘ線減衰信号や核磁気共鳴から放出されるエコー信号を収集する。例えばデータ収集装置がＣＴ装置で、解析したい生体機能情報が頭部の灌流情報であるならば、患者５にヨード系造影剤のようなコントラスト強調物質を注した後に、その物質の流入する特定の臓器や部位に的を絞り時間を追って撮影（いわゆるダイナミック撮影）を行うことで、生体機能情報の解析に必要なデータを収集できる。
ステップ２０２では、コンピュータ２に搭載された画像再構成等のプログラムを用いて、断層像を作成する。
ステップ２０３では、ステップ２０２で作成した断層像を表示する。
ステップ２０４では、例えばコンピュータ２に搭載された生体機能情報の解析プログラムを用いて、生体機能情報を表すパラメータ、すなわち例えば画素値Ｐを算出する。ここでいうパラメータの代表的なものとしては、脳血流量（Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｆｌｏｗ、つまりＣＢＦ）像，脳血液量（Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｖｏｌｕｍｅ、つまりＣＢＶ）像，平均通過時間（Ｍｅａｎ  Ｔｒａｎｓｉｔ  Ｔｉｍｅ、つまりＭＴＴ）像がある。
パラメータの算出は、分解能の低下を防ぐ目的では断層像の１画素毎に行うことが望ましいが、生体機能情報の診断を早急に行うときのように短時間で演算を終了すると必要に迫られた場合には、画像を縮小して演算してもよいし、数画素毎に演算してもよい。
ステップ２０５では、コンピュータ２に搭載されたマッピングプログラムを用いて、ステップ２０４で得られた演算結果をマッピングすることで機能画像を作成する。
ステップ２０６では、ステップ２０５で作成した機能画像を表示手段４に表示する。なお、ステップ２０６において、機能画像を表示するだけでなく、必要に応じて機能画像と断層像と一緒に表示してもよい。なお、続けて合成像を作成するときはここで画像表示をしなくてもよい。
ステップ２０７では、後述するように、コンピュータ２に搭載された合成像作成プログラムを用いて合成像を作成する。
ステップ２０８では、合成像を表示手段４に表示する。なお、ステップ２０８では、画像を表示するだけでなく、必要に応じて合成画像、機能画像、および断層像のうち少なくとも２つを一緒に表示してもよい。
図２のフローチャートに関して、既にＸ線減衰データや磁化率信号強度データが既に収集済みの場合は、コンピュータ２に内蔵または外付けされているハードディスク等のストレージ手段６からＸ線減衰データや磁化率信号強度データを読み込んだ後、ステップ２０２以降を実行すればよい。
さらに、図２のフローチャートに関して、断層像が既に作成済みの場合は、コンピュータ２に内蔵または外付けされているハードディスク等のストレージ手段５から断層像を読み込んだ後、ステップ２０３以降を実行すればよい。
さらに、図２のフローチャートに関して、機能画像が既に作成済みの場合は、コンピュータ２に内蔵または外付けされているハードディスク等のストレージ手段５から機能画像を読み込んだ後、また必要に応じて機能画像と断層像を読み込んだ後、ステップ２０６以降を実行すればよい。
次に、ステップ２０７の合成像の作成方法について説明する。本実施の形態では、ある臓器における生体機能情報の種類すなわち機能画像の総数をＭ枚として説明する。
また、階調数は正の整数であり、例えば、８ビット（２５６階調）や、１２ビット（４，０９６階調）や、１６ビット（６５，５３６階調）や３２ビット（４，２９４，９６７，２９６階調）である。
以下、色調とは、色相、彩度、明度、あるいはそれらのうち少なくとも２つの組み合わせをいう。また、カラーグラデーションスケールとは、画素値の最大値と最小値の範囲を少なくとも１段階以上に分割して、各段階にそれぞれ別の色調を割り当てたもの、つまり色階調の連続体をいう。
（１）画素から変換係数への変換
ブレンド機能画像と呼称するものを説明する。このブレンド機能画像とは、生体機能情報をカラーグラデーションスケールに対応して表示している機能画像を複数枚重ね合わせるように合成したものである。ここで、機能画像間での使用色調は異なる。なお、ブレンド機能画像の元画像である機能画像の中には、画像中の特定領域のみをあるカラーグラデーションスケールで表示したものも含まれる。この場合、特定領域外は任意の特定色で表示してもよい。ブレンド機能画像を作成するにあたっては、機能画像の画素値Ｐと表示ウィンドウ値ＷＬ、表示ウィンドウ幅ＷＷを基に変換係数Ｃを算出する。変換係数Ｃは、たとえば図３を参照して次式１のように求める。ここで、ＷＬはウインドウレベルで、ＷＷはウインドウ幅を示す。表示の濃度はウインドウレベルを中心として、その上下ＷＷ／２ずつの範囲に対して割り当てられる。この範囲ＷＷの外側では濃度がなくなるかあるいは飽和して変化がない。つまり、表示ウィンドウ幅ＷＷより画素値の大きいところは飽和させて白く飛ばし、逆に小さいところは最も暗くつぶすことになる。また、ＰＭＡＸは最大画素値を、ＣＭＡＸは変換係数の最大値を表す。
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なお、図３に示した例では、（ＷＬ−ＷＷ／２）から（ＷＬ＋ＷＷ／２）の区間を線形に変換したが、必要に応じて任意の非線形の変換を行ってもよい。また、画素値Ｐをそのまま変換係数Ｃとすることも考えられる。
図４に、ブレンド機能画像の作成に用いるルックアップテーブル（以下ＬＵＴと称する）を示す。本実施の形態で述べるところのＬＵＴとは、前述の変換係数Ｃと、表示色の各成分（例えばＲ成分，Ｇ成分，Ｂ成分）との対応表である。（ＷＬ−ＷＷ／２）以下の領域の画素にあてはめる変換係数Ｃは、カラーグラデーションスケール中の一端にある最暗色（下端色）である。以下、カラー表示するためのＲ，Ｇ，Ｂのそれぞれの最暗色をＲｌ，Ｇｌ，Ｂｌと表示する。なお、色調中の色相のみを変えて上記カラーグラデーションスケールの各段階に割り当てたときは、必ずしも最暗色部に一番暗く見える色が割り当てられないこともある。しかし、このような場合も便宜上、最暗色（下端色）と呼ぶことにする。
一方、変換係数Ｃの値が（ＷＬ＋ＷＷ／２）以上の領域の画素にあてはめる変換係数Ｃは、カラーグラデーションスケール中の他端にあり最も明るい最明色（上端色）である。以下、カラー表示するためのＲ，Ｇ，Ｂのそれぞれの最明色（上端色）をＲｈ，Ｇｈ，Ｂｈと表示する。なお、上述と同じように、色調中の色相のみを変えて上記カラーグラデーションスケールの各段階に割り当てたときは、必ずしも最明色部に一番明るく見える色が割り当てられないこともある。しかし、このような場合も便宜上、最明色（上端色）と呼ぶことにする。
ある変換係数ＣにおけるＬＵＴのＲ，Ｇ，Ｂの各成分Ｒ（Ｃ），Ｇ（Ｃ），Ｂ（Ｃ）は、例えば図５に示すような機能画像用のＬＵＴを参照して、次式（２）に従って決定すればよい。なお、図５はＲＧＢ各色毎のＬＵＴの一例で、機能画像ごとに割り当てるＲＧＢのテーブルの初期値と傾斜はそれぞれ異なるのが通常である。ＲＧＢの初期値である最暗色Ｒｌ，Ｇｌ，Ｂｌの組み合わせによって生体機能情報を表現する色の系統が定まる。
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図５に示した例では、最暗色から最明色までの各成分値を線形に結んだが、必要に応じて任意の非線形に結んでもよい。機能画像がＭ枚であるならば、機能画像１，機能画像２．．．機能画像Ｍの各々に対応したＭ個のルックアップテーブル、すなわちＬＵＴ１，ＬＵＴ２．．．ＬＵＴＭを設定することが望ましい。しかし、これに限らず複数の機能画像間で同一のものを使用してもよい。
（２）ブレンド機能画像の作成
複数の機能画像が重なった部分における表示画素の取り扱いについて説明する。ここでブレンド機能画像におけるある画素（ｉ，ｊ）の表示色を左右するＲ，Ｇ，Ｂの各成分をＲＦ（ｉ，ｊ），ＧＦ（ｉ，ｊ），ＢＦ（ｉ，ｊ）とおくと、これらは次式３のように決定することができる。
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ここでＷｋは複数の機能画像を合成する重み（配分）を、Ｃｋ（ｉ，ｊ）は画素（ｉ，ｊ）における機能画像ｋの変換係数を表す。また、Ｒｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｇｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｂｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ））は、変換係数Ｃｋ（ｉ，ｊ）におけるＬＵＴｋで規定されるＲ，Ｇ，Ｂの各成分値を表し、式２の変換係数Ｃに画素ごとの変換係数Ｃｋ（ｉ，ｊ）を入力して計算される値である。なお、上述の通り、ここでは特に機能画像の種類の数ｋを１〜Ｍまでの整数としている。
グラデーションカラースケールで表示する領域は、画像全体であっても画像の一部であってもよい。画像の一部つまり特定領域のみをグラデーションカラースケールで表示するときは、コンソール４を介して閾値、範囲、およびＲＯＩなどのうちの少なくとも一つによって設定できる。このような閾値、範囲、およびＲＯＩは機能画像の種類毎に一個または複数個設定してもよい（処理１）。
ある機能画像ｋのある画素（ｉ，ｊ）が丁度生体機能を表わしているようなとき、つまり例えばその画素（ｉ，ｊ）がＲＯＩ内にあるようなとき、またはその画素値が機能画像ｋに対する閾値で決まる範囲内であるならば、前述の図４のようなＬＵＴｋに従ってＲｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｇｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｂｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ））の各成分を決定する。画素値や画素が、上述のように閾値、範囲、およびＲＯＩのいずれの範囲内にも該当しないならば、肝心な機能表示を妨げないような特定色で表示するように特定値をＲｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｇｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｂｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ））の各成分に割り当てる（処理２）。
処理１と処理２を全画素に対して行うことにより、ある機能画像において上記設定範囲内のみをグラデーションカラースケールで表示し、他の範囲は特定色で表示することができる。処理１と処理２は全ての機能画像に対して行ってもよいし、一部の機能画像に対して行うだけでもよい。
処理１と処理２を施した各機能画像の合成について説明する。このように合成される機能画像は以下ブレンド機能画像と呼称する。ブレンド機能画像のデータは画素ごとに得られる。式３に従って画素ごとにＲＦ（ｉ，ｊ），ＧＦ（ｉ，ｊ），ＢＦ（ｉ，ｊ）を決定するが、この際には特定色で表示されている画素は、その機能画像の重みＷｋを０にして計算する。全画素ごとのデータＲＦ（ｉ，ｊ），ＧＦ（ｉ，ｊ），ＢＦ（ｉ，ｊ）が得られたら、（ｉ，ｊ）の座標に従ってマッピングして画像表示を行う。こうして、ブレンド機能画像を作成することができる。もしＮ枚の機能画像の全てを合成する必要がない場合は、合成する必要がない機能画像の重みを０にして合成すればよい。なお、特定の範囲の設定として、閾値と、範囲と、ＲＯＩとを例示したが、必要に応じて他のパラメータを用いて設定してもよい。
（３）断層像上投影ブレンド機能画像の作成
次に、断層像とブレンド機能画像との重ね合わせ合成像（以下、断層像上の投影ブレンド機能画像）の作成方法を説明する。ここで、断層像上投影ブレンド機能画像におけるある画素（ｉ，ｊ）の表示色の各成分をＲＴＦ（ｉ，ｊ），ＧＴＦ（ｉ，ｊ），ＢＴＦ（ｉ，ｊ）とすると、上式３のように求めたブレンド機能画像の画素毎の色成分ＲＦ（ｉ，ｊ），ＧＦ（ｉ，ｊ），ＢＦ（ｉ，ｊ）と画素（ｉ，ｊ）における断層像の変換係数ＣＣ（ｉ，ｊ）と、記号ｔで判別される複数の断層像用ルックアップテーブルＬＵＴＴに対応させて変換係数ＣＣ（Ｐ）について求めた各色成分値ＲＴ（ＣＣ（ｉ，ｊ）），ＧＴ（ＣＣ（ｉ，ｊ）），ＢＴ（ＣＣ（ｉ，ｊ））と、それぞれブレンド機能画像と断層像の重みＷＢおよびＷＴとを、用いて次式４のように決
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定できる。
断層像は一般的にグレースケールで表示するので、断層像用ルックアップテーブルＬＵＴＴは例えば図６のように設定すればよい。断層像上投影ブレンド機能画像を作成するには、グラデーションカラースケールで表示されている画素の場合は式４に従ってＲＴＦ（ｉ，ｊ），ＧＴＦ（ｉ，ｊ），ＢＴＦ（ｉ，ｊ）を決定し、特定色で表示されている画素は式４において重みＷＢを０にして、ＲＴＦ（ｉ，ｊ），ＧＴＦ（ｉ，ｊ），ＢＴＦ（ｉ，ｊ）を決定する。これを全画素に対して行ってマッピングすれば断層像上投影ブレンド機能画像が完成する。
ブレンド画像や断層像上投影ブレンド機能画像において、ある機能画像ｋのグラデーションカラースケールを変更したい場合には、コンソール４から入力されるパラメータに基づいてその機能画像に対応するルックアップテーブルＬＵＴｋを前述の方法で変更することで、上式３中のＲｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｇｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｂｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ））を変更すればよい。なお、ｋは１〜ｍまでの整数である。
ブレンド画像や断層像上投影ブレンド機能画像において、ある機能画像ｋから得られる情報の強調度を変更する場合には、コンソール４から入力されるパラメータに基づいて上式３中のＷｋを変更すればよい。
ブレンド画像や断層像上投影ブレンド機能画像において、グラデーションカラースケールで表示されている領域を変更したい場合は、閾値や範囲やＲＯＩなどこの領域を規定するパラメータをコンソール４から入力して変更すればよい。
断層像上投影ブレンド機能画像において、ブレンド機能画像の強調度を変更する場合には、コンソール４から入力されるパラメータに基づいて上式４中のＷＢやＷＴを変更すればよい。
図７と図８に本発明にかかわる実施例をＣＴ画像から作成した脳血流機能画像へ適用した例を示す。図７は、３種の機能情報（脳血流量、脳血液量、平均通過時間）から作成したブレンド機能画像のサンプル画像であり、脳血流量の異常領域３１、脳血液量の異常領域３２、平均通過時間の異常領域３３とその他の領域３９の合成像である。図８は、３種の機能情報（脳血流量、脳血液量、平均通過時間）から作成したブレンド機能画像とＣＴ像３０から作成した断層像上投影ブレンド機能画像のサンプル画像である。これらサンプル画像では、脳血流量の異常領域３１を緑系のグラデーションカラースケールで表示し、脳血液量の異常領域３２を青系のグラデーションカラースケールで表示し、平均通過時間の異常領域３３を赤系のグラデーションカラースケールで表示している。これらサンプル画像は単に脳血流量，脳血液量，平均通過時間の各生体学的パラメータに異常が認められる領域を一枚の画像上に表示するだけでなく、色合いの濃淡や各色の混ざり具合によって異常の重篤度をも示しており、本発明の効果が理解されるであろう。これらブレンド機能画像や断層像上投影ブレンド機能画像は１種類ではなく、多数存在する機能画像のうちの異なる幾つかを選択して合成することにより、異なる複数のブレンド機能画像や断層像上投影ブレンド機能画像を作成することが可能である。これら複数のブレンド機能画像や断層像上投影ブレンド機能画像を同時に画面上に表示することが可能である。
以上本実施例１によれば、機能画像中しきい値以上の値を示す画素を病変部などの特徴部と推測して表示する。この機能画像のパラメータを複数とすることで判断の情報を増やすことができる。これら特徴部をパラメータごとに別の色で表示することでどのパラメータがどこの部位でどのような異常を示しているのか一目でわかり、これらを重ね合わせて表示することである部位に複数のパラメータの異常が発生している点も一見してわかる。
さらに上記色付けした特徴部の内部で、画素値の大きさに応じて色の濃淡や色合いを変更可能で、これによりどの程度異常であるのかが判別できる。
また、これら特徴部の透明度を変更可能なので、操作者が視認しやすい画面状態に変更可能である。さらに特徴部外周や特に診断したい部位を画像上で選択してＲＯＩとしてその部分のみを上記のように色付けして表示可能であるため、不要な情報で診断の妨げとなることもない。
また、図８のように断層像４０と重ね合わせて表示することで、頭蓋など外部との位置関係が把握しやすく、診断がよりやりやすくなっている。また、機能画像は並列して表示したり重ね合わせたり、一部重ね合わせたりと任意の配置を選択できるため、時々の診断や使用者の意図にあわせた使い方が可能である。また、機能画像は主にＣＢＦ，ＣＢＶ，ＭＴＴを使用し、それらの計測値も同時に画面上で確認できる。また、上記の特徴部作成のＲＯＩや閾値や配置を記録しておくことで、同じ条件下での診断をいつでも繰りかえすことが可能で、これにより手術や治療の前後での機能画像の比較が容易になるとともに、操作者の違いなどに起因する恣意の入らない手術や治療の効果測定が行える。
さらには治療前後の差分画像も表示できる。
【実施例２】  実施例２も、実施例１と同様に、図１のような構成を利用する。各構成要素は、実施例１のとおりであるので、それらの説明は省略する。実施例２においても、画像処理装置２はたとえばコンピュータであり、データ収集手段１を制御するプログラムや画像再構成等の断層像の作成を行うプログラム、生体機能情報の解析やマッピングを行うプログラム、合成像を作成するプログラムが搭載されている。なお、前記各プログラムは、一台のコンピュータ内に搭載しても、あるいは、演算の種類毎に複数のコンピュータに分けて搭載してもよい。
図９は本実施例に係わる画像診断装置のプログラムによる、データ収集から合成画像の表示までを示すフローチャートである。本実施例による処理をこのフローチャートに従って説明する。ステップ３０１では、コンピュータ２に搭載された制御プログラムにより制御された収集手段１により（図１参照）、Ｘ線減衰信号や核磁気共鳴から放出されるエコー信号を収集する。
たとえば、収集装置がＣＴ装置で、解析したい生体機能情報が頭部の灌流情報であるならば、患者５にヨード系造影剤のようなコントラスト強調物質を注した後にダイナミック撮影を行うことで、生体機能情報の解析に必要なデータを収集できる。
ステップ３０２では、コンピュータ２に搭載された画像再構成用のプログラム等を用いて、断層像を作成する。断層像はアキシャル、コロナル、サジタル等の任意の断面でよい。ステップ３０３では、ステップ３０２で作成した断層像を表示する。ステップ３０４では、コンピュータ２などに搭載された生体機能情報の解析プログラムを用いて、生体機能情報を表すパラメータを算出する。パラメータの算出は、分解能の低下を防ぐという観点からは断層像の１画素毎に行うことが望ましいが、生体機能情報の診断を早急に行う場合のように短時間で演算を終了する必要のある場合には、画像を縮小して演算してもよく、数画素毎に演算してもよい。ステップ３０５では、コンピュータ２などに搭載されたマッピングプログラムを用いて、ステップ３０４で得られた演算結果をマッピングすることで機能画像を作成する。ステップ３０６では、ステップ３０５で作成した機能画像を表示手段４に表示する。なお、ステップ３０６においては、機能画像を表示するだけでなく、必要に応じて機能画像と断層像とを同時に表示してもよい。
ステップ３０７では、差分演算などの画像間演算が必要か否かを操作者が選択し、不要ならばステップ３０９に進む。複数回の検査において生体機能情報が有意に変化している領域を強調して表示したい場合などでは、差分演算などの画像間演算を実行することが望ましい。
ステップ３０７で、画像間演算必要と選択した場合、定量値補正も必要か否かを操作者が選択し、不要ならばステップ３０８に進む。例えば脳灌流画像において、撮影断面によっては、撮影スライスにまたがる低ＣＴ値の物体の存在によって、そのスライスに沿った断層像中特に主幹動脈などの高ＣＴ値の部分でＣＴ値が正確に算出されない現象である部分容積効果（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｖｏｌｕｍｅ  Ｅｆｆｅｃｔ）の影響を適切に補正することができず、定量値が過大評価される場合がある。このような場合には、定量値を補正してから画像間演算を行うことが望ましい。ステップ３０８では、定量値補正が必要な場合にコンピュータ２に搭載された定量値補正プログラムを用いて定量値補正を行う。ステップ３０８では、さらにコンピュータ２に搭載された画像間演算プログラムを用いて演算後画像を作成する。なお、ステップ３０８における画像間演算は、差分演算等の任意の演算でよい。ステップ３０９では、演算後画像または機能画像に対して断層像と合成する領域の条件を設定する。
ただし、演算後画像または機能画像の全領域をそのまま断層像上に重ね合わせ合成する場合、このステップは不要である。演算後画像または機能画像の特定の領域のみを断層像上に重ね合わせ合成する場合には、閾値やＲＯＩを設定したり、任意の条件式を満たす画素のみを選択することにより重ね合わせる領域を指定する。たとえば演算後画像が、複数の検査における脳灌流機能画像の差分画像である場合において、右半球で顕著に変化が表れている領域のみを表示したい場合には、ＲＯＩを右半球全体に指定し、画素値Ｐが次式５の条件を満たす画素のみを断層像上に重ね合わせ合成すればよい。
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なお、上式において、Ｍｅａｎは演算後画像の全画素値の平均値、ＳＤは標準偏差値、ｋは任意の実数を示す。
また、たとえば機能画像が、複数の検査における脳灌流機能画像である場合において、異常領域の経時変化を表示したい場合には、画素値が閾値以下または閾値以上の画素のみを断層像上に重ね合わせ合成する。
ステップ３１０では、コンピュータ２に搭載された合成像作成プログラムを用いて合成像を作成する。この合成像作成の詳細は後述する。ステップ３１１では、合成像を表示手段４に表示する。なお、ステップ３１１において、合成像を表示するだけでなく、必要に応じて合成像と機能画像、演算後画像、断層像などの画像を同時に表示してもよい。また、このとき、ステップ３０９で設定した合成する領域における画素数、平均値、標準偏差値、ヒストグラムなどを合わせて表示することで、生体機能情報の解析により有用な情報が提供できる。
既にＸ線減衰データや磁化率信号強度データが既に収集済みの場合は、コンピュータ２に内蔵または外付けされているハードディスク等のストレージ手段５からＸ線減衰データや磁化率信号強度データを読み込んだ後、ステップ３０２以降を実行する。また、断層像が既に作成済みの場合は、コンピュータ２に内蔵または外付けされている。ハードディスク等のストレージ手段５から断層像を読み込んだ後、ステップ３０３以降を実行する。また、機能画像が既に作成済みの場合は、コンピュータ２に内蔵または外付けされているハードディスク等のストレージ手段５から機能画像を読み込んだ後、また必要に応じて、機能画像と断層像を読み込んだ後、ステップ３０６以降を実行する。
次に、ステップ３０８に関して、複数回の検査において得た複数の機能画像同士の演算による新たな診断用画像の作成を詳細に説明する。たとえば複数の検査における生体機能情報の変化をみる場合には、複数回の検査における機能画像を差分すればよい。演算の種類は差分演算に限定されるものではなく、用途に応じて加算、積算、除算、あるいは任意の四則演算の組み合わせ演算でもよい。画像間演算は１画素ごとに全画素を演算してもよい。
また、必要に応じて図１０のようにたとえば任意に設定したＲＯＩ８で囲まれた領域ごとに計算してもよいし、このＲＯＩ領域内で平均値、中間値、最大値、最小値などの特徴量を演算対象とすることもできる。こうすることで診断しやすいサイズでの視覚的評価が可能となる。
また、等値線を引くことにより機能画像を幾つかの領域に分割し、分割した領域ごとに演算してもよい。例えば機能画像が脳灌流画像である場合には、等値線を引くことにより白質、灰白質、血管床等に分割可能であり、さらにＲＯＩを指定することにより、視床、レンズ核、脳梁辺縁などの各解剖学的セグメントに分割することが可能である。こういった解剖学的セグメントごとに画像間演算を行うことも生体機能情報の変化の評価に有用である。
次に、ステップ３０８に関して、定量値の補正方法について説明する。例えば、脳灌流画像においては、上矢状静脈洞における時間濃度曲線の最大値や曲線下面積を基に実施例１に記載したような部分容積効果の影響を補正し、定量的な安定性を得ている。しかし、撮影断面によっては上矢状静脈洞が撮影断面内に含まれない場合もある。このような場合には部分容積効果の影響を適切に補正することができず、定量値が不正確になる。もし、複数回の検査の中で部分容積効果の補正が適切に行われたと判断できる画像があれば、その検査における補正パラメータ（最大値または曲線下面積）を用いて他の検査における定量値を補正する。
その他の補正方法として、健常領域における平均値を基に補正する方法がある。これは同一被検者の健常領域での生体機能情報は検査日時によらず安定していることを仮定した手法である。ある検査での機能画像上の健常領域における定量値の平均をＭｅａｎ１、他の検査での機能画像上の健常領域における定量値の平均をＭｅａｎ２とおく。ここでＭｅａｎ１とＭｅａｎ２が一致するようにどちらかの機能画像の画素値（定量値）をシフトすることにより、定量値が補正できる。
次に、ステップ３１０に関して、演算後画像または機能画像と断層像の合成像（以下、断層像上投影ブレンド機能画像と呼ぶ）の作成方法を説明する。本実施例では、カラーグラデーションの階調数をＭとして説明する。階調数Ｍは正の整数であり、８ビット（２５６階調）、１２ビット（４，０９６階調）、１６ビット（６５，５３６階調）や３２ビット（４，２９４，９６７，２９６階調）など、任意の階調数に設定する。階調数が上がるほど表示できる階調が豊富となる。一般的にカラーグラデーションには色相、明度、彩度のカラーグラデーションがあり、その種類も各種ある。
合成像を作成するにあたり、演算後画像または機能画像の画素値Ｐと表示ウィンドウ値ＷＬ、表示ウィンドウ幅ＷＷを基に変換係数Ｃを算出する。変換係数Ｃは、実施例１と同様に、たとえば式１および図３に示すように決定する。この例ではＷＬ−ＷＷ／２からＷＬ＋ＷＷ／２の区間を線形に変換したが、必要に応じて任意の非線形の変換を行ってもよい。また、画素値をそのまま変換係数として用いてもよい。
図４に、合成画像の作成に用いるルックアップテーブル（ＬＵＴ）を示す。本実施例で述べるところのＬＵＴとは、前述の変換係数Ｃと、表示色の各成分（Ｒ成分，Ｇ成分，Ｂ成分）との対応表のことを指す。表示ウィンドウにおける最も暗い画素、すなわち、変換系数値がＷＬ−ＷＷ／２以下である上記最暗色（下端色）のＲ，Ｇ，Ｂの各成分をＲｌ，Ｇｌ，Ｂｌとし、表示ウィンドウにおける最も明るい画素、すなわち変換系数値がＷＬ＋ＷＷ／２以上である画素にあてはめる最明色のＲ，Ｇ，Ｂの各成分をＲｈ，Ｇｈ，Ｂｈとすると、ある変換係数ＣにおけるＬＵＴのＲ，Ｇ，Ｂの各成分Ｒ（Ｃ），Ｇ（Ｃ），Ｂ（Ｃ）は、例えば式２と図５に示すように決定する。
図５に示した例では、最暗色（下端色）から最明色（上端色）までの各成分値を線形に結んだが、必要に応じて任意の非線形に結んでもよい。もし、生体機能情報を表すパラメータが複数存在し、それぞれこの複数パラメータに対応する機能画像が複数ある場合には、複数個の演算後画像が作成できる。もし、演算後画像、機能画像、または演算後画像および機能画像がＭ個存在するのであれば、演算後画像１（または機能画像１）、演算後画像２（または機能画像２）…演算後画像Ｍ（または機能画像Ｍ）の各々に対応したＭ個のルックアップテーブル、すなわちＬＵＴ１，ＬＵＴ２，．．．ＬＵＴＭを設定することが望ましい。しかし、複数の演算後画像または機能画像で同一のルックアップテーブルを共用しても差し支えない。
次に、ステップ３１１の合成像表示について詳しく説明する。合成像におけるある画素（ｉ，ｊ）の表示色の各成分をＲＴＦ（ｉ，ｊ），ＧＴＦ（ｉ，ｊ），ＢＴＦ（ｉ，ｊ）とおくと、これらは式４のように決定される。
ここでＷＢは演算後画像または機能画像の重みを、ＷＴは断層像の重みを、ＣＣ（ｉ，ｊ）は画素（ｉ，ｊ）における断層像の変換係数を表し、前述した演算後画像または機能画像の変換係数を求める方法と同様にして決定する。
また、ＲＴ（ＣＣ（ｉ，ｊ）），ＧＴ（ＣＣ（ｉ，ｊ）），ＢＴ（ＣＣ（ｉ，ｊ））は変換係数ＣＴ（Ｐ）における断層像用ルックアップテーブルＬＵＴＴで規定されているＲ，Ｇ，Ｂの各成分値を表す。断層像をグレースケールで表示する場合は、断層像用ルックアップテーブルＬＵＴＴは例えば図６のように設定すればよい。断層像をカラーで表示する場合は図５のようなＲＧＢのテーブルが必要である。またＲＦ（ｉ，ｊ），ＧＦ（ｉ，ｊ），ＢＦ（ｉ，ｊ）は、各演算後画像または機能画像を合成する比率に基づいて決定されるパラメータであり、式３のように決定する。
ここでＷｋは演算後画像ｋまたは機能画像ｋを合成する重みを、Ｃｋ（ｉ，ｊ）は画素（ｉ，ｊ）における演算後画像ｋまたは機能画像ｋの変換係数を表す。また、Ｒｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｇｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｂｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ））は変換係数Ｃｋ（ｉ，ｊ）におけるＬＵＴｋで規定されているＲ，Ｇ，Ｂの各成分値を表す。なお、ｋは１〜Ｍまでの整数であり、Ｍは演算後画像または機能画像の枚数と一致する。なお、演算後画像または機能画像の枚数が一枚である場合、式４は式６のようになる。
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ここでＣｋ（ｉ，ｊ）は画素（ｉ，ｊ）における演算後画像または機能画像の変換係数を表す。演算後画像または機能画像と断層像との合成像を作成するには、グラデーションカラースケールで表示されている画素の場合は式４または式６に従ってＲＴＦ（ｉ，ｊ），ＧＴＦ（ｉ，ｊ），ＢＴＦ（ｉ，ｊ）を決定し、特定色で表示されている画素は式４または式６において重みＷＢを０にしてＲＴＦ（ｉ，ｊ），ＧＴＦ（ｉ，ｊ），ＢＴＦ（ｉ，ｊ）を決定する。これを全画素に対して行い、ＲＴＦ（ｉ，ｊ），ＧＴＦ（ｉ，ｊ），ＢＴＦ（ｉ，ｊ）に従ってマッピングすればよい。
グラデーションカラースケールで表示する領域（特定の領域）はコンソール４を介して設定される閾値や任意の条件式やＲＯＩによって設定すればよい。閾値や条件式、ＲＯＩは演算後画像毎に一個または複数個設定する。ある演算後、画像ｋまたは機能画像ｋのある画素（ｉ，ｊ）における画素値が演算後画像ｋまたは機能画像ｋに対する閾値や条件式で設定される範囲内、かつ画素（ｉ，ｊ）がＲＯＩで設定される範囲内であるならば、前述のＬＵＴの設定方法に従ってＲｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｇｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｂｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ））の各成分を決定し、範囲外であるならば任意の特定値をＲｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｇｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ）），Ｂｋ（Ｃｋ（ｉ，ｊ））の各成分に割り当てる。
以上の処理を全画素に対して行うことにより、ある演算後画像または機能画像において特定の領域のみをグラデーションカラースケールで表示する。また、他の領域は特定色、たとえば図７から８と１１から１８における黒や灰色で表したＣＴ断層像４０のみの領域で表示する。上記処理は全ての演算後画像または機能画像に対して行う。もし、Ｍ枚の演算後画像または機能画像の全てを合成する必要がない場合は、合成する必要がない演算後画像または機能画像の重みを０にして合成すればよい。
合成像において、ある演算後画像ｋまたは機能画像ｋから得られる情報の強調度を変更する場合には、コンソール４から入力されるパラメータに基づいて式５中のＷｋを変更すればよい。
合成像において、グラデーションカラースケールで表示されている領域を変更したい場合は、コンソール４から入力されるパラメータに基づいて閾値や条件式、ＲＯＩを変更すればよい。
合成像において、演算後画像または機能画像や断層像の強調度を変更する場合には、コンソール４から入力されるパラメータに基づいて式４または式６中のＷＢやＷＴを変更すればよい。
図１１から図１８に本発明をＣＴ画像から作成した脳灌流機能画像へ適用した例を示す。図１１から図１３は、右内頚動脈狭窄症の患者の治療前後における平均通過時間像ＭＴＴの治療前後の差分画像とＣＴ画像との合成像を作成したサンプル画像である。このサンプルにおいては、平均通過時間ＭＴＴが有意に変化している領域のみを虹色のカラーグラデーションスケールで表示し、有意に変化している領域では式５のＷＢを０．８にＷＴを０．２に設定して合成し、他の領域ではＷＢを０にＷＴを１に設定して合成している。図１３中、３４はＭＴＴの変化が比較的大きく暖色系で表示された部分を、３５はＭＴＴの変化が比較的小さく寒色系で表示された部分を、４０はグレースケールで表示された断層画像のみの部分を各々示している。ここで、色は図１１と図１２の差分の大きさに応じて割り当てられている。
図１１、１２、図１４から１６は、右内頚動脈狭窄症の患者の治療前後における平均通過時間像ＭＴＴの差分画像、脳血液量像ＣＢＶの差分画像、ＣＴ画像の合成像を作成したサンプル画像である。このサンプル画像においては、脳血液量像ＣＢＶが有意に変化している領域を青色系のカラーグラデーションスケール３６で表示し、平均通過時間ＭＴＴが有意に変化している領域を赤色系のカラーグラデーションスケール３７で表示している。また式３のＷ１（すなわち脳血液量像の差分画像の重み）を０．７５に、Ｗ２（すなわち平均通過時間像の差分画像の重み）を０．２５に設定して合成している。さらに脳血液量ＣＢＶまたは平均通過時間ＭＴＴが有意に変化している領域では式４のＷＢを０．８にＷＴを０．２に設定して合成し、他の領域ではＷＢを０にＷＴを１に設定して合成している。
図１１から１３では演算後画像または機能画像が１枚である場合の、図１１、１２、図１４から１６では演算後画像または機能画像が２枚である場合の適用例を示したが、演算後画像または機能画像が３枚以上である場合にも同様に適用できる。これらサンプル画像では、生体機能情報に顕著な変化が現われた領域や疾患領域の経時変化を容易に把握することができ、操作者の先入観によるＲＯＩ設定の不確定性が生じる余地が少なく、検査部位本来の形状を損ねることもない。以上説明したように本実施例によれば、操作者の先入観によるＲＯＩ設定の不確定性が生じる余地が少なく、かつ検査部位本来の形状を損ねることなく、生体機能情報に顕著な変化が現われた領域や疾患領域の経時変化を容易に把握することができるという効果がある。
以上説明したように本発明によれば、断層像から得られる情報と複数の機能画像の各々から得られる情報とを一枚の画像から得られ、かつ生体機能異常の重篤度の判定が容易になるという効果がある。
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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