(57)【要約】【課題】  ボリュームデータを用いて被検者内の生体器官と人工物の接触を検出し、リスク情報を表示することが可能な医用画像処理装置を提供することである。【解決手段】  実施形態の医用画像処理装置は、被検者のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得部と、ボリュームデータに基づいて、生体器官に対応する領域である第１領域及び人工物に対応する領域である第２領域を特定するセグメンテーション部と、ボリュームデータ中において第１領域と第２領域との接触の検出領域を特定する検出領域特定部と、検出領域特定部が、特定した検出領域内における、第１領域と第２領域の接触を検出することにより、第１領域と第２領域の接触情報を取得する接触情報取得部を有することを特徴とする。【選択図】  図１
2017086159.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得部と、
前記ボリュームデータに基づいて、生体器官に対応する領域である第１領域及び人工物に対応する領域である第２領域を特定するセグメンテーション部と、
前記ボリュームデータにおいて前記第１領域と前記第２領域との接触の検出領域を特定する検出領域特定部と、
前記検出領域特定部が、特定した前記検出領域内における、前記第１領域と前記第２領域の接触を検出することにより、前記第１領域と前記第２領域の接触情報を取得する接触情報取得部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記接触情報に基づいて前記第１領域の断裂確率に関するリスク情報を算出するリスク情報算出部と、
前記リスク情報等の情報を表示する表示部と、
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
予め取得された被検者の診断情報等を保存する記憶部を更に有し、
前記リスク情報は前記接触情報に加えて前記診断情報に基づいて算出されることを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記表示部に表示する画像には、前記第１領域と前記第２領域の接触面に対して平行方向かつ前記第１領域の走向方向に対して垂直方向から視認可能なボリュームレンダリング画像を含むことを特徴とする請求項２または３の少なくとも１つに記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記第１領域が前記ボリュームデータに複数存在する場合において、
前記表示部に表示する画像には、複数の前記第１領域の中から前記リスク情報が閾値以上の前記第１領域を強調表示することを特徴とする請求項２または３の少なくとも１つに記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第１領域は前記ボリュームデータに複数存在する場合において、
前記表示部に表示する画像には、前記リスク情報を複数の前記第１領域ごとにカラーマップ表示することを特徴とする請求項２または３の少なくとも１つに記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記ボリュームデータは少なくとも２以上の複数の時相において取得されることを特徴とする医用画像処理装置において、
前記リスク情報算出部は、複数時相のボリュームデータのそれぞれについて前記リスク情報を求めるものであって、
前記表示部に表示する画像は、前記リスク情報が最も大きい時相におけるボリュームレンダリング画像を表示することを特徴とする請求項２から６の少なくとも１つに記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記ボリュームデータは少なくとも２以上の複数の時相において取得されることを特徴とする請求項１から６の少なくとも１つに記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記接触情報は、前記第１領域と前記第２領域の接触時間であることを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記検出領域は、前記第２領域から所定距離の範囲内にある領域であることを特徴とする請求項１から９の少なくとも１つに記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
前記接触情報は、前記第１領域と前記第２領域の接触面積であることを特徴とする請求項１から９の少なくとも１つに記載の医用画像処理装置。
【請求項１２】
前記診断情報は、前記第１領域の指標値であることを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項１３】
前記指標値は前記第１領域の直径を示す値であることを特徴とする請求項１２に記載の医用画像処理装置。
【請求項１４】
前記診断情報は、前記第２領域の材質に関する情報であることを特徴とする請求項１２に記載の医用画像処理装置。
【請求項１５】
前記診断情報は、前記被検者の病歴情報であることを特徴とする請求項１２に記載の医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は医用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ボリュームデータを時相毎に取得することが可能な医用画像診断装置が普及している。これに伴い、例えばＸ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）を用いた検査においては、手首や足首といった被検者の関節部位を動かしながら複数時相の画像データを撮影することで、関節部位の動態を検査することが可能である。
【０００３】
また、近年関節部位における骨折時の治療法として骨固定用インプラント等の人工物を用いた治療が行われている。骨固定用インプラントはチタンやチタン合金及びステンレス製で、体内に埋入しても部材の腐食や生体拒否反応を示しにくい生体適合性材料で構成される。この骨固定用インプラントを骨折部位にボルト等で固定することで骨折部位に跨る骨を固定することができる。一方、骨と筋肉の間、あるいは骨と骨の間には、それらを結合させる組織である腱が分布しているため、骨固定用インプラントは、腱に近接した状態で骨に固定される。そのため、骨固定用インプラントの固定位置によっては、関節を屈曲、伸展、回動等の運動をさせることによって骨固定用インプラントが腱等の生体器官に接触し、埋入後に腱が断裂等の損傷を起こす事例が知られている。また、その他の生体器官でも体内に埋入された人工物と接触することで損傷することが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１７２７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
実施形態は、上記課題を解決するためになされたもので、生体器官と人工物の接触を検出し、生体器官の断裂等に関するリスク情報を通知可能な医用画像処理装置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】
上記目的を達成するために、実施形態の医用画像処理装置は、被検者のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得部と、ボリュームデータに基づいて、生体器官に対応する領域である第１領域及び人工物に対応する領域である第２領域を特定するセグメンテーション部と、ボリュームデータ中において第１領域と第２領域との接触の検出領域を特定する検出領域特定部と、検出領域特定部が、特定した検出領域内における、第１領域と第２領域の接触を検出することにより、第１領域と第２領域の接触情報を取得する接触情報取得部を有することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係る医用画像処理装置を含むシステム構成を示すブロック図。
【図２】実施形態に係る医用画像処理装置の概略動作を示したフローチャート。
【図３】実施形態に係る手関節での骨固定用インプラントと腱の接触状態の一例を示す模式図。
【図４】実施形態に係る骨固定用インプラントと腱の接触検出手法の一例を示す図。
【図５】実施形態に係る腱のリスク情報の表示画面の一例を示す図。
【図６】実施形態に係る接触腱の強調表示画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して実施形態を説明する。
【０００９】
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置１を含むシステムの構成を示した図である。図１の医用画像処理装置１は、記憶回路１１と、処理回路１２と、入力装置１３と、表示装置１４とを備えている。また、医用画像処理装置１は、有線又は無線によって画像サーバ３に接続され、これらと複数時相の画像データの送受信ができる構成を有する。画像サーバ３は外部の医用画像診断装置２と接続されている。
【００１０】
医用画像診断装置２は、例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）が該当する。医用画像診断装置２は、例えば、被検者の指、手首、肘、肩、首、足首、膝、股間などの関節部位を含む生体器官のボリュームデータを、時相毎に取得する機能（４Ｄスキャン）を有している。本実施形態において、ボリュームデータとは、３次元的に描出される画像データ全般を指すものとする。なお、本実施形態では、ボリュームデータを構成する最小単位をボクセルと定義し、各ボクセルが有する画素値をボクセル値と定義する。４Ｄスキャンとは、多列型Ｘ線検出器を用いたボリュームスキャンを複数回行うことにより、複数時相のボリュームデータ（複数時相の画像データ）を取得するスキャン手法である。複数時相の画像データは時相毎に収集されたボリュームデータの集合体であり、例えば４ＤＣＴ画像が該当する。取得された複数時相の画像データは画像サーバ３に送信され、画像サーバ３で保存される。また、本実施例で使用する医用画像診断装置２はＸ線ＣＴ装置に限らず、Ｘ線画像診断装置、ＭＲ装置、超音波診断装置等を用いることにしても良い。
【００１１】
画像サーバ３は、医用画像診断装置２から転送された複数時相の画像データを保存するデータサーバである。画像サーバ３は、医用画像処理装置１の処理回路１２からの指示に従って、保存している複数時相の画像データを、医用画像処理装置１の記憶回路１１に転送する。記憶回路１１はＲＡＭやＲＯＭ等の半導体記憶装置によって構成される。
【００１２】
記憶回路１１は画像サーバ３から転送された複数時相の画像データや被検者に関する病歴等の診断情報、検出領域情報、腱３１と人工物である骨固定用インプラント３２の接触点数、接触線、接触面積、接触体積及び接触時間で示される接触情報、ボリュームレンダリング画像、離間ボクセル数Ｌ、腱３１の断裂に関するリスク情報等を記憶する機能を有している。また、記憶回路１１は被検者のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得部を含む構成を有する。
【００１３】
入力装置１３は、オペレータによって操作され、オペレータが入力した情報を処理回路１２に送信する。入力装置１３はオペレータの操作を受けて、被検者に関する情報の入力、セグメンテーション処理の実行、シードポイントの入力、離間ボクセル数Ｌ等の情報を処理回路１２に送信する。なお、本実施形態では、入力装置１３は、例えば、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として説明する。また、入力装置１３として、表示装置１４に表示されるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いることも可能である。
【００１４】
表示装置１４は、モニタやディスプレイ等によりボリュームレンダリング画像やリスク情報等を表示する表示装置である。また、表示装置１４は、入力装置１３を介して入力される指示を、処理回路１２に伝達する機能を有している。
【００１５】
処理回路１２は各種処理を実行する。処理回路１２は、システム制御機能１２１、セグメンテーション機能１２２、検出領域特定機能１２３、接触検出機能１２４、画像処理機能１２５、リスク情報算出機能１２６、表示制御機能１２７を含んで構成される。
【００１６】
システム制御機能１２１は、オペレータが入力装置１３から入力したコマンド信号、及び各種初期設定条件等の情報を受け取り、これらの情報を用いて医用画像処理装置１全体を統括的に制御する。
【００１７】
セグメンテーション機能１２２は、オペレータによって指定されたボリュームデータに対して対象領域を特定する処理を行う。セグメンテーション機能１２２は入力装置１３からセグメンテーション処理（領域特定）を実行する旨の命令を受信すると、記憶回路１１からボリュームデータを読み込んで、ボリュームデータにセグメンテーション処理を実行する。セグメンテーション処理を行うことにより、ボリュームデータから腱３１や骨固定用インプラント３２、骨３３等の各領域を特定することが可能になる。次に、セグメンテーション処理の一例として閾値を使った領域特定の方法を説明する。まず、セグメンテーション機能１２２はボリュームデータ中のボクセルの中で、最もボクセル値が高いボクセルをシードポイント（特徴点）として抽出する。若しくはオペレータが入力装置１３を介してシードポイントを指定する。そして、セグメンテーション機能１２２はシードポイントに連結し、かつ、各領域に対応したボリュームデータのボクセル値の閾値よりもボクセル値が大きいという条件を満たすボクセルを抽出することを逐次的に繰り返すリージョングローイング（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｇｒｏｗｉｎｇ）法を用いて特定領域のみを抽出することでセグメンテーション処理を実行する。これにより、ボリュームデータによって表示された領域、すなわちオペレータが観察できる領域の中から特定の領域（腱３１、骨固定用インプラント３２、骨３３に対応する領域）が特定される。より詳細には、セグメンテーション機能１２２はセグメンテーション処理時に参照する各ボクセル値を含む領域に対応したボリュームデータのボクセル値の閾値（以下、ボクセル閾値）を記憶回路１１から読み込む。このボクセル閾値は、例えば、腱３１、骨固定用インプラント３２、骨３３の各領域を示すボクセル値の閾値情報である。ボクセル閾値は、表示装置１４に表示されるボリュームデータを参照して、オペレータが設定可能な構成を有しても良い。これにより、腱３１、骨固定用インプラント３２、骨３３など任意の部位を表示させたボリュームレンダリング画像を生成することが可能になる。セグメンテーション処理は、各時相のボリュームデータそれぞれに対して行うことで、各時相のボリュームレンダリング画像を生成することにしても良い。また、全ての時相のボリュームデータについて個別にセグメンテーションを行う代わりに、ある時相でのボリュームデータからボリュームレンダリング画像を生成し、他の時相のボリュームデータに対して、生成されたボリュームレンダリング画像の位置あわせを行うことにしても良い。この位置合わせにより、ボリュームデータに含まれる部位が時相間でどのように移動するかを把握することができる。すなわち、ある時相でセグメンテーションされた各部位の相対的な位置関係を解析することにより、別の時相におけるセグメンテーション結果を求めても構わない。
【００１８】
検出領域特定機能１２３は、セグメンテーション機能１２２によって腱３１、骨固定用インプラント３２、骨３３を示す領域が特定されたボリュームデータ中において、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を検出する検出領域の設定を行う。検出領域特定機能１２３は骨固定用インプラント３２として特定された領域から所定の距離範囲内にある、骨固定用インプラント３２の周辺を検出領域として設定する。検出領域を特定の範囲に限定することで計算負荷を軽減し、検査効率を上げることが可能となる。
【００１９】
接触検出機能１２４は、検出領域特定機能１２３によって設定されたボリュームデータ中における検出領域を読み込む。接触検出機能１２４は検出領域の範囲内で発生した腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を検出する。接触の検出方法としては、例えばダイレーション処理を利用して腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を検出することが可能である。ダイレーション処理を利用した接触検出手法では、まず骨固定用インプラント３２の領域に対してダイレーション処理を施し、骨固定用インプラント３２の表面に該当するボクセルから任意のボクセル数Ｌだけ離間した範囲を設定する。次に、腱３１に相当するボクセルがこの範囲中にあるか否かを判定する。腱３１に対応するボクセルがこの領域内に存在することを検出すると、腱３１と骨固定用インプラント３２は接触しているとして検出される。骨固定用インプラント３２からの離間ボクセル数Ｌは、接触検出を行う際にオペレータが任意に設定しても良いし、各関節部位に応じて、予め設定しておき、検出する部位に合わせて自動的に離間ボクセル数Ｌを設定しても構わない。なお、接触検出手法は本実施形態で述べたダイレーション処理を利用する手法に限定されない。例えば、腱３１と骨固定用インプラント３２のボクセル間距離を読み込んで、そのボクセル間距離がある閾値を下回った場合を接触と検出しても良い。また、接触検出機能１２４は検出した腱３１と骨固定用インプラント３２の接触状態を表す接触情報を生成する。接触情報の一例としては、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触点数、接触線長、接触面積、接触体積、接触時間を用いることができる。接触点数は腱３１と骨固定用インプラント３２の接触点の数を示し、接触線長は腱３１と骨固定用インプラント３２が線状に接触している場合の接触線の長さを示す。また、接触面積は、各時相のボリュームデータそれぞれについて求めた腱３１と骨固定用インプラント３２の接触面積のうち、最大の接触面積を指す。接触体積は腱３１に対して骨固定用インプラント３２が接触し、腱３１が変形した体積を示す。また接触時間は、各時相のボリュームデータそれぞれについて接触を検出した際に、接触が継続して発生している時間区間のことを指す。この接触情報は後述する腱３１の断裂リスクを算出するためのパラメータとして用いる。接触検出機能１２４は腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を検出する接触情報取得部の一例である。
【００２０】
画像処理機能１２５は、種々の画像生成に係る処理を行う。画像処理機能１２５は、ボリュームレンダリング画像を腱３１や骨固定用インプラント３２の位置を読み込んで、オペレータが腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を視認しやすいアングルでの表示を行うための画像処理を行う。例えば腱３１と骨固定用インプラント３２を含む手関節部位を側面から観察するアングルで表示することが適している。具体的には腱３１と骨固定用インプラント３２の接触面に対して平行方向であって、かつ、腱３１の走向方向に対して垂直方向から表示する。
【００２１】
リスク情報算出機能１２６は、接触情報と、検出領域内における腱３１の直径や体積等の指標値に関する情報、被検者の病歴情報、骨固定用インプラント３２の材質等の種々の診断情報を断裂リスクパラメータとして記憶回路１１から読み込む。断裂リスクパラメータは、記憶回路１１から読み込む代わりに、リスク情報算出機能１２６が接触検出機能１２４から出力されたデータを直接読み込んでも良い。また、オペレータが入力装置１３を用いて入力した情報を読み込んでも良い。記憶回路１１には断裂リスクパラメータとリスク情報値の対応関係を示すテーブルが保存されており、リスク情報算出機能１２６は、そのテーブルと断裂リスクパラメータを用いて骨固定用インプラント３２と接触している腱３１の手術後の経過時間毎の断裂確率等のリスク情報を算出する。リスク情報とは、例えば手術５年後の腱３１の断裂確率は１％、などの経過時間と断裂確率との組み合わせによって表現される情報である。また、断裂リスクパラメータには少なくとも接触情報が含まれるが、それに加え先述した腱３１の太さに関する情報、被検者の病歴、骨固定用インプラント３２の材質等の情報を追加して断裂リスクパラメータとして扱っても構わない。表示制御機能１２７は、オペレータが操作する入力装置１３からの入力情報を読み込んで、ボリュームデータ、ボリュームレンダリング画像、腱３１のリスク情報表示画像等の種々の画面表示に係る制御を行う。
【００２２】
また、処理回路１２の構成要素、システム制御機能１２１、セグメンテーション機能１２２、検出領域特定機能１２３、接触検出機能１２４、画像処理機能１２５、リスク情報算出機能１２６、表示制御機能１２７にて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１１に記録されている。処理回路１２はプログラムを記憶回路１１から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１２は、図１の処理回路１２内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては単一の処理回路１２にてシステム制御機能１２１、セグメンテーション機能１２２、検出領域特定機能１２３、接触検出機能１２４、画像処理機能１２５、リスク情報算出機能１２６、表示制御機能１２７にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１２を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。
【００２３】
次に図２のフローチャートを用いて、本実施形態に係る医用画像処理装置１の一連の動作の説明を行う。
【００２４】
まず、ステップＳ１１で、オペレータは医用画像処理装置１とは別体に設けられるＸ線ＣＴ装置等の医用画像診断装置２を用いて被検者の４Ｄスキャンを実行する。４Ｄスキャン実行時には、被検者の撮影対象部位（例えば手関節）はＸ線ＣＴ装置の寝台上で固定される。被検者は寝台上で手関節を可動可能な各方向に動かし、各関節可動方向へ関節を動かした状態の複数時相の画像データが取得される。取得された複数時相の画像データは画像サーバ３に保存される。
【００２５】
次に、ステップＳ１２では、Ｓ１１で取得された複数時相の画像データを医用画像処理装置１が画像サーバ３から読み込み、医用画像処理装置１の記憶回路１１内に保存する。
【００２６】
次に、ステップＳ１３では、Ｓ１２で記憶回路１１に保存された複数時相の画像データを、処理回路１２のセグメンテーション機能１２２が読み込んで、複数時相の画像データに対してセグメンテーション処理を実行する。より詳細には、記憶回路１１に記憶されているボリュームデータに対してセグメンテーション処理を実行する旨の信号が入力装置１３を介してオペレータによって入力される。入力情報をシステム制御機能１２１が読み込み、システム制御機能１２１がセグメンテーション機能１２２にセグメンテーションを実行する旨の信号を送信する。セグメンテーション機能１２２はシステム制御機能１２１からの信号を読み込むと、記憶回路１１からボリュームデータとボクセル閾値を読み込み、ボリュームデータに対してセグメンテーション処理を実行する。また生成されたボリュームレンダリング画像は記憶回路１１に保存される。
【００２７】
ステップＳ１４では、処理回路１２の検出領域特定機能１２３が、Ｓ１３にてセグメンテーション処理が実行されたボリュームデータを記憶回路１１から読み込み、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触検出領域の定義を行う。より詳細には、検出領域特定機能１２３はセグメンテーション処理後にシステム制御機能１２１から、腱３１と骨固定用インプラント３２の検出領域の特定を実行する旨の信号を受信する。検出領域特定機能１２３はボリュームレンダリング画像のボクセル値を読み込んで、骨固定用インプラント３２に該当するセグメントを検出する。検出領域特定機能１２３は、骨固定用インプラント３２周辺のセグメントを検出領域として定義する。
【００２８】
ステップＳ１５では、接触検出機能１２４がＳ１４で定義された検出領域を記憶回路１１から読み込んで、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触の有無を検出する。腱３１と骨固定用インプラント３２の接触評価にはダイレーション処理が実行される。例えば、骨固定用インプラント３２のボクセル値を有するボクセルから任意のボクセル数Ｌ離間したボクセルに腱３１として検出されたボクセルが含まれる場合に、腱３１は骨固定用インプラント３２と接触したと検出される。腱３１と骨固定用インプラント３２の接触が検出されると、接触検出機能１２４は接触情報の算出を行う。算出された接触情報は記憶回路１１に保存される。
【００２９】
ステップＳ１６では、リスク情報算出機能１２６がＳ１５で算出された接触情報を含む断裂リスクパラメータを読み込んで腱３１の断裂確率等のリスク情報を算出する。システム制御機能１２１は、算出された腱３１のリスク情報を読み込んで、表示装置１４に表示する旨の信号を送信する。オペレータは表示装置１４に表示される腱３１のリスク情報を参照して、骨固定用インプラント３２の再手術の必要性の有無の検討を行う。
【００３０】
以上の一連の動作により、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触情報を複数時相の画像データから取得することができ、接触情報等の種々の断裂リスクパラメータを用いて腱３１のリスク情報を算出することが可能になる。
【００３１】
図３は、インプラント固定後に手関節を屈曲、伸展させた状態での左手における腱３１と骨固定用インプラント３２及び骨３３の接触状態を示す模式図である。図３では手関節伸展時を示す時相をＰｈａｓｅ１、手関節手掌側への屈曲時をＰｈａｓｅ２、手関節手甲側への屈曲時をＰｈａｓｅ３と定義する。骨固定用インプラント３２は、複数の骨固定用ボルト３４によって骨３３に固定され、骨折部３５の固定を行う。Ｐｈａｓｅ１では腱３１と骨固定用インプラント３２は接触していないとする。Ｐｈａｓｅ２及びＰｈａｓｅ３において、手掌側乃至手甲側へ手関節が屈曲することにより、腱３１が骨固定用インプラント３２と接触箇所Ｃにおいて接触する。腱３１と骨固定用インプラント３２は骨固定用インプラント３２の手関節側のエッジと腱３１が接触する場合、特に腱３１が長期間に渡って繰り返し接触することで腱３１が遅発的に断裂することが臨床的に知られている。また、骨固定用インプラント３２は腱３１と表面性状や摩擦係数等の材質が異なる。そのため、腱３１は骨固定用インプラント３２のエッジ部以外の面領域と接触することで腱３１が磨耗し、遅発的に断裂する可能性があることが知られている。腱３１と骨固定用インプラント３２の接触検出方法は、次の図４に関する記載にて詳述する。
【００３２】
図４は、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を検出する手法の一例であるダイレーション処理に係る説明図である。図４はＰｈａｓｅ１から手掌側への屈曲時のＰｈａｓｅ２における、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触状態を示している。図４中の接触領域を拡大した図では、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を検出するダイレーションボクセル領域４１が示されている。ダイレーションボクセル領域４１内に腱３１のボクセルが存在する場合に腱３１と骨固定用インプラント３２は接触したとして検出される。
【００３３】
図５は表示装置１４に表示される腱３１のリスク情報表示の一例を示す図である。表示装置１４には、表示画面５１、断裂リスクパラメータテーブル５２、リスク情報出力テーブル５３が表示される。腱３１のリスク情報としては、腱３１の断裂確率が挙げられる。表示装置１４に表示される表示画面５１では、例えば母指、示指、中指、薬指、小指の腱３１はそれぞれ腱３１ａ，３１ｂ，３１ｃ，３１ｄ，及び３１ｅにて示される。また、表示画面５１は腱３１ａ以外の腱が骨固定用インプラント３２と接触箇所Ｃにて接触している状態を示す。断裂リスクパラメータテーブル５２は接触面積、接触時間、接触腱の直径、病歴、骨固定用インプラント３２の材質等の種々の断裂リスクパラメータが表示される。各腱のリスク情報は断裂リスクパラメータテーブル５２に表示される断裂リスクパラメータからリスク情報算出機能１２６が算出し、リスク情報出力テーブル５３に表示する。オペレータは骨固定用インプラント３２の術後における腱３１との接触状態を表示画面５１上のボリュームレンダリング画像によって確認できると共に、リスク情報出力テーブル５３に表示されるリスク情報を参照することが可能になる。リスク情報は、腱３１の術後の経過期間毎の断裂確率が挙げられる。例えば、腱３１ａから腱３１ｅのそれぞれに対応した、５年後、３年後、１年後、３ヵ月後、１ヵ月後の断裂確率がリスク情報出力テーブル５３に表示される。オペレータはリスク情報から骨固定用インプラント３２に関する再手術の必要性の有無等に関する検討を行う。表示画面５１上のボリュームレンダリング画像は、例えば、複数の時相のボリュームレンダリング画像の中から接触が大きい時相の画像を抽出して表示する。
【００３４】
図６は腱３１と骨固定用インプラント３２の接触状態における、腱３１の強調表示画面の一例を示す。表示制御機能１２７は、各指の腱３１の内、断裂リスクが一定値以上の腱３１を表示装置１４上の表示画面６２において強調表示させる。強調表示としては、断裂リスクが一定以上の腱３１を他の腱３１と比較して太く表示する、点滅表示する、色を変えて表示することなどが該当する。また、表示画面６２に示されるように接触状態が大きい腱の接触状態が分かりやすいアングルから表示させる構成を有しても良い。例えば手関節における腱３１と骨固定用インプラント３２の接触は手関節を側面から観察するアングルで表示することが適している。また、リスク情報を表示する他の表示例としては、例えば骨固定用インプラント３２と接触している腱３１上でのリスク情報のカラーマップ表示が考えられる。カラーマップ表示では、例えばリスク情報の値の高低に応じて色を割り当て、腱３１上に表示する。また、表示画面６１に示すように、屈曲前の手関節伸展時におけるボリュームレンダリング画像を屈曲時との比較のために表示装置１４に表示しても良い。
【００３５】
本実施形態では、特にＸ線ＣＴ装置で撮影される複数時相の画像データを例に説明を行ったが、本実施形態は複数時相の画像データに限定されない。例えば、ユーザが指定した任意のタイミングにて撮影した複数の３Ｄ画像データを用いる構成にしても良い。また、オペレータが腱３１と骨固定用インプラント３２の接触が大きいと予測した関節の屈曲角での３Ｄ画像データのみを使用して接触を検出する構成を有しても良いし、特定の時相における３Ｄ画像データのみを撮影し、その３Ｄ画像データのみを使用して接触を検出する構成にしても良い。これらの本実施形態で使用する３Ｄ画像データの撮影枚数及び撮影間隔は撮影部位の種別や、オペレータが評価しようとする疾患、各部位の機能等によってオペレータが任意に設定することが可能な構成を有して良い。
【００３６】
また、本実施形態では、腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を検出する場合について説明したが、骨固定用インプラント３２の接触対象は腱３１に限定されず、略円筒状の生体器官であれば良く、例えば血管等であっても良い。また、腱３１等の生体器官の接触対象は骨固定用インプラント３２に限定されず、生体内に埋入される人工物であれば良い。
【００３７】
以上説明した実施形態によれば、被検者の４Ｄスキャンデータから特定されたセグメンテーション領域を用いて被検者の関節部位等での腱３１と骨固定用インプラント３２の接触を検出し、接触情報等の断裂リスクパラメータを用いて腱の遅発的な断裂確率等のリスク情報を算出し、表示装置１４上に表示させることが可能になる。オペレータは表示された腱３１のリスク情報を参酌して骨固定用インプラント３２の再手術の必要性の有無等の検討を行うことが可能になる。
【００３８】
各実施形態における記憶回路１１、処理回路１２、システム制御機能１２１、セグメンテーション機能１２２、検出領域特定機能１２３、接触検出機能１２４、画像処理機能１２５、リスク情報算出機能１２６、表示制御機能１２７、入力装置１３、表示装置１４はそれぞれ対応する記憶部１１、処理部１２、システム制御部１２１、セグメンテーション部１２２、検出領域特定部１２３、接触検出部１２４、画像処理部１２５、リスク情報算出部１２６、表示制御部１２７、入力部１３、表示部１４によって実現されるものであっても良い。なお、本実施形態において「部」として説明した構成要素は、その動作がハードウェアによって実現されるものであっても良いし、ソフトウェアによって実現されるものであっても良いし、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによって実現されるものであっても良い。
【００３９】
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を意図していない。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。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、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。
【符号の説明】
【００４０】
１…医用画像処理装置、２…医用画像診断装置、３…画像サーバ、１１…記憶回路、１２…処理回路、１２１…システム制御機能、１２２…セグメンテーション機能、１２３…検出領域特定機能、１２４…接触検出機能、１２５…画像処理機能、１２６…リスク情報算出機能、１２７…表示制御機能、１３…入力装置、１４…表示装置、３１…腱、３２…骨固定用インプラント、３３…骨、３４…骨固定用ボルト、３５…骨折部、４１…ダイレーションボクセル領域、５１…表示画面、５２…断裂リスクパラメータテーブル、５３…リスク情報出力テーブル、６１…表示画面、６２…表示画面
【図１】
2017086159.tif 000003
【図２】
2017086159.tif 000004
【図３】
2017086159.tif 000005
【図４】
2017086159.tif 000006
【図５】
2017086159.tif 000007
【図６】
2017086159.tif 000008