ボリュームデータ処理装置及び方法
【課題】心電図に同期した心臓の画像から、心臓の動きの特徴を定量的に示す情報を抽出する。
【解決手段】心電図同期ＳＰＥＣＴにより心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数枚のフェーズ画像からなる心電図同期ＳＰＥＣＴ画像を記憶する心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１と、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に記憶されている複数のフェーズ画像について、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像を用いて、そのフェーズ間の心臓の動きを示す動きベクトル群を、すべてのフェーズ間について算出する動きベクトル算出部１３と、動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する動きパラメータ算出部１７とを備える。
【解決手段】心電図同期ＳＰＥＣＴにより心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数枚のフェーズ画像からなる心電図同期ＳＰＥＣＴ画像を記憶する心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１と、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に記憶されている複数のフェーズ画像について、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像を用いて、そのフェーズ間の心臓の動きを示す動きベクトル群を、すべてのフェーズ間について算出する動きベクトル算出部１３と、動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する動きパラメータ算出部１７とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心電図同期ＳＰＥＣＴ（Ｇａｔｅｄ ＳＰＥＣＴ）画像から心臓の動きの特徴を評価するための動きパラメータを求めるとともに、この動きパラメータを用いて被験者間の比較を行うための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者にＲＩを投与して、心筋の血流の状態を示す心臓の断層画像を撮影する心筋ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）という手法が知られている。さらに、心筋ＳＰＥＣＴの撮影方法として、心電図に同期させて撮影する心電図同期ＳＰＥＣＴ（Ｇａｔｅｄ ＳＰＥＣＴ）と、心電図とは非同期の心電図非同期ＳＰＥＣＴ（Ｎｏｎ−Ｇａｔｅｄ ＳＰＥＣＴ）とがある。心電図同期ＳＰＥＣＴにより撮影した画像を処理する技術には、例えば特許文献１に記載されているようなものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１５３８６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、心電図非同期ＳＰＥＣＴは、心臓の動きを無視したブレの大きい画像であり、そこから得られる情報には限界がある。
【０００５】
心電図同期ＳＥＰＣＴは、複数のフェーズ画像をそれぞれ解析することによって、心臓の動きによる変化を抽出し、より多くの情報を得られるようにしたものである。
【０００６】
ここで、心臓の動きが適正であるか否かを評価するためには、心臓の動きの特徴を定量的に示す情報によって行う必要がある。しかしながら、心電図同期ＳＥＰＣＴ画像から、心臓の動きの特徴を定量的に示す情報を抽出する手法は確立されていない。
【０００７】
これは、心電図同期ＳＥＰＣＴ画像に限らず、心電図に同期させた他のモダリティに係る画像に対しても同様である。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、心電図に同期した画像から、心臓の動きの特徴を定量的に示す情報を抽出することである。
【０００９】
さらに、本発明の別の目的は、心電図に同期した画像から抽出した心臓の動きの特徴を定量的に示す情報を用いて、被験者間で心臓の動きを比較することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一つの実施態様に従うボリュームデータ処理装置は、心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出する動きベクトル算出手段と、前記動きベクトル算出手段が算出した動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する動きパラメータ算出手段と、を備える。
【００１１】
好適な実施形態では、前記複数フェーズのボリュームデータのうちの一つを基準フェーズボリュームデータとし、前記基準フェーズボリュームデータ上の各ボクセルを前記所定の領域とし、前記基準フェーズボリュームデータ上の各ボクセルをそれぞれ基準ボクセルとしたとき、前記動きパラメータ算出手段は、前記動きベクトル群を用いて、各基準ボクセルの心拍の１周期に渡る移動軌跡を特定し、前記基準ボクセルの移動軌跡に基づいて、基準ボクセルごとに前記動きパラメータを算出するようにしてもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記動きパラメータは、前記移動軌跡において、起点となる基準フェーズボリュームデータにおける位置から最も離れた位置までの距離を示す最大移動量であってもよい。
【００１３】
好適な実施形態では、前記動きパラメータは、前記移動軌跡において、起点となる基準フェーズボリュームデータにおける位置から最も離れた位置に到達したときのフェーズを示す最大移動フェーズであってもよい。
【００１４】
好適な実施形態では、いずれか一つのフェーズのボリュームデータ及び前記所定領域の動きパラメータに基づいて、前記一つのフェーズのボリュームデータのボクセル値の代わりに前記所定領域の動きパラメータを用いた画像を表示させる画像表示手段を、さらに備えてもよい。
【００１５】
好適な実施形態では、前記記憶手段には、前記記憶手段には、第１の被験者のボリュームデータと一以上の第２の被験者のボリュームデータとが記憶されていて、前記動きベクトル算出手段は、前記第１の被験者及び一以上の第２の被験者のボリュームデータのそれぞれについて、各フェーズ間の動きベクトル群を算出し、前記動きパラメータ算出手段は、前記第１の被験者及び前記一以上の第２の被験者の前記動きパラメータをそれぞれ算出し、前記画像表示手段は、前記第１の被験者の動きパラメータ及び前記一以上の第２の被験者の動きパラメータに基づくそれぞれの画像を表示させるようにしてもよい。
【００１６】
好適な実施形態では、いずれかの被験者について、いずれか一つのフェーズのボリュームデータに対応する画像を、各ボクセルの最大移動量に対応する表示態様で表示させる画像表示手段をさらに有してもよい。
【００１７】
好適な実施形態では、前記動きベクトル算出手段は、互いに隣り合う２つのフェーズのボリュームデータ間の濃度勾配に基づいて前記動きベクトル群を算出するようにしてもよい。
【００１８】
好適な実施形態では、前記ボリュームデータは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像データであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係るＳＰＥＣＴ画像処理システムの全体構成図である。
【図２】心電図同期ＳＰＥＣＴの説明図である。
【図３】動きベクトルの説明図である。
【図４】動きベクトル算出部１３が行う処理のフローチャートである。
【図５】移動軌跡抽出部１７１によって特定される基準ボクセルＲの移動軌跡の一例を示す。
【図６】動きパラメータ算出部１７が行う動きベクトル算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の全体処理手順を示すフローチャートである。
【図８】フェーズ画像上の最大移動量の表示画面である。
【図９】フェーズ画像上の最大移動量の表示画面である。
【図１０】移動軌跡の表示例を示す。
【図１１】移動軌跡の表示例を示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施形態に係るＳＰＥＣＴ画像処理システムについて、図面を基準して説明する。本実施形態では、心筋の血流及び機能の解析を行うための心電図同期ＳＰＥＣＴ法に基づいて撮影した画像の解析を行う心電図同期ＳＰＥＣＴの画像解析を例に説明するが、本発明は、これ以外にも、心電図に同期させたＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、及び超音波などの各画像に対しても同様に適用することができる。
【００２１】
図１は、本実施形態にかかるＳＰＥＣＴ画像処理システムの全体構成図である。すなわち、本システムは、心電図同期ＳＰＥＣＴ法で被験者の心臓の３次元画像を生成する画像再構成システム１と、画像再構成システム１で再構成された時系列の画像データの解析を行うＳＰＥＣＴ画像処理装置１００とを備える。
【００２２】
画像再構成システム１は、心電図と同期させて、各フェーズ（位相）における心臓の３次元ＳＰＥＣＴ画像を生成する、心電図同期ＳＰＥＣＴを行う。例えば、図２に示すように、心電図のＲ波同士の間隔（Ｒ−Ｒ間隔：心臓の運動の１周期）をＮ（Ｎは２以上の整数）等分し、Ｒ−Ｒ間隔の１／Ｎのサンプリング周期で各フェーズのＳＰＥＣＴ画像（以下、フェーズ画像と称する）を撮影する。図２には、３次元画像の一つの断層画像である短軸断層画像（Short Axis；ＳＡ画像）を例示しているが、これ以外にも、左心室の長軸垂直断層像（Vertical Long Axis；ＶＬＡ画像）、長軸水平断層像（Horizontal Long Axis；ＨＬＡ画像）などの表示の仕方がある。
【００２３】
この撮影は、少なくとも心拍の１周期以上の間継続して行われる。画像再構成システム１は、同一部位について、複数の周期に渡り、同一フェーズの画像を重ね合わせて、Ｎ枚のフェーズ画像（ボリュームデータ）を生成する。なお、図２ではＮ＝８の例を示したが、Ｎは任意であって、例えば、１６，２０，３２などでもよい。画像再構成システム１によって生成された心電図同期ＳＰＥＣＴ画像が、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に格納される。
【００２４】
図１に戻ると、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００は、画像処理装置本体１０と、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどの入力装置３及び液晶ディスプレイなどの表示装置５とを備える。
【００２５】
画像処理装置本体１０は、例えばプロセッサ及びメモリを備える汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像処理装置本体１０内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。そのコンピュータプログラムは、コンピュータ読みとり可能な記録媒体に格納可能である。
【００２６】
画像処理装置本体１０は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像（心電図同期画像）を記憶する心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１と、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像から動きベクトルを算出する動きベクトル算出部１３と、心臓の動きを示す動きベクトルのデータを記憶するベクトルデータ記憶部１５と、心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する動きパラメータ算出部１７と、健常者の動きパラメータを処理する健常者データ処理部１８と、動きパラメータを記憶する動きパラメータデータ記憶部１９と、正規化処理部２０と、ポーラーマップ生成部２１と、表示制御部２３と備える。
【００２７】
心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１は、患者（第１の被験者）の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ１１１と、一以上の健常者（第２の被験者）の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ１１３とを記憶する。心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴにより心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのフェーズ画像（ボリュームデータ）からなる。各フェーズ画像は、それぞれ３次元画像であるから、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３は、３次元ボクセルにそれぞれのカウント値（画素値）が格納されるボリュームデータである。
【００２８】
動きベクトル算出部１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像の複数のフェーズ画像について、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像を用いて、そのフェーズ間の心臓の動きを示す動きベクトルを算出する。動きベクトル算出部１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されている患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３のそれぞれに対して、以下に説明する処理によって患者の動きベクトル及び健常者の動きベクトルの算出を行う。ここで算出された心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１に対応する患者の動きベクトルのデータ（患者ベクトルデータ）１５１、及び心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３に対応する健常者の動きベクトルのデータ（健常者ベクトルデータ）１５３は、それぞれベクトルデータ記憶部１５に保存される。
【００２９】
動きベクトル算出部１３は、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像のうちの前フェーズのフェーズ画像における心臓領域に対応するそれぞれのボクセルが、後フェーズのフェーズ画像においてどこへ移動したかを示す個別の３次元動きベクトルを算出する。つまり、動きベクトル算出部１３は、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像から、ボクセル数分の個別の動きベクトルを含む動きベクトル群を算出する。動きベクトル算出部１３は、すべてのフェーズ間について動きベクトル群を算出する。図２のように８フェーズの心電図同期ＳＰＥＣＴ画像の場合、７つの動きベクトル群が算出される。
【００３０】
動きベクトル算出部１３は、複数のボクセルを一つの単位として、それぞれの個別動きベクトルを算出してもよいし、最後のフェーズ画像と最初のフェーズ画像（図２の場合フェーズ画像Ｐ８とＰ１）の間の動きベクトル群を算出してもよい。
【００３１】
動きベクトル算出部１３は、互いにフェーズが隣り合う２枚のフェーズ画像間の濃度勾配に基づいて動きベクトルを算出する。例えば、動きベクトル算出部１３は、オプティカルフロー法（特に、濃度勾配を利用した勾配法またはブロックマッチング法）を用いて、各フェーズ間の動きベクトル群を算出してもよい。動きベクトル算出部１３は、これ以外の方法で動きベクトルを算出してもよい。
【００３２】
図３を用いて、動きベクトル算出部１３の処理例について具体的に説明する。なお、ここでは説明の便宜のために２次元の画像及び２次元のベクトルを図示しているが、現実には、動きベクトル算出部１３は３次元画像（ボリュームデータ）を用いて３次元ベクトルを算出する。
【００３３】
図３は、連続するフェーズ画像の例として、フェーズ１のフェーズ画像Ｐ１、フェーズ２のフェーズ画像Ｐ２及びフェーズ３のフェーズ画像Ｐ３におけるＳＡ画像を示す。動きベクトル算出部１３は、フェーズ画像Ｐ１とＰ２から、フェーズ１−２間の動きベクトル群Ｖ１を算出する。同様に、動きベクトル算出部１３は、フェーズ画像Ｐ２とＰ３から、フェーズ２−３間の動きベクトル群Ｖ２を算出する。動きベクトル算出部１３は、フェーズ４以降の画像に対しても同様の処理を行う。図３に示す動きベクトル群Ｖ１、Ｖ２内の一つ一つの矢印及び点が個別の動きベクトルを示す。
【００３４】
例えば、ベクトル算出部１３は、動きベクトル群を算出する際、オプティカルフロー法を用いて、前フェーズのフェーズ画像（例えばフェーズ１）の各ボクセルから、後フェーズのフェーズ画像（例えばフェーズ２）のいずれかのボクセルへの個別の動きベクトルをそれぞれ算出する。そして、動きベクトル群に含まれる各個別の動きベクトルは、前フェーズのフェーズ画像の各ボクセルにそれぞれ対応づけられる。
【００３５】
図４は、動きベクトル算出部１３が行う処理のフローチャートである。動きベクトル算出部１３は、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３のそれぞれに対して以下の処理を実行する。
【００３６】
動きベクトル算出部１３は、まず、隣り合う２枚のフェーズ画像を対象画像として特定する（Ｓ１１）。動きベクトル算出部１３は、ステップＳ１１で特定された対象画像を用いて、オプティカルフロー法によって対象画像のうちの前のフェーズ画像から後のフェーズ画像への動きベクトル群を算出する（Ｓ１３）。動きベクトル算出部１３は、ここで算出された動きベクトル群をベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ１５）。動きベクトル算出部１３は、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理をすべてのフェーズ間について行う（Ｓ１７）。ここで算出されたすべてのフェーズ間のベクトル群が、所定の基準の範囲内に収束するまで、ステップＳ１１〜Ｓ１７までの処理を繰り返して行う（Ｓ１９）。
【００３７】
図１に戻ると、ベクトルデータ記憶部１５は、ベクトル算出部１３によって算出された動きベクトルのデータを保存する。例えば、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３を上記の例のように心拍の１周期を８フェーズに分けたときは、ベクトルデータ記憶部１５には、それぞれの患者及び健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３について、それぞれ、７つの動きベクトル群がベクトルデータ１５１，１５３として保存される。なお、患者及び健常者のベクトルデータ１５１，１５３は、上述の通り、３次元のボクセルのそれぞれに、一つの３次元ベクトルが割り当てられている。
【００３８】
動きパラメータ算出部１７は、動きベクトル算出部１３によって算出された動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する。ここで、所定の領域は一以上のボクセルで構成される。本実施形態では、その領域の最小単位であるボクセル単位に動きパラメータを算出する場合を例にとって説明する。
【００３９】
例えば、動きパラメータ算出部１７は、複数の動きベクトル群を用いて、複数のフェーズ画像のうちの一つである基準フェーズ画像上の複数のボクセルをそれぞれ基準ボクセルとし、各基準ボクセルの心拍の１周期に渡る移動軌跡を特定し、基準ボクセルの移動軌跡に基づいて、基準ボクセルごとに動きパラメータを算出する。動きパラメータ算出部１７が算出した動きパラメータは動きパラメータデータ記憶部１９に格納される。
【００４０】
本実施形態では、動きパラメータの一例として、心拍一周期における心臓の動きの中で、心臓の各部位の移動量が最大となる最大移動に関連するパラメータと、フェーズ間での変化量（移動量）が最大となる最大変化に関連するパラメータとを算出する。最大移動に関連するパラメータとしては、例えば、あるフェーズを基準フェーズとしたとき、心臓の各部位が、基準フェーズにおける位置から移動した移動距離が最大となる最大移動量、その最大移動量だけ移動した時のフェーズ（最大移動フェーズ）及び、基準フェーズにおける位置から最大移動量だけ移動した位置へのベクトル（最大移動ベクトル）などがある。最大変化に関連するパラメータとしては、例えば、隣り合うフェーズ間での変化（移動距離）が最大となる最大変化量、最大変化量となったフェーズ間、及び最大変化量となった時のベクトル（最大変化ベクトル）などがある。以下、これらの算出方法について具体的に説明する。
【００４１】
動きパラメータ算出部１７は、移動軌跡抽出部１７１と、最大移動算出部１７３と、最大変化算出部１７５とを有する。
【００４２】
移動軌跡抽出部１７１は、複数の動きベクトル群を用いて、複数のフェーズ画像のうちの一つである基準フェーズ画像上の複数のボクセルをそれぞれ基準ボクセルとし、各基準ボクセルの心拍の１周期に渡る移動軌跡を特定する。移動軌跡抽出部１７１は、ある一つのフェーズ画像を基準フェーズ画像とする。そして、基準フェーズ画像上の各ボクセルをそれぞれ基準ボクセルとし、各基準ボクセルについて、それぞれに対応する個別動きベクトルを辿り、基準フェーズ画像以外のフェーズ画像上での位置を特定することによって、基準ボクセルの移動軌跡を抽出する。
【００４３】
図５は、移動軌跡抽出部１７１によって特定される基準ボクセルＲの移動軌跡の一例を示す。
【００４４】
ここでは、フェーズ画像Ｐ１を基準フェーズ画像として説明する。しかし、フェーズ画像Ｐ１以外を基準フェーズ画像としてもよい。移動軌跡抽出部１７１は、基準フェーズ画像上の各ボクセルを基準ボクセルＲとして、それぞれに対して以下のようにして移動軌跡Ｍを特定する。
【００４５】
移動軌跡抽出部１７１は、基準フェーズ画像と次のフェーズ画像（ここではフェーズ画像Ｐ２）との間の動きベクトル群（ここでは動きベクトル群Ｖ１）から、基準ボクセルＲに対応づけられている個別動きベクトルｖ１を特定する。個別動きベクトルｖ１により、次のフェーズ画像であるフェーズ画像Ｐ２における、基準ボクセルＲの移動先である対応ボクセルＲ２が定まる。
【００４６】
次に、移動軌跡抽出部１７１は、上記と同様にして、フェーズ画像Ｐ２とＰ３との間の動きベクトル群Ｖ２から、対応ボクセルＲ２に対応づけられている個別動きベクトルｖ２を特定する。個別動きベクトルｖ２により、次のフェーズ画像であるフェーズ画像Ｐ３における、基準ボクセルＲの移動先である対応ボクセルＲ３が定まる。
【００４７】
このような処理をすべての動きベクトル群及びフェーズ画像を用いて行うことにより、心拍一周期に渡って、基準ボクセルＲから始まる個別ベクトルをつなげた基準ボクセルＲの移動軌跡Ｍが抽出できる。
【００４８】
最大移動算出部１７３は、移動軌跡抽出部１７１が特定した移動軌跡Ｍに基づいて、基準フェーズ画像の各ボクセルについて、最大移動に関するパラメータを算出する。例えば、最大移動算出部１７３は、最大移動量、最大移動フェーズ及び最大移動ベクトルを算出する。
【００４９】
以下、図５を基準して説明する。最大移動算出部１７３は、基準ボクセルＲ及び対応ボクセルＲ２〜Ｒ８のボクセルの位置座標に基づいて、基準ボクセルＲから対応ボクセルＲ２〜Ｒ８までの移動距離をそれぞれ算出し、その中の最大距離を最大移動量Ｄｍａｘとする。つまり、最大移動量Ｄｍａｘは、移動軌跡Ｍにおいて起点となる基準フェーズ画像における位置（基準ボクセル）から最も離れた位置（対応ボクセル）までの距離である。最大移動算出部１７３は、その最大移動量Ｄｍａｘとなったフェーズを最大移動フェーズＤＰｍａｘとする。つまり、最大移動フェーズＤＰｍａｘは、移動軌跡の中で、起点となる基準フェーズ画像における位置（基準ボクセル）から最も離れた位置（対応ボクセル）となるフェーズである。さらに、最大移動算出部１７３は、基準ボクセルＲから最大移動フェーズＤＰｍａｘにおける対応ボクセルまでのベクトルを最大移動ベクトルＤＶｍａｘとする。
【００５０】
最大変化算出部１７５は、移動軌跡抽出部１７１が特定した移動軌跡Ｍに基づいて、基準フェーズ画像の各ボクセルについて、最大変化に関するパラメータを算出する。例えば、最大変化算出部１７５は、最大変化量、最大変化フェーズ及び最大変化ベクトルを算出する。
【００５１】
最大移動算出部１７３及び最大変化算出部１７５は、移動軌跡抽出部１７１が抽出した移動軌跡に基づいて、患者のベクトルデータ１５１からそれぞれのパラメータを算出し、これを患者の動きパラメータデータ１９１として動きパラメータデータ記憶部１９に保存する。同様に、最大移動算出部１７３及び最大変化算出部１７５は、一以上の健常者のベクトルデータ１５３から、それぞれのパラメータを算出し、これを一以上の健常者の動きパラメータデータ１９３として動きパラメータデータ記憶部１９に保存する。
【００５２】
以下、図５を基準して説明する。最大変化算出部１７５は、基準ボクセルＲの移動軌跡Ｍを構成する各個別動きベクトルｖ１〜ｖ７のうち、大きさが最も大きい（移動距離が長い）ベクトルを最大変化ベクトルＣＶｍａｘ（ここでは個別動きベクトルｖ２）とする。そして、この最大変化ベクトルＣＶｍａｘの大きさを最大変化量Ｃｍａｘ、最大変化ベクトルＣＶｍａｘがどのフェーズ間のベクトルであるかを示すフェーズ間（ここでは、フェーズ２−３間）を最大変化フェーズＣＰｍａｘとする。
【００５３】
図６は、動きパラメータ算出部１７が行う動きベクトル算出処理の手順を示すフローチャートである。動きパラメータ算出部１７は、患者及び被験者のぞれぞれのベクトルデータ１５１，１５３を用いて以下の処理を実行する。
【００５４】
動きパラメータ算出部１７は、まず、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されているフェーズ画像のうちの一つを基準画像に定める（Ｓ２１）。さらに、動きパラメータ算出部１７は、基準画像の中の一つのボクセルを基準ボクセルとして定める（Ｓ２３）。
【００５５】
移動軌跡抽出部１７１が、基準ボクセルに対して、各動きベクトル群のデータを用いて、心拍一周期に渡る移動軌跡を抽出する（Ｓ２５）。そして、最大移動算出部１７３が、ステップＳ２５で抽出された移動軌跡に基づいて、上述のようにして最大移動に関する動きパラメータを算出する（Ｓ２７）。さらに、最大変化算出部１７５が、ステップＳ２５で抽出された移動軌跡に基づいて、上述のようにして最大変化に関する動きパラメータを算出する（Ｓ２９）。これにより、一つの基準ボクセルに対する動きパラメータが算出される。ステップＳ２７及びＳ２９で算出された動きパラメータが動きパラメータデータ記憶部１９に保存される（Ｓ３１）。
【００５６】
動きパラメータ算出部１７は、ステップＳ２３〜Ｓ３１までの処理を、基準画像のすべてのボクセルについて行い、すべてのボクセルの動きパラメータが求まるとこの処理が終了する（Ｓ３３）。
【００５７】
これにより、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像から求めた動きベクトルを用いて、患者及び一以上の健常者の心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを抽出することができる。これらのパラメータにより、心臓の動きを定量評価することが可能となる。
【００５８】
図１に戻ると、動きパラメータデータ記憶部１９には、患者の動きパラメータデータ１９１及び健常者の動きパラメータデータ１９３がそれぞれ記憶される。本実施形態では、動きパラメータには、上述のような最大移動に関するパラメータ（最大移動量、最大移動フェーズ、最大移動ベクトル）及び最大変化に関するパラメータ（最大変化量、最大変化フェーズ、最大変化ベクトル）が含まれる。患者の動きパラメータデータ１９１及び健常者の動きパラメータデータ１９３では、基準画像のボクセル単位に、上記の動きパラメータが対応づけて記憶されている。
【００５９】
ここで、動きパラメータデータ記憶部１９には、さらに、健常者平均の動きパラメータデータ１９５が記憶される。健常者平均の動きパラメータデータ１９５は、健常者データ処理部１８が一以上の健常者の動きパラメータデータ１９３に基づいて算出した、健常者平均のパラメータデータである。例えば、健常者データ処理部１８は、複数の健常者のそれぞれの動きパラメータデータ１９３を平均して、健常者平均の動きパラメータ１９５を生成する。これ以降の処理は、健常者の動きパラメータとして健常者平均の動きパラメータデータ１９５を用いてもよい健常者データ処理部１８は、次に説明する正規化処理部２０で複数の健常者のパラメータデータを正規化した後に、健常者平均の動きパラメータデータ１９５を生成してもよい。
【００６０】
正規化処理部２０は、動きパラメータデータ記憶部１９に記憶されている動きパラメータデータを正規化する。心臓の大きさには個人差があるため、正規化を行って個人差を取り除いてから比較するためである。
【００６１】
ポーラーマップ生成部２１は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３などの心臓の３次元画像データに基づいてポーラーマップ（ブルズアイマップ）を生成する。本実施形態では、ポーラーマップ生成部２１は、動きパラメータをポーラーマップに反映させる。すなわち、ポーラーマップ生成部２１は、基準フェーズ画像及び各基準ボクセルの動きパラメータに基づいて、基準フェーズ画像のボクセル値の代わりに動きパラメータを用いたポーラーマップを生成する。
【００６２】
例えば、ポーラーマップ生成部２１は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３に対して、周知のポーラーマップの生成方法に従って、ポーラーマップに反映させるボクセルを特定する。通常であれば、そのボクセルのカウント値を用いてポーラーマップを生成するが、本実施形態では、そのボクセルに対応づけられている動きパラメータの値を用いてポーラーマップを生成する。例えば、ボクセルのカウント値の代わりに、最大移動量を用いたポーラーマップ、あるいは最大変化量を用いたポーラーマップを生成してもよい。これにより、患者のデータに基づくポーラーマップと健常者のデータに基づくポーラーマップを生成し、表示制御部２３を介して両方を表示装置５に表示させることにより、患者と健常者の動きパラメータを比較することができる。
【００６３】
ポーラーマップ生成部２１は、一以上の健常者については、個々の健常者の動きパラメータデータ１９３からポーラーマップを生成してもよいし、複数の健常者の動きパラメータを平均した健常者平均動きパラメータデータ１９５からポーラーマップを生成してもよい。
【００６４】
なお、ポーラーマップ生成部２１は、ポーラーマップを生成することで被験者のデータを正規化し、被験者同士（例えば患者と健常者）を比較することができる。従って、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００は、ポーラーマップ以外の正規化手法を用いて、被験者間の比較を行ってもよい。
【００６５】
表示制御部２３は、いずれか一つのフェーズのボリュームデータ及び所定領域の動きパラメータに基づいて、その一つのフェーズのボリュームデータのボクセル値の代わりに所定領域の動きパラメータを用いた画像を表示装置５に表示させる。表示制御部２３が表示装置５に表示させる画像の表示様態としては、心臓全体を一度に見ることができる「ポーラーマップ」、心臓の形態において見ることができる「３Ｄ表示」、心筋組織の断面を見ることができる「断層画像」等がある。
【００６６】
例えば、ポーラーマップを表示させる場合は、表示制御部２３は、ポーラーマップ生成部２１が生成したポーラーマップを表示装置５に表示させる。
【００６７】
また、表示制御部２３は、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されている心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３及びベクトルデータ記憶部１５に保存されているベクトルデータ１５１を表示装置５に表示させてもよい。また、表示制御部２３は、動きパラメータデータ記憶部１９に保存されている動きパラメータデータ１９１、１９３、１９５の数値をそのまま表示装置５に出力してもよい。このとき、表示制御部２３が患者の動きパラメータと健常者の動きパラメータをともに表示装置５に表示させることにより、両者を比較することができる。
【００６８】
表示制御部２３は、患者及び健常者の動きパラメータ１９１、１９３、１９５に応じた画像を心臓の画像と重ねて表示してもよい。例えば、表示制御部２３は、心臓の２次元断層画像または３次元画像上に、動きパラメータの値に応じた表示態様の画像を、それぞれ対応するボクセルの位置に重ねて表示する。この心臓の画像は、例えば、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に記憶されている患者または健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３であってもよいし、別の画像であってもよい。動きパラメータの値に応じた表示態様とは、例えば、パラメータの値に応じて色分けした表示や、パラメータの値が所定の閾値を越える領域をマークするなどでもよい。
【００６９】
また、表示制御部２３は、各フェーズ画像と、患者及び健常者の動きパラメータ１９１、１９３、１９５の各フェーズの特徴を示す画像とを重ねて表示してもよい。例えば、表示制御部２３は、同一被験者において、各フェーズ画像中の各ボクセルについて、最大移動フェーズを記録したフェーズを所定の色で表示する。あるいは、各ボクセルの最大移動量の所定割合（例えば５０％）以上動いたフェーズを特定し、対応するフェーズ画像の対応するボクセルを特定の色で表示するなどしてもよい。これにより、心筋の同調性を把握することができる。例えば、同調性の高い被験者であれば、特定のフェーズを中心に所定の色で表示されるが、同調性の低い被験者の場合、所定の色で表示される領域が多数のフェーズにばらつくことが考えられる。これにより、ボクセル単位で、心筋の同調性のずれを把握することができ、心筋梗塞の予兆とされる同調性のずれを早期に発見することが可能となる。
【００７０】
例えば、表示制御部２３は、いずれかの被験者について、いずれか一つのフェーズのフェーズ画像（ボリュームデータ）に対応する画像を、各ボクセルの最大移動量に対応する表示態様で表示させる。以下に示す例では、ある患者の最大移動量について表示しているが、同様にして、ある健常者または健常者平均の最大移動量を表示することもできる。
【００７１】
図８及び図９に、フェーズ画像上の最大移動量の表示画面１０００，１１００の例を示す。同図に示すように、表示制御部２３は、あるフェーズのフェーズ画像（ここでは基準フェーズ）を表示させる。図８は、基準フェーズのスライス画像（ＳＡ画像は８枚、ＶＬＡ画像及びＨＬＡ画像はそれぞれ４枚）の表示例であり、図９は同じフェーズの３Ｄ表示の例である。これらの画像において、各ボクセルの値には、動きパラメータデータ１９１に含まれている、そのボクセルの最大移動量が設定されていて、そのボクセル値に応じた表示態様（ここでは表示色）で表示されている。
【００７２】
これにより、心臓の部位ごとの最大移動量の大きさを把握できる。特に、最大移動量が小さい部分（動きがよくない部分）を簡単に見つけることができる。また、図８のように断面図を表示している場合、心臓の肉厚方向での最大移動量の相違を把握できる。例えば、内壁と外壁の動きの違いなども見つけることが可能である。
【００７３】
図１０及び図１１に、移動軌跡の表示例を示す。図１０はボクセル選択画面、図１１Ａは複数のボクセルの移動軌跡画面であり、図１１Ｂは一つのボクセルの移動軌跡の拡大表示画面である。すなわち、表示制御部２３は、図１０のボクセル選択画面１２００を表示させて、オペレータに心臓の部位（ボクセル）１２１０を選択させる。ボクセル選択画面１２００では複数の部位を選択することができる。表示制御部２３は、ベクトルデータ１５１，１５３に基づいて、ここで選択された部位１２１０の移動軌跡を、図１１Ａ及びＢのような移動軌跡表示画面１３００において３Ｄ表示させる。移動軌跡は、ドットを起点として個別動きベクトルをつなぎ合わせ、四角を終点とする。なお、この例ではボクセル単位の移動軌跡を表示したが、複数のボクセルからなる領域の個別動きベクトルを求め、それを用いて移動軌跡を表示してもよい。
【００７４】
さらに、表示制御部２３は、患者の動きパラメータ１９１に基づく表示態様の画像と健常者の動きパラメータ１９５に基づく表示態様の画像とを並べて表示してもよい。
【００７５】
図７は、上記のような構成を備えるＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の全体処理手順を示すフローチャートである。心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１には、予め画像再構成システム１によって再構成された患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３が保存されている。
【００７６】
まず、動きベクトル算出部１３が、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１に基づいて患者の動きベクトル群を算出し、患者ベクトルデータ１５１としてベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ４１）。動きベクトル算出部１３は、さらに、一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３に基づいて健常者の動きベクトル群を算出し、健常者ベクトルデータ１５３としてベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ４３）。
【００７７】
動きパラメータ算出部１７が、患者ベクトルデータ１５１に基づいて患者の動きパラメータを算出し、患者動きパラメータデータ１９１として、動きパラメータデータ記憶部１９に保存する（Ｓ４５）。動きパラメータ算出部１７は、さらに、一以上の健常者の健常者ベクトルデータ１５３に基づいて、健常者の動きパラメータを算出し、健常者動きパラメータデータ１９３として、動きパラメータデータ記憶部１９に保存する（Ｓ４７）。さらに、健常者データ処理部１８が、健常者平均の動きパラメータデータ１９５を生成して、動きパラメータデータ記憶部１９に保存する。なお、ステップＳ４５とステップＳ４７はいずれを先に行ってもよい。
【００７８】
ポーラーマップ生成部２１は、動きパラメータデータ記憶部１９に保存されている患者の動きパラメータデータ１９１に基づいて、動きパラメータを反映させた患者のポーラーマップを生成する（Ｓ４９）。ポーラーマップ生成部２１は、さらに、動きパラメータデータ記憶部１９に保存されている健常者の動きパラメータデータ１９５に基づいて、動きパラメータを反映させた健常者のポーラーマップを生成する（Ｓ５１）。ステップＳ４９とステップＳ５１はいずれを先に行ってもよい。
【００７９】
そして、表示制御部２３は、患者及び健常者のポーラーマップを表示装置５に表示させる（Ｓ５３）。さらに、表示制御部２３は、患者及び健常者の動きパラメータを表示装置５に表示させる（Ｓ５５）。なお、ステップＳ５３のポーラーマップの表示と、ステップＳ５５の動きパラメータの表示は、上記のように同時に行ってもよいし、いずれか一方のみを行ってもよい。
【００８０】
これにより、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像から抽出した心臓の動きの特徴を示す動きパラメータによって、患者と健常者とを対比するなどの被験者間の比較を容易に行うことができる。
【００８１】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【００８２】
例えば、上述した実施形態では、ボクセルごとに各種動きパラメータを算出する例について説明したが、複数のボクセルにより構成される領域ごとに動きパラメータを算出するようにしてもよい。複数のボクセルにより構成される領域は、例えば、基準フェーズ画像において予め定められていてもよいし、基準フェーズ画像またはいずれかのフェーズ画像に対してオペレータが入力装置３を用いて所定の入力操作を行うことによって特定してもよい。各領域の移動軌跡は、例えば、動きベクトル群ごとに、その領域内のボクセルのベクトルを平均した平均ベクトルを求め、その平均ベクトルをつなげることによって求めてもよい。移動軌跡を算出した以降の処理は、ボクセル単位の処理と同様である。
【符号の説明】
【００８３】
１ 画像再構成システム
１０ 画像処理装置本体
１１ データ記憶部
１３ ベクトル算出部
１５ ベクトルデータ記憶部
１７ 動きパラメータ算出部
１９ 動きパラメータデータ記憶部
２１ ポーラーマップ生成部
２３ 表示制御部
１００ ＳＰＥＣＴ画像処理装置
１７１ 移動軌跡抽出部
１７３ 最大移動算出部
１７５ 最大変化算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心電図同期ＳＰＥＣＴ（Ｇａｔｅｄ ＳＰＥＣＴ）画像から心臓の動きの特徴を評価するための動きパラメータを求めるとともに、この動きパラメータを用いて被験者間の比較を行うための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者にＲＩを投与して、心筋の血流の状態を示す心臓の断層画像を撮影する心筋ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）という手法が知られている。さらに、心筋ＳＰＥＣＴの撮影方法として、心電図に同期させて撮影する心電図同期ＳＰＥＣＴ（Ｇａｔｅｄ ＳＰＥＣＴ）と、心電図とは非同期の心電図非同期ＳＰＥＣＴ（Ｎｏｎ−Ｇａｔｅｄ ＳＰＥＣＴ）とがある。心電図同期ＳＰＥＣＴにより撮影した画像を処理する技術には、例えば特許文献１に記載されているようなものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１５３８６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、心電図非同期ＳＰＥＣＴは、心臓の動きを無視したブレの大きい画像であり、そこから得られる情報には限界がある。
【０００５】
心電図同期ＳＥＰＣＴは、複数のフェーズ画像をそれぞれ解析することによって、心臓の動きによる変化を抽出し、より多くの情報を得られるようにしたものである。
【０００６】
ここで、心臓の動きが適正であるか否かを評価するためには、心臓の動きの特徴を定量的に示す情報によって行う必要がある。しかしながら、心電図同期ＳＥＰＣＴ画像から、心臓の動きの特徴を定量的に示す情報を抽出する手法は確立されていない。
【０００７】
これは、心電図同期ＳＥＰＣＴ画像に限らず、心電図に同期させた他のモダリティに係る画像に対しても同様である。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、心電図に同期した画像から、心臓の動きの特徴を定量的に示す情報を抽出することである。
【０００９】
さらに、本発明の別の目的は、心電図に同期した画像から抽出した心臓の動きの特徴を定量的に示す情報を用いて、被験者間で心臓の動きを比較することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一つの実施態様に従うボリュームデータ処理装置は、心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出する動きベクトル算出手段と、前記動きベクトル算出手段が算出した動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する動きパラメータ算出手段と、を備える。
【００１１】
好適な実施形態では、前記複数フェーズのボリュームデータのうちの一つを基準フェーズボリュームデータとし、前記基準フェーズボリュームデータ上の各ボクセルを前記所定の領域とし、前記基準フェーズボリュームデータ上の各ボクセルをそれぞれ基準ボクセルとしたとき、前記動きパラメータ算出手段は、前記動きベクトル群を用いて、各基準ボクセルの心拍の１周期に渡る移動軌跡を特定し、前記基準ボクセルの移動軌跡に基づいて、基準ボクセルごとに前記動きパラメータを算出するようにしてもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記動きパラメータは、前記移動軌跡において、起点となる基準フェーズボリュームデータにおける位置から最も離れた位置までの距離を示す最大移動量であってもよい。
【００１３】
好適な実施形態では、前記動きパラメータは、前記移動軌跡において、起点となる基準フェーズボリュームデータにおける位置から最も離れた位置に到達したときのフェーズを示す最大移動フェーズであってもよい。
【００１４】
好適な実施形態では、いずれか一つのフェーズのボリュームデータ及び前記所定領域の動きパラメータに基づいて、前記一つのフェーズのボリュームデータのボクセル値の代わりに前記所定領域の動きパラメータを用いた画像を表示させる画像表示手段を、さらに備えてもよい。
【００１５】
好適な実施形態では、前記記憶手段には、前記記憶手段には、第１の被験者のボリュームデータと一以上の第２の被験者のボリュームデータとが記憶されていて、前記動きベクトル算出手段は、前記第１の被験者及び一以上の第２の被験者のボリュームデータのそれぞれについて、各フェーズ間の動きベクトル群を算出し、前記動きパラメータ算出手段は、前記第１の被験者及び前記一以上の第２の被験者の前記動きパラメータをそれぞれ算出し、前記画像表示手段は、前記第１の被験者の動きパラメータ及び前記一以上の第２の被験者の動きパラメータに基づくそれぞれの画像を表示させるようにしてもよい。
【００１６】
好適な実施形態では、いずれかの被験者について、いずれか一つのフェーズのボリュームデータに対応する画像を、各ボクセルの最大移動量に対応する表示態様で表示させる画像表示手段をさらに有してもよい。
【００１７】
好適な実施形態では、前記動きベクトル算出手段は、互いに隣り合う２つのフェーズのボリュームデータ間の濃度勾配に基づいて前記動きベクトル群を算出するようにしてもよい。
【００１８】
好適な実施形態では、前記ボリュームデータは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像データであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係るＳＰＥＣＴ画像処理システムの全体構成図である。
【図２】心電図同期ＳＰＥＣＴの説明図である。
【図３】動きベクトルの説明図である。
【図４】動きベクトル算出部１３が行う処理のフローチャートである。
【図５】移動軌跡抽出部１７１によって特定される基準ボクセルＲの移動軌跡の一例を示す。
【図６】動きパラメータ算出部１７が行う動きベクトル算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の全体処理手順を示すフローチャートである。
【図８】フェーズ画像上の最大移動量の表示画面である。
【図９】フェーズ画像上の最大移動量の表示画面である。
【図１０】移動軌跡の表示例を示す。
【図１１】移動軌跡の表示例を示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施形態に係るＳＰＥＣＴ画像処理システムについて、図面を基準して説明する。本実施形態では、心筋の血流及び機能の解析を行うための心電図同期ＳＰＥＣＴ法に基づいて撮影した画像の解析を行う心電図同期ＳＰＥＣＴの画像解析を例に説明するが、本発明は、これ以外にも、心電図に同期させたＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、及び超音波などの各画像に対しても同様に適用することができる。
【００２１】
図１は、本実施形態にかかるＳＰＥＣＴ画像処理システムの全体構成図である。すなわち、本システムは、心電図同期ＳＰＥＣＴ法で被験者の心臓の３次元画像を生成する画像再構成システム１と、画像再構成システム１で再構成された時系列の画像データの解析を行うＳＰＥＣＴ画像処理装置１００とを備える。
【００２２】
画像再構成システム１は、心電図と同期させて、各フェーズ（位相）における心臓の３次元ＳＰＥＣＴ画像を生成する、心電図同期ＳＰＥＣＴを行う。例えば、図２に示すように、心電図のＲ波同士の間隔（Ｒ−Ｒ間隔：心臓の運動の１周期）をＮ（Ｎは２以上の整数）等分し、Ｒ−Ｒ間隔の１／Ｎのサンプリング周期で各フェーズのＳＰＥＣＴ画像（以下、フェーズ画像と称する）を撮影する。図２には、３次元画像の一つの断層画像である短軸断層画像（Short Axis；ＳＡ画像）を例示しているが、これ以外にも、左心室の長軸垂直断層像（Vertical Long Axis；ＶＬＡ画像）、長軸水平断層像（Horizontal Long Axis；ＨＬＡ画像）などの表示の仕方がある。
【００２３】
この撮影は、少なくとも心拍の１周期以上の間継続して行われる。画像再構成システム１は、同一部位について、複数の周期に渡り、同一フェーズの画像を重ね合わせて、Ｎ枚のフェーズ画像（ボリュームデータ）を生成する。なお、図２ではＮ＝８の例を示したが、Ｎは任意であって、例えば、１６，２０，３２などでもよい。画像再構成システム１によって生成された心電図同期ＳＰＥＣＴ画像が、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に格納される。
【００２４】
図１に戻ると、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００は、画像処理装置本体１０と、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどの入力装置３及び液晶ディスプレイなどの表示装置５とを備える。
【００２５】
画像処理装置本体１０は、例えばプロセッサ及びメモリを備える汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像処理装置本体１０内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。そのコンピュータプログラムは、コンピュータ読みとり可能な記録媒体に格納可能である。
【００２６】
画像処理装置本体１０は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像（心電図同期画像）を記憶する心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１と、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像から動きベクトルを算出する動きベクトル算出部１３と、心臓の動きを示す動きベクトルのデータを記憶するベクトルデータ記憶部１５と、心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する動きパラメータ算出部１７と、健常者の動きパラメータを処理する健常者データ処理部１８と、動きパラメータを記憶する動きパラメータデータ記憶部１９と、正規化処理部２０と、ポーラーマップ生成部２１と、表示制御部２３と備える。
【００２７】
心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１は、患者（第１の被験者）の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ１１１と、一以上の健常者（第２の被験者）の心電図同期ＳＰＥＣＴデータ１１３とを記憶する。心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴにより心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのフェーズ画像（ボリュームデータ）からなる。各フェーズ画像は、それぞれ３次元画像であるから、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３は、３次元ボクセルにそれぞれのカウント値（画素値）が格納されるボリュームデータである。
【００２８】
動きベクトル算出部１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像の複数のフェーズ画像について、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像を用いて、そのフェーズ間の心臓の動きを示す動きベクトルを算出する。動きベクトル算出部１３は、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されている患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３のそれぞれに対して、以下に説明する処理によって患者の動きベクトル及び健常者の動きベクトルの算出を行う。ここで算出された心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１に対応する患者の動きベクトルのデータ（患者ベクトルデータ）１５１、及び心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３に対応する健常者の動きベクトルのデータ（健常者ベクトルデータ）１５３は、それぞれベクトルデータ記憶部１５に保存される。
【００２９】
動きベクトル算出部１３は、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像のうちの前フェーズのフェーズ画像における心臓領域に対応するそれぞれのボクセルが、後フェーズのフェーズ画像においてどこへ移動したかを示す個別の３次元動きベクトルを算出する。つまり、動きベクトル算出部１３は、互いに隣り合うフェーズの２枚のフェーズ画像から、ボクセル数分の個別の動きベクトルを含む動きベクトル群を算出する。動きベクトル算出部１３は、すべてのフェーズ間について動きベクトル群を算出する。図２のように８フェーズの心電図同期ＳＰＥＣＴ画像の場合、７つの動きベクトル群が算出される。
【００３０】
動きベクトル算出部１３は、複数のボクセルを一つの単位として、それぞれの個別動きベクトルを算出してもよいし、最後のフェーズ画像と最初のフェーズ画像（図２の場合フェーズ画像Ｐ８とＰ１）の間の動きベクトル群を算出してもよい。
【００３１】
動きベクトル算出部１３は、互いにフェーズが隣り合う２枚のフェーズ画像間の濃度勾配に基づいて動きベクトルを算出する。例えば、動きベクトル算出部１３は、オプティカルフロー法（特に、濃度勾配を利用した勾配法またはブロックマッチング法）を用いて、各フェーズ間の動きベクトル群を算出してもよい。動きベクトル算出部１３は、これ以外の方法で動きベクトルを算出してもよい。
【００３２】
図３を用いて、動きベクトル算出部１３の処理例について具体的に説明する。なお、ここでは説明の便宜のために２次元の画像及び２次元のベクトルを図示しているが、現実には、動きベクトル算出部１３は３次元画像（ボリュームデータ）を用いて３次元ベクトルを算出する。
【００３３】
図３は、連続するフェーズ画像の例として、フェーズ１のフェーズ画像Ｐ１、フェーズ２のフェーズ画像Ｐ２及びフェーズ３のフェーズ画像Ｐ３におけるＳＡ画像を示す。動きベクトル算出部１３は、フェーズ画像Ｐ１とＰ２から、フェーズ１−２間の動きベクトル群Ｖ１を算出する。同様に、動きベクトル算出部１３は、フェーズ画像Ｐ２とＰ３から、フェーズ２−３間の動きベクトル群Ｖ２を算出する。動きベクトル算出部１３は、フェーズ４以降の画像に対しても同様の処理を行う。図３に示す動きベクトル群Ｖ１、Ｖ２内の一つ一つの矢印及び点が個別の動きベクトルを示す。
【００３４】
例えば、ベクトル算出部１３は、動きベクトル群を算出する際、オプティカルフロー法を用いて、前フェーズのフェーズ画像（例えばフェーズ１）の各ボクセルから、後フェーズのフェーズ画像（例えばフェーズ２）のいずれかのボクセルへの個別の動きベクトルをそれぞれ算出する。そして、動きベクトル群に含まれる各個別の動きベクトルは、前フェーズのフェーズ画像の各ボクセルにそれぞれ対応づけられる。
【００３５】
図４は、動きベクトル算出部１３が行う処理のフローチャートである。動きベクトル算出部１３は、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３のそれぞれに対して以下の処理を実行する。
【００３６】
動きベクトル算出部１３は、まず、隣り合う２枚のフェーズ画像を対象画像として特定する（Ｓ１１）。動きベクトル算出部１３は、ステップＳ１１で特定された対象画像を用いて、オプティカルフロー法によって対象画像のうちの前のフェーズ画像から後のフェーズ画像への動きベクトル群を算出する（Ｓ１３）。動きベクトル算出部１３は、ここで算出された動きベクトル群をベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ１５）。動きベクトル算出部１３は、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理をすべてのフェーズ間について行う（Ｓ１７）。ここで算出されたすべてのフェーズ間のベクトル群が、所定の基準の範囲内に収束するまで、ステップＳ１１〜Ｓ１７までの処理を繰り返して行う（Ｓ１９）。
【００３７】
図１に戻ると、ベクトルデータ記憶部１５は、ベクトル算出部１３によって算出された動きベクトルのデータを保存する。例えば、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３を上記の例のように心拍の１周期を８フェーズに分けたときは、ベクトルデータ記憶部１５には、それぞれの患者及び健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３について、それぞれ、７つの動きベクトル群がベクトルデータ１５１，１５３として保存される。なお、患者及び健常者のベクトルデータ１５１，１５３は、上述の通り、３次元のボクセルのそれぞれに、一つの３次元ベクトルが割り当てられている。
【００３８】
動きパラメータ算出部１７は、動きベクトル算出部１３によって算出された動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する。ここで、所定の領域は一以上のボクセルで構成される。本実施形態では、その領域の最小単位であるボクセル単位に動きパラメータを算出する場合を例にとって説明する。
【００３９】
例えば、動きパラメータ算出部１７は、複数の動きベクトル群を用いて、複数のフェーズ画像のうちの一つである基準フェーズ画像上の複数のボクセルをそれぞれ基準ボクセルとし、各基準ボクセルの心拍の１周期に渡る移動軌跡を特定し、基準ボクセルの移動軌跡に基づいて、基準ボクセルごとに動きパラメータを算出する。動きパラメータ算出部１７が算出した動きパラメータは動きパラメータデータ記憶部１９に格納される。
【００４０】
本実施形態では、動きパラメータの一例として、心拍一周期における心臓の動きの中で、心臓の各部位の移動量が最大となる最大移動に関連するパラメータと、フェーズ間での変化量（移動量）が最大となる最大変化に関連するパラメータとを算出する。最大移動に関連するパラメータとしては、例えば、あるフェーズを基準フェーズとしたとき、心臓の各部位が、基準フェーズにおける位置から移動した移動距離が最大となる最大移動量、その最大移動量だけ移動した時のフェーズ（最大移動フェーズ）及び、基準フェーズにおける位置から最大移動量だけ移動した位置へのベクトル（最大移動ベクトル）などがある。最大変化に関連するパラメータとしては、例えば、隣り合うフェーズ間での変化（移動距離）が最大となる最大変化量、最大変化量となったフェーズ間、及び最大変化量となった時のベクトル（最大変化ベクトル）などがある。以下、これらの算出方法について具体的に説明する。
【００４１】
動きパラメータ算出部１７は、移動軌跡抽出部１７１と、最大移動算出部１７３と、最大変化算出部１７５とを有する。
【００４２】
移動軌跡抽出部１７１は、複数の動きベクトル群を用いて、複数のフェーズ画像のうちの一つである基準フェーズ画像上の複数のボクセルをそれぞれ基準ボクセルとし、各基準ボクセルの心拍の１周期に渡る移動軌跡を特定する。移動軌跡抽出部１７１は、ある一つのフェーズ画像を基準フェーズ画像とする。そして、基準フェーズ画像上の各ボクセルをそれぞれ基準ボクセルとし、各基準ボクセルについて、それぞれに対応する個別動きベクトルを辿り、基準フェーズ画像以外のフェーズ画像上での位置を特定することによって、基準ボクセルの移動軌跡を抽出する。
【００４３】
図５は、移動軌跡抽出部１７１によって特定される基準ボクセルＲの移動軌跡の一例を示す。
【００４４】
ここでは、フェーズ画像Ｐ１を基準フェーズ画像として説明する。しかし、フェーズ画像Ｐ１以外を基準フェーズ画像としてもよい。移動軌跡抽出部１７１は、基準フェーズ画像上の各ボクセルを基準ボクセルＲとして、それぞれに対して以下のようにして移動軌跡Ｍを特定する。
【００４５】
移動軌跡抽出部１７１は、基準フェーズ画像と次のフェーズ画像（ここではフェーズ画像Ｐ２）との間の動きベクトル群（ここでは動きベクトル群Ｖ１）から、基準ボクセルＲに対応づけられている個別動きベクトルｖ１を特定する。個別動きベクトルｖ１により、次のフェーズ画像であるフェーズ画像Ｐ２における、基準ボクセルＲの移動先である対応ボクセルＲ２が定まる。
【００４６】
次に、移動軌跡抽出部１７１は、上記と同様にして、フェーズ画像Ｐ２とＰ３との間の動きベクトル群Ｖ２から、対応ボクセルＲ２に対応づけられている個別動きベクトルｖ２を特定する。個別動きベクトルｖ２により、次のフェーズ画像であるフェーズ画像Ｐ３における、基準ボクセルＲの移動先である対応ボクセルＲ３が定まる。
【００４７】
このような処理をすべての動きベクトル群及びフェーズ画像を用いて行うことにより、心拍一周期に渡って、基準ボクセルＲから始まる個別ベクトルをつなげた基準ボクセルＲの移動軌跡Ｍが抽出できる。
【００４８】
最大移動算出部１７３は、移動軌跡抽出部１７１が特定した移動軌跡Ｍに基づいて、基準フェーズ画像の各ボクセルについて、最大移動に関するパラメータを算出する。例えば、最大移動算出部１７３は、最大移動量、最大移動フェーズ及び最大移動ベクトルを算出する。
【００４９】
以下、図５を基準して説明する。最大移動算出部１７３は、基準ボクセルＲ及び対応ボクセルＲ２〜Ｒ８のボクセルの位置座標に基づいて、基準ボクセルＲから対応ボクセルＲ２〜Ｒ８までの移動距離をそれぞれ算出し、その中の最大距離を最大移動量Ｄｍａｘとする。つまり、最大移動量Ｄｍａｘは、移動軌跡Ｍにおいて起点となる基準フェーズ画像における位置（基準ボクセル）から最も離れた位置（対応ボクセル）までの距離である。最大移動算出部１７３は、その最大移動量Ｄｍａｘとなったフェーズを最大移動フェーズＤＰｍａｘとする。つまり、最大移動フェーズＤＰｍａｘは、移動軌跡の中で、起点となる基準フェーズ画像における位置（基準ボクセル）から最も離れた位置（対応ボクセル）となるフェーズである。さらに、最大移動算出部１７３は、基準ボクセルＲから最大移動フェーズＤＰｍａｘにおける対応ボクセルまでのベクトルを最大移動ベクトルＤＶｍａｘとする。
【００５０】
最大変化算出部１７５は、移動軌跡抽出部１７１が特定した移動軌跡Ｍに基づいて、基準フェーズ画像の各ボクセルについて、最大変化に関するパラメータを算出する。例えば、最大変化算出部１７５は、最大変化量、最大変化フェーズ及び最大変化ベクトルを算出する。
【００５１】
最大移動算出部１７３及び最大変化算出部１７５は、移動軌跡抽出部１７１が抽出した移動軌跡に基づいて、患者のベクトルデータ１５１からそれぞれのパラメータを算出し、これを患者の動きパラメータデータ１９１として動きパラメータデータ記憶部１９に保存する。同様に、最大移動算出部１７３及び最大変化算出部１７５は、一以上の健常者のベクトルデータ１５３から、それぞれのパラメータを算出し、これを一以上の健常者の動きパラメータデータ１９３として動きパラメータデータ記憶部１９に保存する。
【００５２】
以下、図５を基準して説明する。最大変化算出部１７５は、基準ボクセルＲの移動軌跡Ｍを構成する各個別動きベクトルｖ１〜ｖ７のうち、大きさが最も大きい（移動距離が長い）ベクトルを最大変化ベクトルＣＶｍａｘ（ここでは個別動きベクトルｖ２）とする。そして、この最大変化ベクトルＣＶｍａｘの大きさを最大変化量Ｃｍａｘ、最大変化ベクトルＣＶｍａｘがどのフェーズ間のベクトルであるかを示すフェーズ間（ここでは、フェーズ２−３間）を最大変化フェーズＣＰｍａｘとする。
【００５３】
図６は、動きパラメータ算出部１７が行う動きベクトル算出処理の手順を示すフローチャートである。動きパラメータ算出部１７は、患者及び被験者のぞれぞれのベクトルデータ１５１，１５３を用いて以下の処理を実行する。
【００５４】
動きパラメータ算出部１７は、まず、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されているフェーズ画像のうちの一つを基準画像に定める（Ｓ２１）。さらに、動きパラメータ算出部１７は、基準画像の中の一つのボクセルを基準ボクセルとして定める（Ｓ２３）。
【００５５】
移動軌跡抽出部１７１が、基準ボクセルに対して、各動きベクトル群のデータを用いて、心拍一周期に渡る移動軌跡を抽出する（Ｓ２５）。そして、最大移動算出部１７３が、ステップＳ２５で抽出された移動軌跡に基づいて、上述のようにして最大移動に関する動きパラメータを算出する（Ｓ２７）。さらに、最大変化算出部１７５が、ステップＳ２５で抽出された移動軌跡に基づいて、上述のようにして最大変化に関する動きパラメータを算出する（Ｓ２９）。これにより、一つの基準ボクセルに対する動きパラメータが算出される。ステップＳ２７及びＳ２９で算出された動きパラメータが動きパラメータデータ記憶部１９に保存される（Ｓ３１）。
【００５６】
動きパラメータ算出部１７は、ステップＳ２３〜Ｓ３１までの処理を、基準画像のすべてのボクセルについて行い、すべてのボクセルの動きパラメータが求まるとこの処理が終了する（Ｓ３３）。
【００５７】
これにより、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像から求めた動きベクトルを用いて、患者及び一以上の健常者の心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを抽出することができる。これらのパラメータにより、心臓の動きを定量評価することが可能となる。
【００５８】
図１に戻ると、動きパラメータデータ記憶部１９には、患者の動きパラメータデータ１９１及び健常者の動きパラメータデータ１９３がそれぞれ記憶される。本実施形態では、動きパラメータには、上述のような最大移動に関するパラメータ（最大移動量、最大移動フェーズ、最大移動ベクトル）及び最大変化に関するパラメータ（最大変化量、最大変化フェーズ、最大変化ベクトル）が含まれる。患者の動きパラメータデータ１９１及び健常者の動きパラメータデータ１９３では、基準画像のボクセル単位に、上記の動きパラメータが対応づけて記憶されている。
【００５９】
ここで、動きパラメータデータ記憶部１９には、さらに、健常者平均の動きパラメータデータ１９５が記憶される。健常者平均の動きパラメータデータ１９５は、健常者データ処理部１８が一以上の健常者の動きパラメータデータ１９３に基づいて算出した、健常者平均のパラメータデータである。例えば、健常者データ処理部１８は、複数の健常者のそれぞれの動きパラメータデータ１９３を平均して、健常者平均の動きパラメータ１９５を生成する。これ以降の処理は、健常者の動きパラメータとして健常者平均の動きパラメータデータ１９５を用いてもよい健常者データ処理部１８は、次に説明する正規化処理部２０で複数の健常者のパラメータデータを正規化した後に、健常者平均の動きパラメータデータ１９５を生成してもよい。
【００６０】
正規化処理部２０は、動きパラメータデータ記憶部１９に記憶されている動きパラメータデータを正規化する。心臓の大きさには個人差があるため、正規化を行って個人差を取り除いてから比較するためである。
【００６１】
ポーラーマップ生成部２１は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３などの心臓の３次元画像データに基づいてポーラーマップ（ブルズアイマップ）を生成する。本実施形態では、ポーラーマップ生成部２１は、動きパラメータをポーラーマップに反映させる。すなわち、ポーラーマップ生成部２１は、基準フェーズ画像及び各基準ボクセルの動きパラメータに基づいて、基準フェーズ画像のボクセル値の代わりに動きパラメータを用いたポーラーマップを生成する。
【００６２】
例えば、ポーラーマップ生成部２１は、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３に対して、周知のポーラーマップの生成方法に従って、ポーラーマップに反映させるボクセルを特定する。通常であれば、そのボクセルのカウント値を用いてポーラーマップを生成するが、本実施形態では、そのボクセルに対応づけられている動きパラメータの値を用いてポーラーマップを生成する。例えば、ボクセルのカウント値の代わりに、最大移動量を用いたポーラーマップ、あるいは最大変化量を用いたポーラーマップを生成してもよい。これにより、患者のデータに基づくポーラーマップと健常者のデータに基づくポーラーマップを生成し、表示制御部２３を介して両方を表示装置５に表示させることにより、患者と健常者の動きパラメータを比較することができる。
【００６３】
ポーラーマップ生成部２１は、一以上の健常者については、個々の健常者の動きパラメータデータ１９３からポーラーマップを生成してもよいし、複数の健常者の動きパラメータを平均した健常者平均動きパラメータデータ１９５からポーラーマップを生成してもよい。
【００６４】
なお、ポーラーマップ生成部２１は、ポーラーマップを生成することで被験者のデータを正規化し、被験者同士（例えば患者と健常者）を比較することができる。従って、ＳＰＥＣＴ画像処理装置１００は、ポーラーマップ以外の正規化手法を用いて、被験者間の比較を行ってもよい。
【００６５】
表示制御部２３は、いずれか一つのフェーズのボリュームデータ及び所定領域の動きパラメータに基づいて、その一つのフェーズのボリュームデータのボクセル値の代わりに所定領域の動きパラメータを用いた画像を表示装置５に表示させる。表示制御部２３が表示装置５に表示させる画像の表示様態としては、心臓全体を一度に見ることができる「ポーラーマップ」、心臓の形態において見ることができる「３Ｄ表示」、心筋組織の断面を見ることができる「断層画像」等がある。
【００６６】
例えば、ポーラーマップを表示させる場合は、表示制御部２３は、ポーラーマップ生成部２１が生成したポーラーマップを表示装置５に表示させる。
【００６７】
また、表示制御部２３は、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に保存されている心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、１１３及びベクトルデータ記憶部１５に保存されているベクトルデータ１５１を表示装置５に表示させてもよい。また、表示制御部２３は、動きパラメータデータ記憶部１９に保存されている動きパラメータデータ１９１、１９３、１９５の数値をそのまま表示装置５に出力してもよい。このとき、表示制御部２３が患者の動きパラメータと健常者の動きパラメータをともに表示装置５に表示させることにより、両者を比較することができる。
【００６８】
表示制御部２３は、患者及び健常者の動きパラメータ１９１、１９３、１９５に応じた画像を心臓の画像と重ねて表示してもよい。例えば、表示制御部２３は、心臓の２次元断層画像または３次元画像上に、動きパラメータの値に応じた表示態様の画像を、それぞれ対応するボクセルの位置に重ねて表示する。この心臓の画像は、例えば、心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１に記憶されている患者または健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１，１１３であってもよいし、別の画像であってもよい。動きパラメータの値に応じた表示態様とは、例えば、パラメータの値に応じて色分けした表示や、パラメータの値が所定の閾値を越える領域をマークするなどでもよい。
【００６９】
また、表示制御部２３は、各フェーズ画像と、患者及び健常者の動きパラメータ１９１、１９３、１９５の各フェーズの特徴を示す画像とを重ねて表示してもよい。例えば、表示制御部２３は、同一被験者において、各フェーズ画像中の各ボクセルについて、最大移動フェーズを記録したフェーズを所定の色で表示する。あるいは、各ボクセルの最大移動量の所定割合（例えば５０％）以上動いたフェーズを特定し、対応するフェーズ画像の対応するボクセルを特定の色で表示するなどしてもよい。これにより、心筋の同調性を把握することができる。例えば、同調性の高い被験者であれば、特定のフェーズを中心に所定の色で表示されるが、同調性の低い被験者の場合、所定の色で表示される領域が多数のフェーズにばらつくことが考えられる。これにより、ボクセル単位で、心筋の同調性のずれを把握することができ、心筋梗塞の予兆とされる同調性のずれを早期に発見することが可能となる。
【００７０】
例えば、表示制御部２３は、いずれかの被験者について、いずれか一つのフェーズのフェーズ画像（ボリュームデータ）に対応する画像を、各ボクセルの最大移動量に対応する表示態様で表示させる。以下に示す例では、ある患者の最大移動量について表示しているが、同様にして、ある健常者または健常者平均の最大移動量を表示することもできる。
【００７１】
図８及び図９に、フェーズ画像上の最大移動量の表示画面１０００，１１００の例を示す。同図に示すように、表示制御部２３は、あるフェーズのフェーズ画像（ここでは基準フェーズ）を表示させる。図８は、基準フェーズのスライス画像（ＳＡ画像は８枚、ＶＬＡ画像及びＨＬＡ画像はそれぞれ４枚）の表示例であり、図９は同じフェーズの３Ｄ表示の例である。これらの画像において、各ボクセルの値には、動きパラメータデータ１９１に含まれている、そのボクセルの最大移動量が設定されていて、そのボクセル値に応じた表示態様（ここでは表示色）で表示されている。
【００７２】
これにより、心臓の部位ごとの最大移動量の大きさを把握できる。特に、最大移動量が小さい部分（動きがよくない部分）を簡単に見つけることができる。また、図８のように断面図を表示している場合、心臓の肉厚方向での最大移動量の相違を把握できる。例えば、内壁と外壁の動きの違いなども見つけることが可能である。
【００７３】
図１０及び図１１に、移動軌跡の表示例を示す。図１０はボクセル選択画面、図１１Ａは複数のボクセルの移動軌跡画面であり、図１１Ｂは一つのボクセルの移動軌跡の拡大表示画面である。すなわち、表示制御部２３は、図１０のボクセル選択画面１２００を表示させて、オペレータに心臓の部位（ボクセル）１２１０を選択させる。ボクセル選択画面１２００では複数の部位を選択することができる。表示制御部２３は、ベクトルデータ１５１，１５３に基づいて、ここで選択された部位１２１０の移動軌跡を、図１１Ａ及びＢのような移動軌跡表示画面１３００において３Ｄ表示させる。移動軌跡は、ドットを起点として個別動きベクトルをつなぎ合わせ、四角を終点とする。なお、この例ではボクセル単位の移動軌跡を表示したが、複数のボクセルからなる領域の個別動きベクトルを求め、それを用いて移動軌跡を表示してもよい。
【００７４】
さらに、表示制御部２３は、患者の動きパラメータ１９１に基づく表示態様の画像と健常者の動きパラメータ１９５に基づく表示態様の画像とを並べて表示してもよい。
【００７５】
図７は、上記のような構成を備えるＳＰＥＣＴ画像処理装置１００の全体処理手順を示すフローチャートである。心電図同期ＳＰＥＣＴデータ記憶部１１には、予め画像再構成システム１によって再構成された患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１、及び一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３が保存されている。
【００７６】
まず、動きベクトル算出部１３が、患者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１１に基づいて患者の動きベクトル群を算出し、患者ベクトルデータ１５１としてベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ４１）。動きベクトル算出部１３は、さらに、一以上の健常者の心電図同期ＳＰＥＣＴ画像１１３に基づいて健常者の動きベクトル群を算出し、健常者ベクトルデータ１５３としてベクトルデータ記憶部１５に保存する（Ｓ４３）。
【００７７】
動きパラメータ算出部１７が、患者ベクトルデータ１５１に基づいて患者の動きパラメータを算出し、患者動きパラメータデータ１９１として、動きパラメータデータ記憶部１９に保存する（Ｓ４５）。動きパラメータ算出部１７は、さらに、一以上の健常者の健常者ベクトルデータ１５３に基づいて、健常者の動きパラメータを算出し、健常者動きパラメータデータ１９３として、動きパラメータデータ記憶部１９に保存する（Ｓ４７）。さらに、健常者データ処理部１８が、健常者平均の動きパラメータデータ１９５を生成して、動きパラメータデータ記憶部１９に保存する。なお、ステップＳ４５とステップＳ４７はいずれを先に行ってもよい。
【００７８】
ポーラーマップ生成部２１は、動きパラメータデータ記憶部１９に保存されている患者の動きパラメータデータ１９１に基づいて、動きパラメータを反映させた患者のポーラーマップを生成する（Ｓ４９）。ポーラーマップ生成部２１は、さらに、動きパラメータデータ記憶部１９に保存されている健常者の動きパラメータデータ１９５に基づいて、動きパラメータを反映させた健常者のポーラーマップを生成する（Ｓ５１）。ステップＳ４９とステップＳ５１はいずれを先に行ってもよい。
【００７９】
そして、表示制御部２３は、患者及び健常者のポーラーマップを表示装置５に表示させる（Ｓ５３）。さらに、表示制御部２３は、患者及び健常者の動きパラメータを表示装置５に表示させる（Ｓ５５）。なお、ステップＳ５３のポーラーマップの表示と、ステップＳ５５の動きパラメータの表示は、上記のように同時に行ってもよいし、いずれか一方のみを行ってもよい。
【００８０】
これにより、心電図同期ＳＰＥＣＴ画像から抽出した心臓の動きの特徴を示す動きパラメータによって、患者と健常者とを対比するなどの被験者間の比較を容易に行うことができる。
【００８１】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【００８２】
例えば、上述した実施形態では、ボクセルごとに各種動きパラメータを算出する例について説明したが、複数のボクセルにより構成される領域ごとに動きパラメータを算出するようにしてもよい。複数のボクセルにより構成される領域は、例えば、基準フェーズ画像において予め定められていてもよいし、基準フェーズ画像またはいずれかのフェーズ画像に対してオペレータが入力装置３を用いて所定の入力操作を行うことによって特定してもよい。各領域の移動軌跡は、例えば、動きベクトル群ごとに、その領域内のボクセルのベクトルを平均した平均ベクトルを求め、その平均ベクトルをつなげることによって求めてもよい。移動軌跡を算出した以降の処理は、ボクセル単位の処理と同様である。
【符号の説明】
【００８３】
１ 画像再構成システム
１０ 画像処理装置本体
１１ データ記憶部
１３ ベクトル算出部
１５ ベクトルデータ記憶部
１７ 動きパラメータ算出部
１９ 動きパラメータデータ記憶部
２１ ポーラーマップ生成部
２３ 表示制御部
１００ ＳＰＥＣＴ画像処理装置
１７１ 移動軌跡抽出部
１７３ 最大移動算出部
１７５ 最大変化算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出する動きベクトル算出手段と、
前記動きベクトル算出手段が算出した動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する動きパラメータ算出手段と、を備えるボリュームデータ処理装置。
【請求項２】
前記複数フェーズのボリュームデータのうちの一つを基準フェーズボリュームデータとし、前記基準フェーズボリュームデータ上の各ボクセルを前記所定の領域とし、前記基準フェーズボリュームデータ上の各ボクセルをそれぞれ基準ボクセルとしたとき、
前記動きパラメータ算出手段は、前記動きベクトル群を用いて、各基準ボクセルの心拍の１周期に渡る移動軌跡を特定し、前記基準ボクセルの移動軌跡に基づいて、基準ボクセルごとに前記動きパラメータを算出する、請求項１記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項３】
前記動きパラメータは、前記移動軌跡において、起点となる基準フェーズボリュームデータにおける位置から最も離れた位置までの距離を示す最大移動量である、請求項２記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項４】
前記動きパラメータは、前記移動軌跡において、起点となる基準フェーズボリュームデータにおける位置から最も離れた位置に到達したときのフェーズを示す最大移動フェーズである、請求項２又は３に記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項５】
いずれか一つのフェーズのボリュームデータ及び前記所定領域の動きパラメータに基づいて、前記一つのフェーズのボリュームデータのボクセル値の代わりに前記所定領域の動きパラメータを用いた画像を表示させる画像表示手段を、さらに備える請求項１〜４のいずれかに記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項６】
前記記憶手段には、第１の被験者のボリュームデータと一以上の第２の被験者のボリュームデータとが記憶されていて、
前記動きベクトル算出手段は、前記第１の被験者及び一以上の第２の被験者のボリュームデータのそれぞれについて、各フェーズ間の動きベクトル群を算出し、
前記動きパラメータ算出手段は、前記第１の被験者及び前記一以上の第２の被験者の前記動きパラメータをそれぞれ算出し、
前記画像表示手段は、前記第１の被験者の動きパラメータ及び前記一以上の第２の被験者の動きパラメータに基づくそれぞれの画像を表示させる、請求項５記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項７】
いずれかの被験者について、いずれか一つのフェーズのボリュームデータに対応する画像を、各ボクセルの最大移動量に対応する表示態様で表示させる画像表示手段をさらに有する、請求項３記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項８】
前記動きベクトル算出手段は、互いに隣り合う２つのフェーズのボリュームデータ間の濃度勾配に基づいて前記動きベクトル群を算出する、請求項１〜７のいずれかに記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項９】
前記ボリュームデータは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像データである、請求項１〜８のいずれかに記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項１０】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段を有するボリュームデータ処理装置が行う方法であって、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出するステップと、
前記算出した動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出するステップと、を行うボリュームデータの処理方法。
【請求項１１】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段を有するボリュームデータ処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出するステップと、
前記算出した動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出するステップと、を前記ボリュームデータ処理装置に実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出する動きベクトル算出手段と、
前記動きベクトル算出手段が算出した動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出する動きパラメータ算出手段と、を備えるボリュームデータ処理装置。
【請求項２】
前記複数フェーズのボリュームデータのうちの一つを基準フェーズボリュームデータとし、前記基準フェーズボリュームデータ上の各ボクセルを前記所定の領域とし、前記基準フェーズボリュームデータ上の各ボクセルをそれぞれ基準ボクセルとしたとき、
前記動きパラメータ算出手段は、前記動きベクトル群を用いて、各基準ボクセルの心拍の１周期に渡る移動軌跡を特定し、前記基準ボクセルの移動軌跡に基づいて、基準ボクセルごとに前記動きパラメータを算出する、請求項１記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項３】
前記動きパラメータは、前記移動軌跡において、起点となる基準フェーズボリュームデータにおける位置から最も離れた位置までの距離を示す最大移動量である、請求項２記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項４】
前記動きパラメータは、前記移動軌跡において、起点となる基準フェーズボリュームデータにおける位置から最も離れた位置に到達したときのフェーズを示す最大移動フェーズである、請求項２又は３に記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項５】
いずれか一つのフェーズのボリュームデータ及び前記所定領域の動きパラメータに基づいて、前記一つのフェーズのボリュームデータのボクセル値の代わりに前記所定領域の動きパラメータを用いた画像を表示させる画像表示手段を、さらに備える請求項１〜４のいずれかに記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項６】
前記記憶手段には、第１の被験者のボリュームデータと一以上の第２の被験者のボリュームデータとが記憶されていて、
前記動きベクトル算出手段は、前記第１の被験者及び一以上の第２の被験者のボリュームデータのそれぞれについて、各フェーズ間の動きベクトル群を算出し、
前記動きパラメータ算出手段は、前記第１の被験者及び前記一以上の第２の被験者の前記動きパラメータをそれぞれ算出し、
前記画像表示手段は、前記第１の被験者の動きパラメータ及び前記一以上の第２の被験者の動きパラメータに基づくそれぞれの画像を表示させる、請求項５記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項７】
いずれかの被験者について、いずれか一つのフェーズのボリュームデータに対応する画像を、各ボクセルの最大移動量に対応する表示態様で表示させる画像表示手段をさらに有する、請求項３記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項８】
前記動きベクトル算出手段は、互いに隣り合う２つのフェーズのボリュームデータ間の濃度勾配に基づいて前記動きベクトル群を算出する、請求項１〜７のいずれかに記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項９】
前記ボリュームデータは、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像データである、請求項１〜８のいずれかに記載のボリュームデータ処理装置。
【請求項１０】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段を有するボリュームデータ処理装置が行う方法であって、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出するステップと、
前記算出した動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出するステップと、を行うボリュームデータの処理方法。
【請求項１１】
心電図に同期させて心拍の１周期を複数に分割して撮影された、複数フェーズのボリュームデータからなる心電図同期ボリュームデータを記憶する記憶手段を有するボリュームデータ処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記記憶手段に記憶されている複数フェーズのボリュームデータを用いて、フェーズ間の心臓の動きを示す複数の動きベクトル群を算出するステップと、
前記算出した動きベクトル群に基づいて、所定の領域ごとの動きを解析して心臓の動きの特徴を示す動きパラメータを算出するステップと、を前記ボリュームデータ処理装置に実行させるためのコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１３−４０８２９（Ｐ２０１３−４０８２９Ａ）
【公開日】平成２５年２月２８日（２０１３．２．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１７７２４３（Ｐ２０１１−１７７２４３）
【出願日】平成２３年８月１２日（２０１１．８．１２）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２１年度独立行政法人科学技術振興機構 研究成果最適展開支援事業 産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（３０５０２７４０１）公立大学法人首都大学東京 (385)
【出願人】（０００１４９８３７）富士フイルムＲＩファーマ株式会社 (54)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月２８日（２０１３．２．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年８月１２日（２０１１．８．１２）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２１年度独立行政法人科学技術振興機構 研究成果最適展開支援事業 産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（３０５０２７４０１）公立大学法人首都大学東京 (385)
【出願人】（０００１４９８３７）富士フイルムＲＩファーマ株式会社 (54)
【Ｆターム（参考）】
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