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JP6510198B2 - 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 - Google Patents

医用画像処理装置及び医用画像処理方法

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Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置及び医用画像処理方法に関する。
Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置は、Ｘ線を利用して被検体をスキャンし、収集されたデータをコンピュータにより処理することで、被検体の内部を画像化する装置である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置は、被検体に対してＸ線を異なる方向から照射し、被検体を透過したＸ線の信号をＸ線検出素子にて検出する。Ｘ線ＣＴ装置は、検出した信号を収集し、Ａ／Ｄ変換させた後に、前処理等を施してｒａｗデータ（生データ）を生成する。そして、Ｘ線ＣＴ装置は、ｒａｗデータに基づく再構成処理を行い、画像を生成する。
近年、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置において、所定の時間、Ｘ線を照射させながら回転フレームを繰り返し回転させることで、所定のフレームレート（ボリュームレート）で３次元のボリュームデータを複数撮影するダイナミックボリュームスキャンが提案されている。これにより、所定の部位の経時的な変化を立体的に観察／評価することが可能となる。
特開２０１３−１７２８２０号公報
本発明が解決しようとする課題は、経時的に撮影された３次元医用画像データ同士の比較観察を容易にすることができる医用画像処理装置及び医用画像処理方法を提供することである。
実施形態の医用画像処理装置は、制御部と、前記制御部に接続され、前記制御部が実行する複数の処理を規定した情報を記憶する記憶部とを備える。前記制御部は、前記複数の処理として、被検体の運動が経時的に撮影された複数の３次元医用画像データを含む３次元医用画像データ群を、少なくとも２つ取得するとともに、取得した少なくとも２つの前記３次元医用画像データ群にそれぞれ対応する再構成前のデータを取得し、前記少なくとも２つの前記３次元医用画像データ群について、前記被検体の運動の速度をそれぞれ解析し、解析された前記被検体の運動の速度に基づいて、前記少なくとも２つの３次元医用画像データ群のそれぞれにおける前記被検体の運動が互いに略一致するタイミングを算出し、前記少なくとも２つの３次元医用画像データ群にそれぞれ対応する再構成前のデータから、算出したタイミングに相当するデータ領域を特定し、特定したデータ領域における再構成前のデータを使用して、３次元医用画像データを再構成することを特徴とする。
図１は、第１の実施形態に係る画像処理システムの構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る制御部の機能を説明するための機能ブロック図である。 図４Ａは、課題を説明するための図である。 図４Ｂは、課題を説明するための図である。 図４Ｃは、課題を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る解析部の処理を説明するための図である。 図６Ａは、第１の実施形態に係る解析部の処理を説明するための図である。 図６Ｂは、第１の実施形態に係る解析部の処理を説明するための図である。 図７Ａは、第１の実施形態に係る画像補完部の処理を説明するための図である。 図７Ｂは、第１の実施形態に係る画像補完部の処理を説明するための図である。 図８Ａは、第１の実施形態に係る出力制御部の処理を説明するための図である。 図８Ｂは、第１の実施形態に係る出力制御部の処理を説明するための図である。 図８Ｃは、第１の実施形態に係る出力制御部の処理を説明するための図である。 図８Ｄは、第１の実施形態に係る出力制御部の処理を説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の処理を説明するためのフローチャートである。
以下、図面を参照して、実施形態に係る医用画像処理装置及び医用画像処理方法を説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る画像処理システムの構成例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る画像処理システムは、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置１０と、画像保管装置２０と、医用画像処理装置１００とを備える。図１に例示する各装置は、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）５により、直接的、又は、間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、画像処理システムにＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、医用画像データ等を相互に送受信する。
なお、図１は一例に過ぎない。例えば、画像処理システムは、図１に例示する各装置以外にも、Ｘ線診断装置や超音波診断装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置等の他の医用画像診断装置を備えていても良い。
Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線を照射するＸ線管と、被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器とを対向する位置に支持して回転可能な回転フレームを有する。Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線管からＸ線を照射させながら回転フレームを回転させることで、透過、吸収、減衰を受けたＸ線のデータを収集する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、収集したデータをＡ／Ｄ（Analog to Digital）変換し、更に、対数変換、オフセット補正、感度補正、ビームハードニング補正、散乱線補正等の補正処理を行ってｒａｗデータ（生データ）を生成する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、生成したｒａｗデータを再構成して、３次元のボリュームデータを生成する。なお、ボリュームデータは、医用画像データの一例である。
画像保管装置２０は、医用画像データを保管するデータベースである。具体的には、画像保管装置２０は、Ｘ線ＣＴ装置１０により生成されたボリュームデータを自装置の記憶部に格納し、保管する。画像保管装置２０に保管されたボリュームデータは、例えば、患者ＩＤ、検査ＩＤ、装置ＩＤ、シリーズＩＤ等の付帯情報と対応付けて保管される。
医用画像処理装置１００は、例えば、病院内に勤務する医師や検査技師が医用画像の閲覧に用いるワークステーションやＰＣ（Personal Computer）等である。医用画像処理装置１００の操作者は、患者ＩＤ、検査ＩＤ、装置ＩＤ、シリーズＩＤ等を用いた検索を行なうことで、必要な医用画像データを画像保管装置２０、若しくはＸ線ＣＴ装置１０から取得する。或いは、医用画像処理装置１００は、Ｘ線ＣＴ装置１０から直接、医用画像データを受信しても良い。また、医用画像処理装置１００は、医用画像データを閲覧用に表示する他に、医用画像データに対して各種の画像処理を行っても良い。
図２は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、医用画像処理装置１００は、入力部１０１と、通信部１０２と、表示部１０３と、記憶部１１０と、制御部１２０とを備える。入力部１０１、通信部１０２、表示部１０３、記憶部１１０、及び制御部１２０は、互いに接続されている。
入力部１０１は、マウス、キーボード、トラックボール等であり、医用画像処理装置１００に対する各種操作の入力を操作者から受け付ける。通信部１０２は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等であり、他の装置との間で通信を行う。表示部１０３は、モニタ、液晶パネル等であり、各種情報を表示する。
記憶部１１０は、例えば、ハードディスク、半導体メモリ素子等であり、各種情報を記憶する。例えば、記憶部１１０は、制御部１２０が実行する複数の処理を記憶する。
制御部１２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路であり、医用画像処理装置１００の全体制御を行う。
図３は、第１の実施形態に係る制御部１２０の機能を説明するための機能ブロック図である。図３に示すように、制御部１２０は、取得部１２１と、解析部１２２と、画像補完部１２３と、出力制御部１２４とを備える。なお、制御部１２０が備える各部の機能については、後述する。
ここで、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０は、経時的に撮影を行うことで、所定のフレームレートでボリュームデータを生成するダイナミックボリュームスキャン（以下、単に「ダイナミックスキャン」とも表記する）を行うことができる。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、チャンネル方向（行方向）及びスライス方向（列方向）に複数のＸ線検出素子を有する多列検出器と呼ばれるＸ線検出器を用いて、ダイナミックスキャンを行う。ダイナミックスキャンによれば、ある関節の運動を行っている間の骨や靱帯の動きを観察することができる。例えば、右手首の靱帯を損傷した患者（被検体）について、右手首周辺のダイナミックスキャンを行うことで、右手の向きに応じた手根骨の位置及び向きの観察を可能にし、右手首の靱帯の状態の診断が可能となる。
しかしながら、ダイナミックスキャンで撮影されたボリュームデータは、他のダイナミックスキャンにより撮影されたボリュームデータと比較観察し難い場合があった。例えば、前回の検査で撮影されたボリュームデータと、今回の検査で撮影されたボリュームデータとを比較観察する場合、両者の間に対応するボリュームデータが存在しないために、比較観察し難い場合があった。このように、両者の間に対応するボリュームデータが存在しないのは、ダイナミックスキャンではボリュームデータが間引いて再構成されることに起因すると考えられる。
図４Ａから図４Ｃは、課題を説明するための図である。図４Ａは、ダイナミックスキャンにおけるｒａｗデータと再構成との関係について説明するための図であり、横方向は時間の経過を示す。図４Ｂ及び図４Ｃは、ダイナミックスキャンにより撮影された右手の橈屈／尺屈運動の様子を表す一連のボリュームデータのボリュームレンダリング（ＶＲ：Volume Rendering）画像の一例である。具体的には、図４Ｂ及び図４Ｃにおいて、各ＶＲ画像は、図の左から時系列順に並んでおり、被検体の手が親指側に傾いた状態（橈屈）から小指側に傾いた状態（尺屈）に変化する様子が描出されている。なお、図４Ｂは、前回の検査（ダイナミックスキャン）時のＶＲ画像の例であり、図４Ｃは、今回の検査時のＶＲ画像の例である。
図４Ａに示すように、例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ある関節の運動を被検体が行っている間にＸ線を照射させながら回転フレームを繰り返し回転させることで、回転フレーム１周分のｒａｗデータを順次生成する。そして、Ｘ線ＣＴ装置１０は、生成したｒａｗデータを用いて、再構成を行う。ここで、再構成を行う場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、データ量や処理負荷の増加を抑えるために、一部のｒａｗデータについては再構成を行わず、所定の間隔で再構成することが行われている。図４Ａに示す例では、Ｘ線ＣＴ装置１０は、期間Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３のそれぞれに対応するｒａｗデータを再構成することで、ある関節の運動の様子を連続的に表す複数のボリュームデータを含むボリュームデータ群を生成する（図４Ｂ、図４Ｃ参照）。
このように、図４Ｂ及び図４Ｃに示すように、前回の検査及び今回の検査について、ボリュームデータ群がそれぞれ生成される。ここで、生成された両ボリュームデータ群は、所定の間隔（ボリュームレート、若しくはフレームレート）で再構成されたものに過ぎず、運動の開始タイミングや運動の範囲、運動の速度等が一致しているとは限らない。このため、前回のＶＲ画像と今回のＶＲ画像とを並べたとしても、各ＶＲ画像における右手の向きが一致するとは限らない。したがって、医師が、例えば、右手を所定の向きに橈屈された状態で各手根骨の位置及び向きを比較観察しようとしても、その向きに橈屈された状態のボリュームデータが前回及び今回の検査のそれぞれに存在するとは限らないため、比較観察し難い場合があった。
なお。上記の課題を解決するために、ボリュームの間を補完してボリュームレートを上げることが考えられる。しかしながら、単にボリュームレートを時間単位で上げる（例えば、３０ｆｐｓを６０ｆｐｓにする、等）だけでは、前回及び今回の検査で右手の向きが一致するとは限らない。このため、単にボリュームレートを上げるだけでは、根本的な解決にはならない。
そこで、本実施形態に係る医用画像処理装置１００は、経時的に撮影された３次元医用画像データ同士の比較観察を容易にするために、以下の機能を備える。
以下、第１の実施形態では、ある被検体の右手の橈屈／尺屈運動を前回の検査及び今回の検査のそれぞれでダイナミックスキャンにより撮影し、撮影した両画像を比較観察する場合を説明する。なお、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、被検体の運動は、手の橈屈／尺屈運動に限らず、手の掌屈／背屈運動、足の内がえし／外がえし運動、膝の屈曲／伸展運動等、他の関節運動が撮影される場合であっても良い。また、比較対象となる両画像は、同一の被検体のものに限らず、患者と健常者等、異なる２人の被検体の画像が比較されても良い。また、比較対象となる画像の数は、２つとは限らず、３つ以上の画像が比較されても良い。
取得部１２１は、被検体の運動が経時的に撮影された複数のボリュームデータを含むボリュームデータ群を、少なくとも２つ取得する。また、取得部１２１は、少なくとも２つのボリュームデータ群にそれぞれ対応する再構成前のデータを取得する。なお、ボリュームデータは、３次元医用画像データの一例である。
例えば、操作者は、入力部１０１を操作することで、比較対象となる２つの検査のデータを指定する。具体的には、操作者は、対象データ（診断用のデータ）として、ある被検体の患者ＩＤと今回の検査の検査ＩＤとを指定し、リファレンスデータ（参照用のデータ）として、その被検体の前回の検査の検査ＩＤを指定する。この場合、取得部１２１は、指定された患者ＩＤと、今回の検査の検査ＩＤとを用いて、今回の検査で撮影されたボリュームデータ群及びそのボリュームデータ群のｒａｗデータの組を、画像保管装置２０から取得する。また、取得部１２１は、指定された患者ＩＤと、前回の検査の検査ＩＤとを用いて、前回の検査で撮影されたボリュームデータ群及びそのボリュームデータ群のｒａｗデータの組を、画像保管装置２０から取得する。なお、病院内で行われた各検査でダイナミックスキャンにより撮影されたボリュームデータ群及びそのボリュームデータ群のｒａｗデータの組は、画像保管装置２０に保管されている。
なお、上記の取得部１２１の処理は一例に過ぎない。例えば、取得部１２１は、画像保管装置２０に限らず、Ｘ線ＣＴ装置１０から比較対象となる検査データを取得しても良い。また、例えば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）に比較対象となる検査データが記録されている場合には、取得部１２１は、そのＤＶＤに記録された検査データを読み出して取得しても良い。
解析部１２２は、取得された少なくとも２つの３次元医用画像データ群について、被検体の運動をそれぞれ解析する。例えば、解析部１２２は、前回の検査及び今回の検査の各ボリュームデータ群について、被検体の運動の範囲及び運動の速度を解析する。
図５、図６Ａ及び図６Ｂは、第１の実施形態に係る解析部１２２の処理を説明するための図である。図５には、前回の検査で撮影された各ボリュームデータが２値化された画像を示す。また、図６Ａには、前回の検査における被検体の橈屈／尺屈運動の関節可動域（移動軸が移動した範囲）の模式図を示し、図６Ｂには、今回の検査における被検体の橈屈／尺屈運動の関節可動域の模式図を示す。
まず、解析部１２２は、関節運動において位置が変化しない軸（骨）である基本軸を検出する。例えば、解析部１２２は、図５に示すように、前回の検査で撮影された各ボリュームデータのＶＲ画像を、それぞれ２値化する。そして、解析部１２２は、２値化した２値化画像間で平均を取り（ＡＶＥＲＡＧＥ）、全ての２値化画像に存在する画素群を抽出することで、２値化画像から前腕の骨を抽出する（図５の領域３０参照）。そして、解析部１２２は、抽出した前腕の骨を細線化することで、基本軸を検出する。なお、基本軸の検出に先立って、特許文献１に記載の技術（Bone Locking処理）を適用しても良い。例えば、解析部１２２は、セグメンテーションで観察対象となる領域の骨を抽出し、抽出した骨のうち、基準となる骨を固定（Ｌｏｃｋ）して、他の骨の動きを求めても良い。
次に、解析部１２２は、関節運動において位置が変化する軸（骨）である移動軸を検出する。例えば、解析部１２２は、ある時刻の２値化画像から、抽出済みの前腕の骨をマスクすることで、右手の骨を抽出する（図５の領域３１参照）。そして、解析部１２２は、抽出した右手の骨の領域のうち、最も離れた２点を結ぶ線分を移動軸として検出する。解析部１２２は、他の２値化画像のそれぞれに対しても同様の処理を行うことで、全ての２値化画像から移動軸をそれぞれ検出する。
そして、解析部１２２は、運動の範囲と、運動の速度とを算出する。例えば、図６Ａに示すように、解析部１２２は、検出した全ての移動軸を重ね合わせることで（ＳＵＭＭＡＴＩＯＮ）、全ての移動軸が存在する範囲を運動の範囲として特定する。そして、解析部１２２は、運動の角度が最小値（θｍｉｎ）の時の画像の撮影時刻と、最大値（θｍａｘ）の時の画像の撮影時刻とから、運動の速度を算出する。ここで、運動の角度とは、基本軸と移動軸とがなす角度を指し、例えば、橈屈時の角度を負の角度、尺屈時の角度を正の角度として表される。言い換えると、解析部１２２は、θｍａｘからθｍｉｎを減算し、減算した値をθｍｉｎからθｍａｘまでに要した時間で除算することで、角速度ωを運動の速度として算出する。
このように、解析部１２２は、前回の検査で撮影されたボリュームデータ群について、前回の検査における運動の範囲及び運動の速度を解析する。また、解析部１２２は、前回の検査で撮影されたボリュームデータ群に対する処理と同様の処理を行うことで、図６Ｂに示すように、今回の検査における運動の範囲及び運動の速度を解析する。なお、この処理は、図５及び図６Ａを用いて説明した処理と同様であるので、説明を省略する。
画像補完部１２３は、解析された被検体の運動に基づいて、少なくとも２つの３次元医用画像データ群のそれぞれにおける被検体の運動が互いに略一致するタイミングの３次元医用画像データを補完する。例えば、画像補完部１２３は、運動の範囲及び運動の速度に基づいて、運動に関する部位が所定の角度に可動した時の３次元医用画像データを生成する。
図７Ａ及び図７Ｂは、第１の実施形態に係る画像補完部１２３の処理を説明するための図である。図７Ａには、前回の検査で撮影されたボリュームデータ群に対する処理を例示し、図７Ｂには、今回の検査で撮影されたボリュームデータ群に対する処理を例示する。
図７Ａ及び図７Ｂに示す例では、画像補完部１２３が、前回の検査で再構成済みのボリュームデータの右手の向きに合わせて、今回の検査のボリュームデータを補完する場合を説明する。
まず、画像補完部１２３は、補完対象となる右手の向きを特定する。ここで、前回の検査で再構成済みのボリュームデータの右手の向き（基本軸と移動軸とがなす角）が、−１５°、−１０°、―５°、０°、＋５°である場合を説明する（図７Ａ）。また、今回の検査で再構成済みの各ボリュームデータにおける右手の向きが、−１５°、―５°、＋５°である場合を説明する（図７Ｂ）。この場合、前回の検査で再構成済みの右手の向きのうち、今回の検査で再構成されていないのは−１０°、０°であるので（図７Ｂ破線部）、画像補完部１２３は、これらを補完対象となる右手の向きとして特定する。
次に、画像補完部１２３は、特定した右手の向きに対応する撮影時刻を算出する。例えば、画像補完部１２３は、下記の式（１）を用いて、特定した右手の向きに対応する撮影時刻を算出する。
Figure 0006510198
式（１）において、ｔ［ｓｅｃ］は、撮影開始後の経過時間を示す。また、θ［ｒａｄ］は、撮影開始後の右手の向き（基本軸と移動軸とがなす角）の変位量を示す。また、ω［ｒａｄ／ｓｅｃ］は、角速度を示し、解析部１２２によって算出された運動の速度に対応する。例えば、撮影開始後の右手の向きが−２５°であれば、画像補完部１２３は、−１０°となるまでの変位量を＋１５°（π／１２［ｒａｄ］）と算出する。そして、画像補完部１２３は、解析部１２２によって算出された今回の検査における角速度がπ／１８［ｒａｄ／ｓｅｃ］であれば、撮影開始後の経過時間を１．５［ｓｅｃ］と算出する。画像補完部１２３は、撮影開始時刻に算出した経過時間を加算することで、特定した右手の向きに対応する撮影時刻を算出する。なお、画像補完部１２３は、右手の向きが０°となる撮影時刻も同様に算出する。
そして、画像補完部１２３は、今回の検査で収集されたｒａｗデータから、算出した撮影時刻のボリュームデータを再構成する。このｒａｗデータは、図４Ａに示したように、撮影を開始してから終了するまでに収集された投影データを含むので、任意の撮影時刻のボリュームデータを再構成可能である。これにより、画像補完部１２３は、右手の向きが−１０°、０°となる各ボリュームデータを補完する（図７Ｂ破線部）。なお、ｒａｗデータは、再構成前のデータの一例である。
このように、画像補完部１２３は、２つの３次元医用画像データ群にそれぞれ対応する再構成前のデータから、被検体の運動が互いに略一致するタイミングの３次元医用画像データを再構成する。なお、図７Ａ及び図７Ｂは一例に過ぎない。例えば、ここでは、画像補完部１２３が、前回の検査における右手の向きに合わせて、今回の検査のボリュームデータを補完する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像補完部１２３は、これとは逆に、今回の検査における右手の向きに合わせて、前回の検査のボリュームデータを補完しても良い。また、例えば、画像補完部１２３は、前回の検査及び今回の検査のいずれにおいても再構成されていなくても、操作者の任意の向きに合わせて、前回の検査及び今回の検査のボリュームデータを生成しても良い。
出力制御部１２４は、画像補完部１２３により補完された２つの３次元医用画像データ群のそれぞれを、被検体の運動を互いに略一致させた形態で出力する。
例えば、出力制御部１２４は、補完された２つのボリュームデータ群に基づく複数の出力画像データを、時系列順に並べて表示、若しくは再生表示する。また、例えば、出力制御部１２４は、２つのボリュームデータ群に基づく複数の出力画像データのそれぞれを、被検体の運動が互いに略一致するタイミングで重畳させた複数の重畳画像データを、時系列順に並べて表示、若しくは再生表示する。また、例えば、出力制御部１２４は、更に、運動の範囲、運動の速度、及び、運動における所定の部位の向きのうち、少なくとも１つを表示する。
図８Ａから図８Ｄは、第１の実施形態に係る出力制御部１２４の処理を説明するための図である。図８Ａには、各ボリュームデータ群の画像が並列表示される場合を例示する。また、図８Ｂは、各ボリュームデータ群の画像がｃｉｎｅ再生される場合を例示する。また、図８Ｃは、各ボリュームデータ群の重畳画像が並列表示される場合を例示する。また、図８Ｄは、各ボリュームデータ群の重畳画像がｃｉｎｅ再生される場合を例示する。なお、ここでは、図８Ａから図８Ｄを用いて、出力制御部１２４による複数の表示形態を説明するが、実際にはいずれか一つの表示形態で表示されれば良い。
図８Ａに示すように、出力制御部１２４は、リファレンスとして、前回の検査のボリュームデータ群から生成される各ＶＲ画像を時系列順に並べて表示するとともに、対象として、今回の検査のボリュームデータ群から生成される各ＶＲ画像を時系列順に並べて表示する。このとき、出力制御部１２４は、前回の検査のＶＲ画像における基本軸の位置と、今回の検査のＶＲ画像における基本軸の位置とが一致するように、両者を表示する。また、出力制御部１２４は、各ＶＲ画像における右手の向きを正確に表現するために、右手の運動の範囲を示す画像と、右手の移動軸を示す画像と、右手の角度を示す数値とをそれぞれ表示する。また、図８Ａの左下に示す黒塗りの領域は、対象の方が運動の範囲が広いために、リファレンスに対応するＶＲ画像が存在しないことを示す。
また、図８Ｂに示すように、出力制御部１２４は、リファレンスとして、前回の検査のボリュームデータ群から生成される各ＶＲ画像をｃｉｎｅ再生により再生表示するとともに、対象として、今回の検査のボリュームデータ群から生成される各ＶＲ画像を再生表示する。
また、図８Ｃに示すように、出力制御部１２４は、リファレンスである前回の検査のボリュームデータ群から生成される各ＶＲ画像と、今回の検査のボリュームデータ群から生成される各ＶＲ画像とを重畳させた重畳画像データを生成する。そして、出力制御部１２４は、生成した重畳画像データを時系列順に並べて表示する（Ｆｕｓｉｏｎ）。
また、図８Ｄに示すように、出力制御部１２４は、図８Ｃと同様に生成した重畳画像データを、ｃｉｎｅ再生により再生表示する。
このように、出力制御部１２４は、各種の表示形態により、ボリュームデータ群のそれぞれにおける運動が略一致するタイミングで、各ボリュームデータ群に基づく画像データを表示する。
なお、図８Ａは一例に過ぎない。例えば、図８Ａから図８Ｄでは、各ボリュームデータに基づくＶＲ画像が表示される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、出力制御部１２４は、各ボリュームデータに基づいて、ＭＰＲ（Multi Planar Reconstructions）画像を生成し、生成したＭＰＲ画像を図８Ａから図８Ｄの各表示形態によって表示しても良い。
また、図８Ａにおいて、出力制御部１２４が、右手の運動の範囲を示す画像と、右手の移動軸を示す画像と、右手の角度を示す数値とをそれぞれ表示する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、出力制御部１２４は、これらのうちのいずれか又は全てを表示しなくても良いし、この他に、運動の速度を示す数値を更に表示しても良い。なお、出力制御部１２４は、運動の範囲、運動の速度、及び、運動における所定の部位の向き等を、図８Ａの場合に限らず、図８Ｂから図８Ｄの場合にも表示しても良い。
図９は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の処理を説明するためのフローチャートである。図９に示すように、医用画像処理装置１００は、処理が開始されると、ダイナミックスキャンで撮影されたボリュームデータ群とｒａｗデータとの組を、２つ取得する（ステップＳ１０１）。そして、医用画像処理装置１００は、対象データ及びリファレンスデータを指定する（ステップＳ１０２）。
そして、医用画像処理装置１００は、各ボリュームデータ群について、被検体の運動を解析する（ステップＳ１０３）。例えば、医用画像処理装置１００は、前回の検査及び今回の検査の各ボリュームデータ群について、被検体の運動の範囲及び運動の速度を解析する。
そして、医用画像処理装置１００は、運動が略一致するタイミングのボリュームデータを補完する（ステップＳ１０４）。例えば、医用画像処理装置１００は、運動の範囲及び運動の速度に基づいて、運動に関する部位が所定の角度に可動した撮影時刻に対応する３次元医用画像データを生成する。
そして、医用画像処理装置１００は、補完後のボリュームデータ群をそれぞれ表示する（ステップＳ１０５）。例えば、医用画像処理装置１００は、各種の表示形態により、ボリュームデータ群のそれぞれにおける運動が略一致するタイミングで、各ボリュームデータ群に基づく画像データ（例えば、ＶＲ画像等）を表示する。
なお、図９は一例に過ぎない。例えば、補完後のボリュームデータ群をそれぞれ表示する処理であるステップＳ１０５の処理は、必ずしも実行されなくても良い。すなわち、医用画像処理装置１００は、ステップＳ１０４の処理により補完した各ボリュームデータ群を、任意の記憶装置に格納しても良い。これによれば、医師は、必要なタイミングで、被検体の運動が略一致した画像を閲覧することが可能となる。
上述してきたように、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、被検体の運動が経時的に撮影された複数の３次元医用画像データを含む３次元医用画像データ群を、少なくとも２つ取得する。そして、医用画像処理装置１００は、取得された少なくとも２つの３次元医用画像データ群について、被検体の運動をそれぞれ解析する。そして、医用画像処理装置１００は、解析された被検体の運動に基づいて、少なくとも２つの３次元医用画像データ群のそれぞれにおける被検体の運動が互いに略一致するタイミングの３次元医用画像データを補完する。このため、医用画像処理装置１００は、経時的に撮影された３次元医用画像データ同士の比較観察を容易にする。
例えば、第１の実施形態に係る医用画像処理装置１００によれば、２つ以上の異なる検査にて撮影されたボリュームデータ群について、被検体の運動が略一致した画像を閲覧することが可能となる。これによれば、例えば、医師は、右手を所定の向きに橈屈された状態で、異なる検査における各手根骨の位置及び向きを比較観察することができる。このため、観察効率や観察精度の向上に繋がるものと期待される。
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、医用画像処理装置１００が、再構成前のデータであるｒａｗデータから、運動が略一致する時のボリュームデータを再構成する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用画像処理装置１００は、再構成済みのボリュームデータから、運動が略一致する時のボリュームデータを生成しても良い。
例えば、被検体が運動を行っている全期間についてのｒａｗデータが常に存在するとは限らない。例えば、ダイナミックスキャンにおいては、被検体に対するＸ線の被曝量を抑制するために、画像として再構成予定の期間（例えば、図４Ａの期間Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３等）にのみＸ線が照射される場合がある。この場合、画像保管装置２０に保管されるｒａｗデータに、被検体の運動が互いに略一致するタイミングのｒａｗデータが存在するとは限らない。ｒａｗデータが存在しなければ再構成を行うことができないため、以下に説明するように、再構成済みのボリュームデータから、運動が略一致する時のボリュームデータを生成することが有用な場合がある。
第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、第１の実施形態で説明した医用画像処理装置１００と同様の構成（図２）及び機能（図３）を有するが、画像補完部１２３の処理が一部相違する。そこで、第２の実施形態では、第１の実施形態と同様の点については説明を省略し、相違する点について説明することとする。
第２の実施形態に係る画像補完部１２３は、第１の実施形態で説明したように、まず、補完対象となる部位（例えば右手）の向きを特定し、特定した部位の向きに対応する撮影時刻を算出する。そして、第２の実施形態に係る画像補完部１２３は、比較対象となる２つ（若しくは３つ以上）の３次元医用画像データ群に含まれる各３次元医用画像データから、被検体の運動が互いに略一致するタイミングの３次元医用画像データを生成する。
例えば、画像補完部１２３は、アフィン変換を用いて、既存のボリュームデータから、被検体の運動が互いに略一致するタイミングのボリュームデータを生成する。
ここで、今回の検査における右手の向きが−１０°となる時のボリュームデータをアフィン変換により生成する場合を説明する。この場合、画像補完部１２３は、右手の向きが−１０°に最も近い時のボリュームデータを、今回の検査のボリュームデータ群から選択する。例えば、画像補完部１２３は、今回の検査のボリュームデータ群から、右手の向きが−１５°となる時のボリュームデータを選択する。そして、画像補完部１２３は、右手の向きが−１５°となる時のボリュームデータに対して、右手の向きが−１０°になるように、右手の骨を構成する各画素を回転移動させる。このとき、画像補完部１２３は、基本軸となる前腕の骨の画素については移動させない。これにより、画像補完部１２３は、−１０°となる時のボリュームデータを生成する。
このように、第２の実施形態に係る医用画像処理装置１００は、再構成済みのボリュームデータから、運動が略一致する時のボリュームデータを生成する。これによれば、医用画像処理装置１００は、被検体の運動が互いに略一致するタイミングのｒａｗデータが存在しなくても、運動が略一致する時のボリュームデータを生成することが可能となる。
なお、第２の実施形態においては、医用画像処理装置１００は、ｒａｗデータを用いることなく、運動が略一致する時のボリュームデータを生成する。このため、医用画像処理装置１００の取得部１２１は、ボリュームデータ群に対応するｒａｗデータを取得しなくても良い。
（その他の実施形態）
さて、これまで第１及び第２の実施形態について説明したが、上述した第１及び第２の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されて良いものである。
例えば、第１及び第２の実施形態では、経時的に撮影された３次元医用画像データ同士の比較観察を容易にするための機能を医用画像処理装置１００が備える場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、同様の機能をＸ線ＣＴ装置１０に適用することで、Ｘ線ＣＴ装置１０が上記の機能を備え、経時的に撮影された３次元医用画像データ同士の比較観察を容易にするための各処理を実行しても良い。
また、例えば、第１及び第２の実施形態において説明した取得部１２１、解析部１２２、及び画像補完部１２３の各機能は、ソフトウェアによって実現することもできる。例えば、取得部１２１、解析部１２２、及び画像補完部１２３の各機能は、上記の実施形態において取得部１２１、解析部１２２、及び画像補完部１２３が行うものとして説明した処理の手順を規定した医用情報処理プログラムをコンピュータに実行させることで、実現される。この医用情報処理プログラムは、例えば、ハードディスクや半導体メモリ素子等に記憶され、ＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサによって読み出されて実行される。また、この医用情報処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc − Read Only Memory）やＭＯ（Magnetic Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記録されて、配布され得る。
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、経時的に撮影された３次元医用画像データ同士の比較観察を容易にすることができる。
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同様に、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。
１００ 医用画像処理装置
１２０ 制御部
１２１ 取得部
１２２ 解析部
１２３ 画像補完部

Claims (7)

  1. 制御部と、
    前記制御部に接続され、前記制御部が実行する複数の処理を規定した情報を記憶する記憶部と
    を備え、
    前記制御部は、前記複数の処理として、
    被検体の運動が経時的に撮影された複数の３次元医用画像データを含む３次元医用画像データ群を、少なくとも２つ取得するとともに、取得した少なくとも２つの前記３次元医用画像データ群にそれぞれ対応する再構成前のデータを取得し、
    前記少なくとも２つの前記３次元医用画像データ群について、前記被検体の運動の速度をそれぞれ解析し、
    解析された前記被検体の運動の速度に基づいて、前記少なくとも２つの３次元医用画像データ群のそれぞれにおける前記被検体の運動が互いに略一致するタイミングを算出し、
    前記少なくとも２つの３次元医用画像データ群にそれぞれ対応する再構成前のデータから、算出したタイミングに相当するデータ領域を特定し、
    特定したデータ領域における再構成前のデータを使用して、３次元医用画像データを再構成する
    ことを特徴とする医用画像処理装置。
  2. 前記解析する処理は、前記運動の範囲及び前記運動の速度を解析し、
    前記算出する処理は、前記運動の範囲及び前記運動の速度に基づいて、前記運動に関する部位が所定の角度に可動したタイミングを算出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
  3. 前記制御部は、前記複数の処理として、更に、
    前記特定したデータ領域における再構成前のデータを使用して再構成された３次元医用画像データによって補完された前記少なくとも２つの３次元医用画像データ群のそれぞれを、前記被検体の運動を互いに略一致させた形態で出力する
    ことを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
  4. 前記出力する処理は、前記補完された少なくとも２つの３次元医用画像データ群のうち、第１の３次元医用画像データ群に含まれる複数の３次元医用画像データに基づく複数の第１の出力画像データと、第２の３次元医用画像データ群に含まれる複数の３次元医用画像データに基づく複数の第２の出力画像データとを、時系列順に並べて表示、若しくは再生表示する
    ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
  5. 前記出力する処理は、前記補完された少なくとも２つの３次元医用画像データ群のうち、第１の３次元医用画像データ群に含まれる複数の３次元医用画像データに基づく複数の第１の出力画像データと、第２の３次元医用画像データ群に含まれる複数の３次元医用画像データに基づく複数の第２の出力画像データとのそれぞれを、前記被検体の運動が互いに略一致するタイミングで重畳させることにより、複数の重畳画像データを生成し、
    生成した複数の重畳画像データを、時系列順に並べて表示、若しくは再生表示する
    ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
  6. 前記出力する処理は、更に、前記運動の範囲、前記運動の速度、及び、前記運動における所定の部位の向きのうち、少なくとも１つを表示する
    ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
  7. 医用画像処理装置によって実行される医用画像処理方法であって、
    被検体の運動が経時的に撮影された複数の３次元医用画像データを含む３次元医用画像データ群を、少なくとも２つ取得するとともに、取得した少なくとも２つの前記３次元医用画像データ群にそれぞれ対応する再構成前のデータを取得し、
    前記少なくとも２つの前記３次元医用画像データ群について、前記被検体の運動の速度をそれぞれ解析し、
    解析された前記被検体の運動の速度に基づいて、前記少なくとも２つの３次元医用画像データ群のそれぞれにおける前記被検体の運動が互いに略一致するタイミングを算出し、
    前記少なくとも２つの３次元医用画像データ群にそれぞれ対応する再構成前のデータから、算出したタイミングに相当するデータ領域を特定し、
    特定したデータ領域における再構成前のデータを使用して、３次元医用画像データを再構成する
    ことを特徴とする医用画像処理方法。
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