(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の断層像から複数の生体機能情報を算出する手段と、
前記生体機能情報毎に機能画像を作成する機能画像作成手段と、
前記機能画像と前記断層像を合成した合成像を作成する合成像作成手段と、
前記機能画像、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、
前記合成像作成手段は、前記生体機能情報毎に異なるグラデーションカラースケールを対応させて前記各機能画像の少なくとも一部の領域を変換し、変換された各機能画像を合成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】
前記機能画像作成手段では、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】
前記機能画像作成手段では、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乃至３のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項５】
前記合成像作成手段では、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乃至４のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項６】
前記機能画像作成手段では、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乃至５のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項７】
前記機能画像作成手段では、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乃至６のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項８】
前記機能画像作成手段では、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乃至７のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項９】
前記機能画像作成手段では、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乃至８のいずれか一項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乃至９のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項１１】
前記合成画像作成手段は、前記機能画像作成手段によって作成された機能画像および前記機能画像同士を演算した演算後画像内の少なくとも一部の第一領域について前記生体機能情報の評価値により病状の重篤度を求め、その重篤度に対応したグラデーションカラースケールで前記第一領域を表示し、前記第一領域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請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項１２】
演算部と表示部を備えた画像表示装置における画像表示方法であって、
被検者の断層像から複数の生体機能情報を算出するステップと、
前記生体機能情報毎に機能画像を作成する機能画像作成ステップと、
前記機能画像と前記断層像を合成した合成像を作成する合成像作成ステップと、
前記機能画像、前記断層像および前記合成像の内の少なくとも一つを表示する表示ステップと
を含む画像表示方法において、
前記合成画像作成ステップは、前記生体機能情報毎に異なるグラデーションカラースケールを対応させて前記各機能画像の少なくとも一部の領域を変換し、変換された各機能画像を合成することを特徴とする画像表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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】
【０００２】
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、組織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。
【０００３】
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。
【０００４】
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。
【０００５】
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。
【０００６】
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。
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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】
【００１３】
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方法装置を提供することにある。
【００１４】
上記目的は、被検者の断層像から複数の生体機能情報を算出する手段と、前記生体機能情報毎に機能画像を作成する機能画像作成手段と、前記機能画像と前記断層像を合成した合成像を作成する合成像作成手段と、前記機能画像、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、前記合成像作成手段は、前記生体機能情報毎に異なるグラデーションカラースケールを対応させて前記各機能画像の少なくとも一部の領域を変換し、変換された各機能画像を合成することで達成される。
【００１５】
また、被検者の断層像から複数の生体機能情報を算出するステップと、前記生体機能情報毎に機能画像を作成する機能画像作成ステップと、前記機能画像と前記断層像を合成した合成像を作成する合成像作成ステップと、前記機能画像、前記断層像および前記合成像の内の少なくとも一つを表示する表示ステップとを含む画像表示方法において、前記合成画像作成ステップは、前記生体機能情報毎に異なるグラデーションカラースケールを対応させて前記各機能画像の少なくとも一部の領域を変換し、変換された各機能画像を合成することで達成される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
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】
【００１７】
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】
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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）。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
0004558645.tif 000002
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
0004558645.tif 000003
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。
【００５２】
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。
0004558645.tif 000004
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。
【００５３】
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）。
【００５４】
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）。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
（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のように決定できる。
0004558645.tif 000005
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
さらには治療前後の差分画像も表示できる。
【実施例2】
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
0004558645.tif 000006
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。
【００９２】
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。
【００９３】
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。
【００９４】
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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
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。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
0004558645.tif 000007
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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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】
0004558645.tif 000008
【図２】
0004558645.tif 000009
【図３】
0004558645.tif 000010
【図４】
0004558645.tif 000011
0004558645.tif 000012
【図６】
0004558645.tif 000013
【図７】
0004558645.tif 000014
【図８】
0004558645.tif 000015
【図１０】
0004558645.tif 000016
【図９】
0004558645.tif 000017
【図１１】
0004558645.tif 000018
【図１２】
0004558645.tif 000019
【図１３】
0004558645.tif 000020
【図１４】
0004558645.tif 000021
【図１５】
0004558645.tif 000022
【図１６】
0004558645.tif 000023