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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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HBFhepaticbloodflowと動脈分率HAFhepaticarterialfraction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。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。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Abと門脈支配Pbとを算出する。肝動脈支配Ab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Pb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。Ab=HBFHAF/1001Pb=HBF1-HAF/1002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Aiと門脈支配Pi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Aiは、非基準点iにおける肝組織血流速度HBFiと動脈分率HAFiとに基づいて3式により規定され、門脈支配Piは、非基準点iにおける肝組織血流速度HBFiと動脈分率HAFiとに基づいて4式により規定される。Ai=HBFiHAFi/1003Pi=HBFi1-HAFi/1004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Abに対する非基準点iの肝動脈支配Aiの割合以下、肝動脈支配比率と呼ぶことにする。ARiと基準点bの門脈支配Pbに対する非基準点iの門脈支配Piの割合以下、門脈支配比率と呼ぶことにする。PRiとを算出する。肝動脈支配比率ARiは、5式により規定され、門脈支配比率PRiは、6式により規定される。ARi=Ai/Ab5PRi=Pi/Pb6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ARiと門脈支配比率PRiとが算出されたか否かを判定する。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ARiと門脈支配比率PRi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。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ARiと門脈支配比率PRi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ARiと門脈支配比率PRi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。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ARiと門脈支配比率PRi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。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。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。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ARi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P1i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PRi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P2i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P1iと門脈のみから判断した進行度P2iとに基づく統計値Piを算出する。統計値Piとしては、進行度P1iと進行度P2iとの平均値や中間値が採用される。算出された統計値Piが画素iの進行度に設定される。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Piが算出されると、算出された進行度Pi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。なお、肝動脈支配比率ARi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ARiに対して、2つの進行度P1i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P1iのうちの進行度P2iに近い方を、進行度P1iとして採用する。これにより、単一の肝動脈支配比率ARiに対して2つの進行度P1iが設定されることを防止できる。また、肝動脈のみから判断した進行度P1iと門脈のみから判断した進行度P2iとが乖離し過ぎている場合、進行度Pi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P1iと進行度P2i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。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Di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Di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Di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。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Diが算出されると、算出された差分値Di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。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Di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Di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。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。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。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。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。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。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。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。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。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、MPRmultiplanarreconstruction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:maximumintensityprojection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。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。