(57)【要約】【課題】肝臓の画像診断能の向上。【解決手段】  記憶部２は、同一の検査部位に関する、第１の期間において撮像された第１の時系列画像のデータと第１の期間よりも後の第２の期間において撮像された第２の時系列画像のデータとを記憶する。画像処理部３は、第１の時系列画像と前記第２の時系列画像とに基づいて、第１の期間から第２の期間までの検査部位内の腫瘍の進行度の変化の空間分布を表現するマップを生成する。【選択図】      図１
2012217548.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の検査部位に関する、第１の期間において撮像された第１の時系列画像のデータと前記第１の期間よりも後の第２の期間において撮像された第２の時系列画像のデータとを記憶する記憶部と、
前記第１の時系列画像と前記第２の時系列画像とに基づいて、前記第１の期間から前記第２の期間までの前記検査部位内の腫瘍の進行度の変化の空間分布を表現するマップを生成する生成部と、
を具備する画像処理装置。
【請求項２】
前記生成部は、
前記第１の時系列画像に基づいて、前記第１の期間における腫瘍の進行度の空間分布を表現する第１の時点マップを生成し、前記第２の時系列画像に基づいて、前記第２の期間における腫瘍の進行度の空間分布を表現する第２の時点マップを生成する時点マップ生成部と、
前記第１の時点マップから前記第２の時点マップを減算し、又は前記第２の時点マップから前記第１の時点マップを減算することにより前記マップを生成する時点間マップ生成部と、を備える、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、さらに、
前記第１の時系列画像に基づいて、前記第１の期間における前記検査部位の血流パラメータの空間分布を表現する第１の血流マップを生成し、前記第２の時系列画像に基づいて前記第２の期間における前記検査部位の血流パラメータの空間分布を表現する第２の血流マップを生成する血流マップ生成部を備え、
前記時点マップ生成部は、前記第１の血流マップに基づいて前記第１の時点マップを生成し、前記第２の血流マップに基づいて前記第２の時点マップを生成する、
請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記生成部は、前記第１の時点マップと前記第２の時点マップとに基づいて、前記第１の時点マップと前記第２の時点マップとの同一位置における画素の画素値の変化を示すグラフを生成するグラフ生成部をさらに備える、請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記グラフを表示する表示部をさらに備える、請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記マップを表示する表示部をさらに備える、請求項１記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
肝臓の画像診断においては、多くの場合、経過観察が行われている。これは、腫瘍が発見されたとしても、本当に悪性化するか定かではないため、定期的な検査を繰り返して経過を観察するためである。すなわち、肝臓の画像診断においては、比較読影の容易さが重要である。
【０００３】
近年、頭部領域のみならず、肝臓を含む腹部領域へのパーフュージョン解析（灌流解析）の適用が試みられている。パーフュージョン解析を利用した肝腫瘍の画像診断において、一期間において撮像された時系列画像を血流解析し、撮像時における腫瘍の進行度を画像化する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０―１１５４８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
目的は、肝臓の画像診断能の向上を可能とする画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る画像処理装置は、同一の検査部位に関する、第１の期間において撮像された第１の時系列画像のデータと前記第１の期間よりも後の第２の期間において撮像された第２の時系列画像のデータとを記憶する記憶部と、前記第１の時系列画像と前記第２の時系列画像とに基づいて、前記第１の期間から前記第２の期間までの前記検査部位内の腫瘍の進行度の変化の空間分布を表現するマップを生成する生成部と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図。
【図２】図１の制御部による制御のもとに行われる画像処理の典型的な流れを示す図。
【図３】図２の画像処理の典型的な流れを模式的に示す図。
【図４】図２のステップＳ９において進行度マップ生成部により利用される、肝硬変に生じた結節の血行動態と組織学的悪性度との医学的関連を模式的に示す図。
【図５】図２のステップＳ９において進行度マップ生成部により利用される、進行度の算出方法の原理を示す図。
【図６】図２のステップＳ１０において進行度変化マップ生成部により利用される、１次元のカラーテーブルを示す図。
【図７】図２のステップＳ１０において進行度変化マップ生成部により利用される、２次元のカラーテーブルを示す図。
【図８】図２のステップＳ１１において表示部により表示される進行度変化マップの一例を示す図。
【図９】図１の進行度推移グラフ生成部による進行度推移グラフの生成処理について説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる画像処理装置を説明する。
【０００９】
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の構成を示す図である。図１に示すように、画像処理装置１は、記憶部２、画像処理部３、表示部４、操作部５、及び制御部６を有する。
【００１０】
記憶部２は、同一の検査部位に関する、第１の撮像期間において撮像された第１の時系列画像のデータと第２の撮像期間において撮像された第２の時系列画像のデータとを記憶する。第１の時系列画像は、第１の撮像期間に撮像された時系列の複数の画像のセットであり、第２の時系列画像は、第２の撮像期間に撮像された時系列の複数の画像のセットである。第２の撮像期間は、第１の撮像期間よりも時間的に後である。検査部位は、被検体の肝臓を含む腹部領域である。被検体の肝臓には、腫瘍が発生しているものとする。第１の時系列画像と第２の時系列画像とは、肝臓を流れる血液に対応する画素領域（以下、血流領域と呼ぶことにする。）を含んでいる。各時系列画像は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置又は磁気共鳴イメージング装置により撮像される。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置の場合、各時系列画像は、造影剤を利用した連続撮像（ダイナミックスキャン）により発生される。磁気共鳴イメージング装置の場合、各時系列画像は、造影剤を利用して撮像されたものであっても、利用しないで撮像されてものであってもよい。第２の撮像期間は、比較読影における基準画像の撮像期間、典型的には、現在である。第１の撮像期間は、比較読影における比較画像の撮像期間、典型的には、過去である。以下、第１の時系列画像を時系列過去画像と呼び、第２の時系列画像を時系列現在画像と呼ぶことにする。
【００１１】
なお、本実施形態は、画像のデータがスライス領域（２次元領域）のデータであってもボリューム領域（３次元領域）のデータであってもどちらでも適用可能である。しかしながら、以下の説明を具体的に行うため本実施形態に係る画像のデータは、２次元領域のデータであるとする。
【００１２】
画像処理部３は、時系列過去画像と時系列現在画像とに基づいて、第１の撮像期間から第２の撮像期間までの検査部位内の腫瘍の進行度の変化の空間分布を表現する画像を生成する。以下、生成される画像を進行度変化マップと呼ぶことにする。
【００１３】
表示部４は、進行度変化マップ等を表示機器に表示する。表示機器としては、例えばＣＲＴディスプレイや、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等が挙げられる。
【００１４】
操作部５は、ユーザからの各種指令や情報入力を入力機器を介して受け付ける。入力機器としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、スイッチボタン等の選択デバイス、あるいはキーボード等が挙げられる。
【００１５】
制御部６は、画像処理装置１の中枢として機能する。制御部６は、記憶部２に記憶されている画像処理プログラムを読み出し、進行度変化マップの生成／表示のための画像処理プログラムに従って画像処理装置１内の各部を制御する。
【００１６】
次に、画像処理部３の詳細について説明する。図１に示すように、画像処理部３は、血流マップ生成部３１、進行度マップ生成部３２、及び進行度変化マップ生成部３３を有している。
【００１７】
血流マップ生成部３１は、時系列過去画像に基づいて、第１の撮像期間における検査部位の血流パラメータの空間分布を表現する画像（以下、過去血流マップと呼ぶことにする。）を生成する。また、血流マップ生成部３１は、時系列現在画像に基づいて、第２の撮像期間における検査部位の血流パラメータの空間分布を表現する画像（以下、現在血流マップと呼ぶことにする。）を生成する。血流パラメータは、各時系列画像にパーフュージョン解析を施すことにより算出される。
【００１８】
進行度マップ生成部３２は、時系列過去画像に基づいて、第１の撮像期間における腫瘍の進行度の空間分布を表現する画像（以下、過去進行度マップと呼ぶことにする。）を生成する。また、進行度マップ生成部３２は、時系列現在画像に基づいて、第２の撮像期間における腫瘍の進行度の空間分布を表現する画像（以下、現在進行度マップと呼ぶことにする。）を生成する。より具体的には、進行度マップ生成部３２は、過去血流マップに基づいて過去進行度マップを生成する。また、進行度マップ生成部３２は、現在血流マップに基づいて現在進行度マップを生成する。なお、進行度マップの生成に、必ずしも血流マップを利用する必要は無い。血流マップを利用することなく時系列画像に基づいて進行度マップを生成可能であれば、血流マップを生成しなくても良い。
【００１９】
進行度変化マップ生成部３３は、過去進行度マップと現在進行度マップとの差分画像、すなわち、進行度変化マップを生成する。より具体的には、進行度変化マップ生成部３３は、進行度変化マップを生成するために、過去進行度マップから現在進行度マップを減算し、又は、現在進行度マップから過去進行度マップを減算する。
【００２０】
次に、画像処理装置１の動作例について説明する。図２は、制御部６の制御のもとに行われる画像処理の典型的な流れを示す図である。図３は、この画像処理の流れを模式的に示す図である。
【００２１】
制御部６は、例えば、ユーザからの操作部５を介した画像処理の開始要求を受けて、本実施形態に係る画像処理を開始する。まず、制御部６は、時系列過去画像のデータと時系列現在画像のデータとを記憶部２から読み出して画像処理部３に入力する（ステップＳ１）。
【００２２】
ステップＳ１が行われると制御部６は、画像処理部３の血流マップ生成部３１にパーフュージョン解析を行わせる（ステップＳ２）。ステップＳ２において血流マップ生成部３１は、時系列過去画像と時系列現在画像とのそれぞれにパーフュージョン解析を施し、肝組織血流速度ＨＢＦ（hepatic blood flow）と動脈分率ＨＡＦ（hepatic arterial fraction）とを算出する。肝臓は、肝動脈と門脈との二重支配を受ける臓器である。動脈分率ＨＡＦは、肝動脈血流量と門脈血流量との合計に占める肝動脈血流量の割合に規定される。肝組織血流速度ＨＢＦと動脈分率ＨＡＦとは、各時系列画像に含まれる複数の画素の各々について算出される。算出対象の画素は、各時系列画像の全ての画素であっても良いし、ユーザにより操作部５を介して指定された関心領域に含まれる複数の画素であってもよい。以下、算出対象の画素を対象画素と呼ぶことにし、複数の対象画素により構成される画素領域を対象画素領域と呼ぶことにする。パーフュージョン解析は既存の技術を利用するので、肝組織血流速度ＨＢＦと動脈分率ＨＡＦとの算出方法についての説明は省略する。
【００２３】
ステップＳ２が行われると制御部６は、血流マップ生成部３１に設定処理を行わせる（ステップＳ３）。ステップＳ３において血流マップ生成部３１は、時系列過去画像と時系列現在画像とにそれぞれ基準点ｂを設定する。基準点ｂは、各時系列画像内の正常組織に対応する画素領域（以下、正常組織領域と呼ぶことにする。）に設定される。なお、正常組織は、肝組織のうちの癌化されていない部分を指す。基準点ｂは、ユーザにより操作部５を介して各時系列画像上に指定された対象画素に設定されてもよいし、画像処理により自動的に特定された正常組織領域内の任意の対象画素に設定されてもよい。各時系列画像について設定される基準点の数は、１点であっても複数点であってもよい。しかしながら、以下の説明を具体的に行うため、基準点は各時系列画像について１点に設定されるものとする。
【００２４】
ステップＳ３が行われると制御部６は、血流マップ生成部３１に第１の算出処理を行わせる（ステップＳ４）。ステップＳ４において血流マップ生成部３１は、時系列過去画像と時系列現在画像とについて、基準点ｂにおける肝動脈支配Ａ（ｂ）と門脈支配Ｐ（ｂ）とを算出する。肝動脈支配Ａ（ｂ）は、基準点ｂにおける肝組織血流速度ＨＢＦと動脈分率ＨＡＦとに基づいて（１）式により規定され、門脈支配Ｐ（ｂ）は、基準点ｂにおける肝組織血流速度ＨＢＦと動脈分率ＨＡＦとに基づいて（２）式により規定される。
【００２５】
Ａ（ｂ）＝ＨＢＦ・ＨＡＦ／１００    ・・・（１）  
Ｐ（ｂ）＝ＨＢＦ・（１−ＨＡＦ）／１００    ・・・（２）
ステップＳ４が行われると制御部６は、血流マップ生成部３１に第２の算出処理を行わせる（ステップＳ５）。ステップＳ５において血流マップ生成部３１は、時系列過去画像と時系列現在画像とのそれぞれについて、非基準点ｉにおける肝動脈支配Ａ（ｉ）と門脈支配Ｐ（ｉ）とを算出する。非基準点ｉは、各時系列画像に含まれる複数の対象画素のうちの基準点ｂ以外の任意の対象画素に設定される。非基準点ｉは、典型的には、血流マップ生成部３１により所定の設定ルールに従って自動的に設定される。後述するように、非基準点ｉは、最終的には、基準点ｂ以外の全ての対象画素に順番に設定される。肝動脈支配Ａ（ｉ）は、非基準点ｉにおける肝組織血流速度ＨＢＦ（ｉ）と動脈分率ＨＡＦ（ｉ）とに基づいて（３）式により規定され、門脈支配Ｐ（ｉ）は、非基準点ｉにおける肝組織血流速度ＨＢＦ（ｉ）と動脈分率ＨＡＦ（ｉ）とに基づいて（４）式により規定される。
【００２６】
Ａ（ｉ）＝ＨＢＦ（ｉ）・ＨＡＦ（ｉ）／１００    ・・・（３）  
Ｐ（ｉ）＝ＨＢＦ（ｉ）・（１−ＨＡＦ（ｉ））／１００    ・・・（４）
ステップＳ５が行われると制御部６は、血流マップ生成部３１に第３の算出処理を行わせる（ステップＳ６）。ステップＳ６において血流マップ生成部３１は、基準点ｂの肝動脈支配Ａ（ｂ）に対する非基準点ｉの肝動脈支配Ａ（ｉ）の割合（以下、肝動脈支配比率と呼ぶことにする。）ＡＲ（ｉ）と基準点ｂの門脈支配Ｐ（ｂ）に対する非基準点ｉの門脈支配Ｐ（ｉ）の割合（以下、門脈支配比率と呼ぶことにする。）ＰＲ（ｉ）とを算出する。肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）は、（５）式により規定され、門脈支配比率ＰＲ（ｉ）は、（６）式により規定される。
【００２７】
ＡＲ（ｉ）＝Ａ（ｉ）／Ａ（ｂ）    ・・・（５）  
ＰＲ（ｉ）＝Ｐ（ｉ）／Ｐ（ｂ）    ・・・（６）
ステップＳ６が行われると制御部６は、判定処理を行う（ステップＳ７）。ステップＳ７において制御部６は、対象画素領域に含まれる全ての非基準点ｉについて肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）と門脈支配比率ＰＲ（ｉ）とが算出されたか否かを判定する。
【００２８】
算出されていないと判定した場合（ステップＳ７：ＮＯ）、制御部６は、血流マップ生成部３１に変更処理を行わせる（ステップＳ８）。ステップＳ８において血流マップ生成部３１は、他の非基準点ｉの肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）と門脈支配比率ＰＲ（ｉ）とを算出するために、非基準点ｉの位置を上述の設定ルールに従って変更する。設定ルールにより、例えば、変更前の計算対象の対象画素に隣接する対象画素に非基準点ｉが設定される。
【００２９】
ステップＳ８が行われると制御部６は、再びステップＳ５、Ｓ６、及びＳ７を繰り返す。ステップＳ５、Ｓ６、Ｓ７、及びＳ８は、全ての非基準点ｉにおいて肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）と門脈支配比率ＰＲ（ｉ）とが算出されるまで繰り返される。全ての非基準点ｉにおいて肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）と門脈支配比率ＰＲ（ｉ）とが算出されると過去血流マップと現在血流マップとが完成する。すなわち、過去血流マップは、時系列過去画像に基づいて生成される、血流パラメータ（肝動脈支配比率ＡＲや門脈支配比率ＰＲ）の空間分布である。同様に、現在血流マップは、時系列現在画像に基づいて生成される、血流パラメータ（肝動脈支配比率ＡＲや門脈支配比率ＰＲ）の空間分布である。
【００３０】
ステップＳ７において全ての非基準点ｉについて肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）と門脈支配比率ＰＲ（ｉ）とが算出されたと判定した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、制御部６は、画像処理部３の進行度マップ生成部３２に生成処理を行わせる（ステップＳ９）。ステップＳ９において進行度マップ生成部３２は、過去血流マップに基づいて過去進行度マップを生成し、現在血流マップに基づいて現在進行度マップを生成する。具体的には、進行度マップ生成部３２は、各血流マップに含まれる複数の画素の各々について、肝動脈支配比率ＡＲと門脈支配比率ＰＲとに基づいて腫瘍の進行度を算出する。以下、腫瘍の進行度の算出方法について説明する。なお現在進行度マップと過去進行度マップとは、同一の方法で生成される。従って、以下の説明において特に現在進行度マップと過去進行度マップとを区別しない場合、現在進行度マップと過去進行度マップとをまとめて進行度マップと呼び、現在血流マップと過去血流マップとをまとめて血流マップを呼ぶことにする。
【００３１】
図４は、肝硬変に生じた結節の血行動態と組織学的悪性度との医学的関連を模式的に示す図である。図４に示すように、グラフの右側に行くにつれて腫瘍の悪性度、すなわち、進行度が増す。すなわち、再生結節（ＲＮ）、腺腫様過結節（ＤＮ）、高分化肝細胞癌（ＷＤ＿ＨＣＣ）、低中分化肝細胞癌（ＭＰ＿ＨＣＣ）のように腫瘍のステージが進行するにつれて腫瘍の悪性度が増す。門脈血流量は、進行度が増すにつれて減少する。肝動脈血流量は、進行度が増すにつれて減少する。一方、異常動脈による血流量は、進行度が増すにつれて増加する。肝動脈血流量と異常動脈による血流量との合計量、すなわち、動脈血流量は、再生結節から腺腫瘍過形成までにおいては、進行度が増すにつれて減少し、腺腫瘍過形成から低中分化肝細胞癌までにおいては、進行度が増すにつれて増加する。
【００３２】
進行度マップ生成部３２は、このような医学的関連を利用して肝動脈支配比率ＡＲと門脈支配比率ＰＲとから進行度を算出する。
【００３３】
図５は、進行度の算出方法の原理を示す図である。進行度は、既定の最小値から既定の最大値までの数値で規定される。最小値の数値と最大値の数値とは、ユーザにより操作部５を介して任意に設定可能である。例えば、最小値は０に、最大値は１００に予め設定される。一方、進行度マップ生成部３２は、進行度に対する標準的な肝動脈支配比率の曲線Ｃ１と進行度経過に対する標準的な門脈支配比率の曲線Ｃ２とを記憶している。換言すれば、進行度マップ生成部３２は、進行度と標準的な肝動脈支配比率とを関連付けたルックアップテーブル（以下、肝動脈用テーブルと呼ぶことにする。）を記憶し、進行度と標準的な門脈支配比率とを関連付けたルックアップテーブル（以下、門脈用テーブルと呼ぶことにする。）を記憶している。まず、進行度マップ生成部３２は、複数の画素ｉの各々について、ステップＳ６において算出された肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）に曲線Ｃ１（肝動脈用テーブル）において関連付けられた進行度Ｐ１（ｉ）を特定する。同様に、進行度マップ生成部３２は、複数の画素ｉの各々について、ステップＳ６において算出された門脈支配比率ＰＲ（ｉ）に曲線Ｃ２（門脈用テーブル）において関連付けられた進行度Ｐ２（ｉ）を特定する。次に、進行度マップ生成部３２は、複数の画素ｉの各々について、肝動脈のみから判断した進行度Ｐ１（ｉ）と門脈のみから判断した進行度Ｐ２（ｉ）とに基づく統計値Ｐ（ｉ）を算出する。統計値Ｐ（ｉ）としては、進行度Ｐ１（ｉ）と進行度Ｐ２（ｉ）との平均値や中間値が採用される。算出された統計値Ｐ（ｉ）が画素ｉの進行度に設定される。
【００３４】
進行度マップの観察による進行度の把握を容易にするため、進行度が色で表現されるとよい。このため、進行度マップ生成部３２は、進行度の数値とＲＧＢのカラー値とを関連付けたカラーテーブルを保持している。進行度マップ生成部３２は、進行度Ｐ（ｉ）が算出されると、算出された進行度Ｐ（ｉ）にカラーテーブル上で関連付けられたカラー値を特定し、特定されたカラー値を進行度マップ上の画素ｉに割付ける。これにより進行度を色で表現する進行度マップが生成される。
【００３５】
なお、肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）が進行度経過に従って一旦減少してから増加するので、曲線Ｃ１は、極小値を有している。従って、単一の肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）に対して、２つの進行度Ｐ１（ｉ）が特定される場合がある。この場合、進行度マップ生成部３２は、２つの進行度Ｐ１（ｉ）のうちの進行度Ｐ２（ｉ）に近い方を、進行度Ｐ１（ｉ）として採用する。これにより、単一の肝動脈支配比率ＡＲ（ｉ）に対して２つの進行度Ｐ１（ｉ）が設定されることを防止できる。
【００３６】
また、肝動脈のみから判断した進行度Ｐ１（ｉ）と門脈のみから判断した進行度Ｐ２（ｉ）とが乖離し過ぎている場合、進行度Ｐ（ｉ）の信頼性が低いといえる。従って、進行度マップ生成部３２は、進行度Ｐ１（ｉ）と進行度Ｐ２（ｉ）との差分値が予め定められた閾値よりも高い場合、画素ｉにおける進行度（ｉ）をエラーに設定する。閾値は、ユーザにより操作部５等を介して任意に設定可能である。これにより、信頼性の低い進行度マップを生成することを防止できる。
【００３７】
ステップＳ９が行われると制御部６は、画像処理部３の進行度変化マップ生成部３３に生成処理を行わせる（ステップＳ１０）。ステップＳ１０において進行度変化マップ生成部３３は、過去進行度マップと現在進行度マップとに基づいて進行度変化マップを生成する。例えば、進行度変化マップ生成部３３は、過去進行度マップから現在進行度マップを減算することにより進行度変化マップを生成する。この場合、進行度変化マップ生成部３３は、まず、複数の画素ｉの各々について、過去進行度マップの進行度から現在進行度マップの進行度を減算して差分値Ｄ（ｉ）を算出する。そして進行度変化マップ生成部３３は、算出された差分値Ｄ（ｉ）を画素ｉに割付ける。進行度変化マップ生成部３３は、差分値Ｄ（ｉ）の算出と割付とを全ての画素ｉについて行うことにより、進行度変化マップを生成する。すなわち、進行度変化マップは、過去の腫瘍の進行度と現在の腫瘍の進行度との差分値の空間分布を表現している。なお、進行度変化マップ生成部３３は、現在進行度マップから過去進行度マップを減算することにより、進行度変化マップを生成してもよい。
【００３８】
進行度変化マップの観察による差分値（進行度変化）の把握を容易にするため、進行度変化マップにおいて差分値は色で表現される。このため、進行度変化マップ生成部３３は、図６に示すように、差分値とＲＧＢのカラー値とを関連付けた１次元のカラーテーブルを保持している。進行度変化マップ生成部３３は、差分値Ｄ（ｉ）が算出されると、算出された差分値Ｄ（ｉ）に１次元のカラーテーブル上で関連付けられたカラー値を特定し、特定されたカラー値を進行度変化マップ上の画素ｉに割付ける。これにより進行度変化を色で表現する進行度変化マップが生成される。
【００３９】
なお、カラー値は、進行度変化マップの差分値のみに応じて決定されなくてもよい。例えば、カラー値は、進行度変化マップの差分値と現在進行度マップの進行度との組合せに応じて決定されてもよい。この場合、進行度変化マップ生成部３３は、図７に示すように、カラー値に差分値と進行度とを関連付けた２次元のカラーテーブルを保持している。進行度マップ生成部３３は、差分値Ｄ（ｉ）と現在進行度マップの進行度とが算出されると、算出された差分値Ｄ（ｉ）と現在進行度マップの進行度との組合せに２次元のカラーテーブル上で関連付けられたカラー値を特定し、特定されたカラー値を進行度変化マップ上の画素ｉに割付ける。これにより進行度変化を、進行度変化マップの差分値と現在進行度マップの進行度とに応じた色で表現する進行度変化マップが生成される。なお、２次元のカラーテーブルを利用する場合におけるカラー値の決定因子は、進行度変化マップの差分値と現在進行度マップの進行度との組合せのみに限定されない。例えば、上述と同様の方法により、進行度変化マップの差分値と過去進行度マップの進行度との組合せに応じてカラー値が決定されてもよい。この場合、進行度変化を、進行度変化マップの差分値と過去進行度マップの進行度とに応じた色で表現する進行度変化マップが生成される。
【００４０】
ステップＳ１０が行われると制御部６は、表示部４に表示処理を行わせる（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において表示部４は、進行度変化マップを所定のレイアウトで表示する。図８は、進行度変化マップの表示例を示す図である。図８に示すように、表示部４は、進行度変化マップＩ１とともに、過去進行度マップＩ２と現在進行度マップＩ３とを並べて表示する。上述のように進行度変化マップＩ１は、過去から現在への腫瘍の進行度変化に応じた色で表示される。従って、表示部４は、肝腫瘍の時間的な進行度合いを視覚的にユーザに提示することができる。また、表示部４は、過去進行度マップＩ２と現在進行度マップＩ３とを並べて表示することにより、進行度の差分だけでなく、進行度の絶対値をユーザに視覚的に把握させることができる。
【００４１】
肝臓の画像診断で重要な比較読影においてユーザは、進行度変化マップを観察することにより、悪性化が進んでいる部分を容易に把握することができる。これによりユーザは、効率的・効果的に経過観察を行うことが出来る。
【００４２】
なお、ある被検体に対して長期的に経過観察が行われている場合、この被検体に関する、複数の撮像期間にそれぞれ撮像された複数の時系列過去画像のデータが記憶部２に記憶されていることとなる。この場合、複数の撮像期間に亘る進行度の推移が提供されると、比較読影において臨床的に有用である。
【００４３】
この進行度の推移をユーザに提供するために、画像処理装置１は、図１に示すように、画像処理部３に進行度推移グラフ生成部３４を有している。進行度推移グラフ生成部３４は、現在進行度マップと複数の撮像期間に関する複数の過去進行度マップとの同一座標の画素の画素値（進行度）の推移を表現するグラフ（以下、進行度推移グラフと呼ぶことにする。）を生成する。以下、図９を参照しながら、進行度推移グラフの生成処理について説明する。
【００４４】
図９は、進行度推移グラフ生成部３４による進行度推移グラフの生成処理について説明するための図である。図９の（ａ）は、第１の過去に関する第１の過去進行度マップの進行度分布、第２の過去に関する第２の過去進行度マップの進行度分布、現在に関する現在進行度マップの進行度分布、及び進行度変化マップの進行度分布を示す図である。各マップの画素内の数字は、進行度を示している。第２の過去は、第１の過去よりも時間的に後であるとする。図９の（ｂ）は、各進行度マップ内の斜線部の画素に関する進行度変化マップを示す図である。
【００４５】
ユーザは、進行度推移グラフを観察したい場合、操作部５を介して、進行度の推移を観察したい関心領域を指定する。例えば、ユーザは、操作部５のマウス等を介して、表示部４に表示されている進行度変化マップに関心領域を指定する。関心領域は、１画素に指定されても、複数の画素を含む画素領域に指定されてもよい。図９の（ａ）においては、一例として、斜線部分の１画素が関心領域に指定された場合を示している。進行度変化マップに関心領域が指定された場合、進行度推移グラフ生成部３４は、複数の過去進行度マップと現在進行度マップとのそれぞれに対し、指定された関心領域と同一の座標の領域を関心領域に設定する。次に進行度推移グラフ生成部３４は、設定された各進行度マップにおける関心領域の進行度を特定する。関心領域が１画素の場合、この１画素に割付けられた進行度が関心領域の進行度に設定される。関心領域が複数の画素を含む画素領域の場合、この複数の画素にそれぞれ割付けられた複数の進行度の統計値が関心領域の進行度に設定される。この統計値としては、複数の進行度の平均値、中間値、最頻値、最大値、又は最小値が採用される。各進行度マップにおける関心領域の進行度が特定されると、進行度推移グラフ生成部３４は、図９の（ｂ）に示すように、縦軸が進行度に規定され横軸が時間に規定されたテンプレート上に、特定された進行度をプロットする。進行度のプロットにより進行度推移グラフが生成される。生成された進行度推移グラフは、表示部４により表示される。上述のように、進行度推移グラフは、ユーザが指定した位置における、複数の撮像期間に亘る進行度の変化を時系列で示すことができる。従って進行度推移グラフは、肝腫瘍の比較読影における有用なツールとして活用されることが期待される。
【００４６】
かくして本実施形態に係る画像処理装置は、肝臓の画像診断能の向上を実現することができる。
【００４７】
なお、進行度推移グラフは、一枚の現在進行度マップと複数枚の過去進行度マップとに基づいて生成されるとした。しかしながら、本実施形態は、これに限定されない。例えば、進行度推移グラフは、一枚の現在進行度マップと一枚の過去進行度マップとに基づいて生成されてもよい。
【００４８】
また、上述のように、本実施形態は、画像のデータがスライス領域（２次元領域）のデータであってもボリューム領域（３次元領域）のデータであってもどちらでも適用可能である。画像のデータがボリューム領域のデータの場合、進行度変化マップ生成部３３は、表示対象の進行度変化マップに３次元画像処理を施し、表示のための２次元の進行度変化マップを生成する。同様に進行度マップ生成部３２は、表示対象の過去進行度マップや現在進行度マップに３次元画像処理を施し、表示のための２次元の過去進行度マップや現在進行度マップを生成する。そして表示部４は、生成された２次元の進行度変化マップや２次元の現在進行度マップ、２次元の過去進行度マップを表示する。なお、３次元画像処理としては、例えば、ボリュームレンダリング、サーフェスレンダリング、画素値投影処理、ＭＰＲ（multi-planar reconstruction）等が挙げられる。画素値投影処理としては、典型的には、最大値投影法（ＭＩＰ：maximum intensity projection）が採用されるとよい。従って、本実施形態に係る画像処理装置１は、２次元の画像のデータにも３次元の画像のデータにも適用することができる。
【００４９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５０】
１…画像処理装置、２…記憶部、３…画像処理部、４…表示部、５…操作部、６…制御部、３１…血流マップ生成部、３２…進行度マップ生成部、３３…進行度変化マップ生成部、３４…進行度推移グラフ生成部
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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