医用画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理プログラム
【課題】特定臓器の運動機能に関するポーラーマップの有用性向上。
【解決手段】被検体の特定臓器を含む領域の、ＳＰＥＣＴスキャナ７により取得された第１の画像データとＣＴスキャナ９により取得された第２の画像データの記憶部４５と、第１の画像データに基づいて特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部２５と、機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部２７と、特定臓器の周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部３１と、第２の画像データから周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部２９と、該領域に基づいて周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部３３と、該領域に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部３５と、ポーラーマップにポーラーモデルと疾患指標マーカとを合成する合成部３７とで構成する。
【解決手段】被検体の特定臓器を含む領域の、ＳＰＥＣＴスキャナ７により取得された第１の画像データとＣＴスキャナ９により取得された第２の画像データの記憶部４５と、第１の画像データに基づいて特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部２５と、機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部２７と、特定臓器の周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部３１と、第２の画像データから周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部２９と、該領域に基づいて周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部３３と、該領域に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部３５と、ポーラーマップにポーラーモデルと疾患指標マーカとを合成する合成部３７とで構成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ポーラーマップ上に特定臓器の形態に関するポーラーモデルを合成する機能を有する医用画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、心尖部から心基部まで縦に長い心臓全体の機能指標を一度に観察できる表示形式として、ポーラーマップ（Polar Map）と呼ばれる極座標形式が用いられている。極座標は、平面を（ｒ，θ）で表すものである。ｒは、心尖部から心基部まで心軸に沿った距離であり、θは心軸周りの角度である。例えば、核医学検査などで作成されるポーラーマップは、一つの画像で心臓全体の機能を表現することができ、心機能診断に有効な図である。ポーラーマップは、心筋の機能分布を単に表示（例えば図４）しているか、冠状動脈の支配領域を重ねて表示（例えば図５）しているだけである。
【０００３】
近年心臓のコンピュータ断層撮影（Computed Tomography：以下ＣＴと呼ぶ）の発展に伴い、単光子放出断層撮影（Single Photon Emission Computed Tomography：以下ＳＰＥＣＴと呼ぶ）画像または陽電子放出コンピュータ断層撮影（Positron Emission Computed Tomography：以下ＰＥＴと呼ぶ）画像とＸ線ＣＴ画像との重ね合わせ表示による診断が増えてきている。さらに、ＳＰＥＣＴ画像またはＰＥＴ画像によるポーラーマップに、Ｘ線ＣＴ画像による冠状動脈の形態を合成する技術がある。このように、ポーラーマップに冠状動脈の形態を組み込むことで、診断精度の向上が見込まれる。
【０００４】
しかしながら、冠状動脈の形態をポーラーマップにマッピングした画像（以下従来画像と呼ぶ）において、冠状動脈の形態は、ＳＰＥＣＴ画像またはＰＥＴ画像にＸ線ＣＴ画像を単純に合成した画像と比べて歪んだものとなる。この結果、読影医等にとって、従来画像上で冠状動脈の狭窄等の疾患を把握し難い問題がある。さらに、冠状動脈の狭窄等の疾患とＳＰＥＣＴ画像またはＰＥＴ画像による心筋の代謝や残存心筋機能情報などとの関係が分かりにくい問題もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１４１２４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、臓器の運動機能に関するポーラーマップの有用性を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、第１の医用画像診断装置により取得された被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データと第２の医用画像診断装置により取得された前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記抽出された領域に基づいて、前記特定臓器の周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記第２の画像データから前記周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像処理装置である。
【０００８】
請求項５に記載の発明は、核医学診断装置により取得された被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データとＸ線コンピュータ断層撮影装置により取得された前記心臓を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、前記第１の画像データに基づいて、前記心臓の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記第２の画像データから前記心臓に関する冠状動脈の領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像処理装置である。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、単光子放出コンピュータ断層撮影または陽電子放出コンピュータ断層撮影により被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データを発生する第１画像データ発生部と、Ｘ線コンピュータ断層撮影により前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データを発生する第２画像データ発生部と、前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像診断装置である。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、単光子放出コンピュータ断層撮影または陽電子放出コンピュータ断層撮影により被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データを発生する第１画像データ発生部と、Ｘ線コンピュータ断層撮影により前記心臓を含む領域に関する第２の画像データを発生する第２画像データ発生部と、前記第１の画像データに基づいて、前記心臓の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記第２の画像データから前記心臓に関する冠状動脈の領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像診断装置である。
【００１１】
請求項８に記載の発明は、第１の医用画像診断装置により取得された被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データと第２の医用画像診断装置により取得された前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記抽出された領域に基づいて、前記疾患指標が付加された前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像処理装置である。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、コンピュータに、被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算させる機能指標計算機能と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生させるポーラーマップ発生機能と、前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出させる領域抽出機能と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生させるポーラーモデル発生機能と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算させる疾患指標計算機能と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生させるマーカ発生機能と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成させる合成機能と、を実現させることを特徴とする医用画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、臓器の運動機能に関するポーラーマップの有用性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態におけるＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置の外観を示す図である。
【図２】図２は、図１のＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施形態において、ポーラーマップ上に冠状動脈のポーラーモデルと冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標マーカとを合成する手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、図１のＳＰＥＣＴスキャナにより取得された第１の画像データに基づいて発生されたポーラーマップの一例を示す図である。
【図５】図５は、本実施形態において、ポーラーマップ上に冠状動脈のポーラーモデルが合成された画像の一例を示す図である。
【図６】図６は、図５に疾患指標に対応する所定のマーカを合成した画像の一例を示す図である。
【図７】図７は、本実施形態において、カーソルが図６の表示画像上の冠状動脈を指し示したときに、冠状動脈の狭窄率が数値で表示される画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の第１の実施形態を図面に従って説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
（第１の実施形態）
本実施形態は、医用画像診断装置としてＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置との複合装置（以下ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置と呼ぶ）を適用することとする。なお、医用画像診断装置として、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置ではなくＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置との複合装置（以下ＰＥＴ／ＣＴ装置と呼ぶ）を適用することも可能である。また、本実施形態における診断対象の特定臓器は心臓とし、特定臓器の周辺臓器は冠状動脈とする。特定臓器や周辺臓器は、心臓や冠状動脈に限定されることはなく、他の臓器にも適用可能である。
【００１６】
図１は、本実施形態に係るＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１の外観を示す図である。図１に示すように、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１は、寝台３、天板５、ＳＰＥＣＴスキャナ７、ＣＴスキャナ９、データ処理装置１５、画像処理装置２１を有する。
【００１７】
寝台３は、被検体Ｐが載置される天板５を長手方向、横手方向、上下方向に移動可能に支持する。
【００１８】
ＳＰＥＣＴスキャナ７とＣＴスキャナ９とには、天板５が送り込まれる略円筒形状を有する中空部１１と中空部１３とがそれぞれ形成されている。中空部１１の中心線と中空部１３の中心線とが略一致するように、ＳＰＥＣＴスキャナ７とＣＴスキャナ９とは配置されている。
【００１９】
ＳＰＥＣＴスキャナ７は、被検体Ｐをガンマ線でＳＰＥＣＴスキャンする。具体的には、ＳＰＥＣＴスキャナ７は、中空部１１周りに沿ってリング状に配列されたガンマ線検出器を搭載する。ガンマ線検出器は、被検体Ｐに投与された放射線医薬品から放出されるガンマ線を繰り返し検出し、検出されたガンマ線のエネルギーに応じた電気信号を繰り返し発生する。
【００２０】
ＣＴスキャナ９は、被検体ＰをＸ線でＣＴスキャンする。具体的には、ＣＴスキャナ９は、中空部１３を挟んで向き合うようにＸ線管とＸ線検出器とを搭載している。Ｘ線管はＸ線を発生する。Ｘ線検出器は、Ｘ線管から発生され被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、検出されたＸ線のエネルギーに応じた電気信号を発生する。Ｘ線管とＸ線検出器とは、中空部１３周りに回転しながらＸ線発生とＸ線検出とをそれぞれ繰り返す。
【００２１】
データ処理装置１５は、第１画像データ発生部１７と第２画像データ発生部１９とを有する。第２画像データ発生部１９は、ＣＴスキャナ９により多方向から収集された投影データに基づいて第２の画像データ（Ｘ線ＣＴ画像に関するボリュームデータ）を再構成する。第１画像データ発生部１７は、第２の画像データによりＳＰＥＣＴスキャナ７により多方向から収集されたガンマ線カウントデータを減弱補正するとともに、補正されたガンマ線カウントデータに基づいて、第１の画像データ（ＳＰＥＣＴ画像に関するボリュームデータ）を再構成する。
【００２２】
図２は本実施形態に係るＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１の構成を示す図である。同図に示すように、本ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１は、ＳＰＥＣＴスキャナ７、ＣＴスキャナ９、データ処理装置１５、画像処理装置２１とから構成されている。データ処理装置１５は、第１画像データ発生部１７、第２画像データ発生部１９とから構成されている。
【００２３】
画像処理装置２１は、断面変換処理部２３、機能指標計算部２５、ポーラーマップ発生部２７、領域抽出部２９、冠状動脈の形態を極座標で表現した画像（ポーラーモデル）を発生するポーラーモデル発生部３１、疾患指標計算部３３、マーカ発生部３５、合成部３７、表示部３９、インターフェース部４１、入力装置４３、記憶部４５、制御部４７を有している。加えて画像処理装置２１には、ネットワークや心電計などが、インターフェース部４１を介して接続されてもよい。なお、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１の技術的思想を医用画像処理装置で実現する場合には、例えば点線内の構成を有するものとなる。以下これら構成要素について説明する。
【００２４】
断面変換処理部２３は、被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データから、心尖部から心基部まで心軸に沿って一定間隔で且つこの心軸に直交する複数のスライスに関する複数のスライス画像を発生する。上記一定間隔は、予め記憶部４５に記憶された所定の間隔である。なお、この所定の間隔は、入力装置４３を介してユーザにより適宜変更可能である。
【００２５】
ＳＰＥＣＴデータ収集期間中、第１の画像データは繰り返し収集される。この撮影時間の異なる複数の第１の画像各々から断面変換処理部２３により複数のスライス画像が発生される。それにより撮影時間の異なる複数のスライス画像が各スライスごとに発生される。各スライスに関する撮影時間の異なる複数のスライス画像により、機能指標計算部２５により心臓の運動機能を定量化する機能指標が、心軸周りの多方向にわたって計算される。機能指標は、例えば、左心室心筋壁厚変化率（Wall Thickening）、容積変化率（Regional Ejection Fraction）、心筋血流評価および心筋生存性評価などである。
【００２６】
ポーラーマップ発生部２７は、機能指標計算部２５で計算された複数の機能指標それぞれを、記憶部４５に記憶されたポーラーマップのテンプレート上にプロットする。このプロットにより、ポーラーマップが発生される。なお、換言すると、ポーラーマップとは、機能指標が心軸周りの角度と心尖部または心基部からの距離（スライス番号）とで定義される極座標系に座標変換された画像である。
【００２７】
領域抽出部２９は、例えばＣＴ値に対するしきい値処理（階調処理）等により、第２の画像データから、冠状動脈の領域を抽出する。
【００２８】
ポーラーモデル発生部３１は、領域抽出部２９で抽出された冠状動脈の領域に基づいて、当該極座標系上で冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生する。
【００２９】
疾患指標計算部３３は、領域抽出部２９で抽出された冠状動脈の領域に基づいて、狭窄率やカルシュームスコアなどの冠状動脈に関する疾患の程度を示す疾患指標を計算する。一例として、狭窄率の計算方法は後述する。
【００３０】
マーカ発生部３５は、疾患指標計算部３３で計算された疾患指標を極座標系に座標変換することにより疾患指標マーカを発生する。疾患指標マーカは、例えば、記憶部４５に予め記憶された疾患指標に関する所定の範囲に対応したものである。なお、疾患指標マーカの形状、色および所定の範囲は、入力装置４３を介してユーザにより適宜変更可能である。
【００３１】
合成部３７は、ポーラーマップ発生部２７で発生された心臓の機能指標がプロットされたポーラーマップに、ポーラーモデル発生部３１で発生された冠状動脈の形態を表すポーラーモデルとマーカ発生部３５で発生された疾患指標マーカとを合成する。
【００３２】
表示部３９は、合成部３７で合成された画像（以下合成画像と呼ぶ）を表示する。なお、被検体に対して負荷を与えて得られる合成画像（以下負荷合成画像と呼ぶ）と、当該被検体の安静時による合成画像（以下安静合成画像と呼ぶ）とを一画面上に表示させることも可能である。また、負荷合成画像および安静合成画像それぞれに対して、狭窄率、カルシュームスコアを用いて、一画面に４種類の画像を表示することも可能である。
【００３３】
インターフェース部４１は、入力装置４３、ネットワーク、図示していない外部記憶装置および心電計等に関するインターフェースである。本ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１によって得られた医用画像等のデータや解析結果等は、インターフェース部４１によって、ネットワークを介して他の装置に転送可能である。
【００３４】
入力装置４３は、インターフェース部４１に接続されユーザからの各種指示・命令・情報・選択・設定を本ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１に取り込む。入力装置４３は、図示しないが、関心領域の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード等を有する。入力装置４３は、表示画面上に表示されるカーソルの座標を検出し、検出した座標を制御部４７に出力する。なお、入力装置４３は、表示画面を覆うように設けられたタッチパネルでもよい。この場合、入力装置４３は、電磁誘導式、電磁歪式、感圧式等の座標読み取り原理でタッチ指示された座標を検出し、検出した座標を制御部４７に出力する。
【００３５】
記憶部４５は、本ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１の制御プログラム、ポーラーマップおよび疾患指標マーカのテンプレート、ポーラーマップおよびポーラーモデルを発生させるためのプログラム、疾患指標を計算するためのプログラム、第１の画像データ、第２の画像データ、複数のスライス画像、発生されたポーラーマップおよびポーラーモデル、所定の疾患指標の範囲に対応した疾患指標マーカ、冠状動脈の形態を表すポーラーモデル上に疾患指標を合成する機能（後述する疾患指標マーカ機能）を実現するための専用プログラム等を格納する。
【００３６】
制御部４７は、画像処理装置２１の中枢として機能する。制御部４７は、図示しないＣＰＵと記憶回路とを備える。制御部４７は、インターフェース部４１を介して入力装置４３から送られてくるユーザの指示や画像処理の条件などの情報を一時的に記憶した後、これらの情報に基づいて第１および第２の画像データの収集や表示の制御などを行う。制御部４７は、疾患指標マーカ機能を実現するための専用プログラム、所定の画像発生・表示等を実行するための制御プログラムを、記憶部４５から読み出して自身が有するメモリ上に展開し、各種処理に関する演算・処理等を実行する。
【００３７】
（疾患指標マーカ機能）
疾患指標マーカ機能とは、ポーラーマップ上に、ポーラーモデルとともに冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標（狭窄率やカルシュームスコアなど）のマーカを合成する機能である。以下、疾患指標マーカ機能に従う処理（以下疾患指標マーカ処理と呼ぶ）を説明する。
【００３８】
図３は、疾患指標マーカ処理の流れを示すフローチャートである。
被検体に対するＸ線ＣＴスキャンおよびＳＰＥＣＴスキャンに先立って、ユーザは、入力装置４３にて患者情報の入力、発生されるＸ線の条件、検出されるＸ線およびガンマ線のデータ収集条件の設定や更新を行う。これらの設定や更新は、記憶部４５に保存される。これらの入力／選択／設定が終了したならば、制御部４７が、心電波形と同期しながら複数心拍に亘って、Ｘ線ＣＴスキャンおよびＳＰＥＣＴスキャンを行う。
【００３９】
ＣＴスキャンにより、術者により造影剤を注入された被検体に対して、制御部４７の制御のもとで、Ｘ線が継続的に発生される。発生されたＸ線は、被検体を透過し、Ｘ線検出器で検出される。検出されたＸ線のエネルギーに応じて、電気信号が発生される。発生された電気信号に対して、対数変換、感度補正、ビームハードニング補正等の前処理が行われる。前処理の後、第２画像データ発生部１９により、第２の画像データ（Ｘ線ＣＴ画像に関するボリュームデータ）が再構成される（ステップＳａ１）。
【００４０】
ＳＰＥＣＴスキャンにより、被検体に投与された放射性同位元素から放出されるガンマ線が検出される。続いて、当該ガンマ線のエネルギーに応じた波高値を有する電気信号が発生される。発生された電気信号に対して、均一性補正、回転中心補正、散乱線補正等の前処理が行われる。前処理の後、第１画像データ発生部１７において、第２の画像データによりガンマ線カウントデータを減弱補正するとともに、減弱補正されたガンマ線カウントデータに基づいて、第１の画像データ（ＳＰＥＣＴ画像に関するボリュームデータ）が再構成される（ステップＳａ２）。
【００４１】
入力装置４３を介して手動で設定された心軸、または、拡張末期もしくは収縮末期の第１の画像データに基づいて断面変換処理部２３により決定された心軸に沿って、当該心軸に直交する複数のスライスが一定間隔で設定される。設定された複数のスライスそれぞれについて、スライス画像が第１の画像データから発生される（ステップＳａ３）。なお、これらスライスには、以下の説明の便宜上、心尖部から心基部まで心軸に沿って番号が付与されるものとする。
【００４２】
心臓の拡張末期と収縮末期とにおける同じスライス番号を有するスライス画像どうしの比較評価に基づいて、心筋の収縮機能が機能指標として定量化される。具体的には、まず、複数のスライス全てについて、心軸を中心とした円周方向に分割された区域が設定される。次に、拡張末期および収縮末期の二枚のスライス画像における同一区域に含まれるデータに基づいて、当該区域における機能指標が計算される（ステップＳａ４）。計算される機能指標は、例えば、拡張末期の左心室心筋におけるガンマ線のカウント数から拡張末期の左心室心筋におけるガンマ線のカウント数を引き算した差を、拡張末期の左心室心筋におけるガンマ線のカウント数で割り算（正規化）して得られる左心室心筋壁厚変化率（Wall Thickening）がある。他には、各区域における容積変化から算出される血流の駆出率の指標である容積変化率（Regional Ejection Fraction）等がある。また、これら心臓の収縮機能に対する機能指標のほかには、心筋血流評価および心筋生存性評価などがあり、任意の種類の機能指標が入力装置４３を介して選択される。
【００４３】
上記機能指標を全区域にわたって計算することで、一つのスライス上の各区域における機能指標が得られる。これらの処理を全てのスライスについて計算することで、各スライス番号および各区域に対応する機能指標が得られる。心軸周りの角度と心尖部からの距離（スライス番号）または心基部からの距離とで定義される極座標系に、計算された機能指標がプロットされることにより、機能指標のポーラーマップが発生される（ステップＳａ５）。なお、当該極座標系として、予め記憶部４５に記憶されたポーラーマップのテンプレートを用いることも可能である。図４は、ポーラーマップの一例を示す図である。
【００４４】
入力装置４３を介して設定された心時相に対応する第２の画像データが、制御部４７の制御のもとで記憶部４５から領域抽出部２９に供給される。領域抽出部２９に供給された第２の画像データに対して、例えばＸ線ＣＴ値に対するしきい値処理（階調処理）等が行われることにより、冠状動脈の領域が抽出される（ステップＳａ６）。
【００４５】
抽出された冠状動脈の領域に基づいて、冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標が計算される（ステップＳａ７）。疾患指標は、例えば、冠状動脈の狭窄率やカルシュームスコアなどである。以下疾患指標として、狭窄率を例にとり説明する。狭窄率は、狭窄がない血管の径に対する狭窄がある血管の径の比率を計測することによって得られる。具体的には、まず、冠状動脈の中心線に対し垂直な断面が作成される。続いて、造影された狭窄部位付近の正常管腔内径に対する造影された狭窄管腔内径の比率である狭窄率が計算される。冠状動脈の領域全体において計算された冠状動脈の狭窄率は、マーカ発生部３５もしくは記憶部４５に転送される。
【００４６】
ステップＳａ３で設定された複数のスライスそれぞれについて、ステップＳａ６で抽出された冠状動脈の領域の位置（心軸周りの角度）が計算される。ポーラーマップと同じ様式の極座標系上に、計算された心軸周りの角度とスライス番号に対応する当該極座標の原点からの距離とに基づいて、点（以下動脈点と呼ぶ）がプロットされる。当該原点（心尖部）から外側（心基部）に向かって、当該原点を中心としスライス番号に対応する距離を半径とする同心円を挟んで、最も近い動脈点どうしが直線で連結される。続いて、外側（心基部）から当該原点（心尖部）に向かって、同心円を挟んで最も近い動脈点どうしが直線で連結される。これら動脈点を連結することで、冠状動脈のポーラーモデルが発生される（ステップＳａ８）。図５は、ステップＳａ５で発生されたポーラーマップに、ステップＳａ８で発生された冠状動脈の形態を表すポーラーモデルが合成された画像の一例を示す図である。
【００４７】
マーカ発生部３５へ送られた冠状動脈の狭窄率に応じて色分けされた疾患指標マーカが、ポーラーマップおよびポーラーモデルと同じ様式の極座標系上に発生される（ステップＳａ９）。なお、当該極座標上における疾患指標マーカは、狭窄率を表す数値としてもよいし、狭窄率に応じて異なる形状としてもよい。また、疾患指標マーカは、狭窄率に応じてポーラーモデルの太さを変更させたものとしてもよい。また、血管の狭窄等があった場合、血流の支配下領域の心機能がどのような影響を受けているかを知りたいため、血管や血管の狭窄部の形状は正確でなくともよい。
【００４８】
ステップＳａ５で発生されたポーラーマップに、ステップＳａ７で発生されたポーラーモデルとステップＳａ９で発生された疾患指標マーカとを合成する（ステップＳａ１０）。図６は、図５に疾患指標マーカを合成した画像の一例を示す図である。図６におけるテーブルＴは、冠状動脈の狭窄率の範囲と線種とが対応付けられたテーブルを表している。図６のテーブルＴにおける冠状動脈の色および線種、狭窄率の範囲は、入力装置４３を介してユーザにより適宜変更可能である。なお、表示部３９で表示された表示画像上の冠状動脈をカーソルが指し示した場合、当該冠状動脈の狭窄率を表示させることも可能である。図７は、カーソルＣが図６の表示画像上の冠状動脈を指し示したときに、冠状動脈の狭窄率が表示される画像の一例を示す図である。なお、図６、図７は単色画であるため、冠状動脈の狭窄率の違いを線種の違いで表現しているが、色の違いとして表現することも可能である。
【００４９】
以上に述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。
本医用画像診断装置によれば、心臓の運動機能を表すポーラーマップに、冠状動脈の形態を表すポーラーモデルと冠状動脈に関する疾患の程度を表す狭窄率を表す疾患指標マーカとを合成することで、ポーラーモデルにおける冠状動脈の狭窄を把握し難い問題が解消される。また、冠状動脈の狭窄とＳＰＥＣＴ画像による機能情報との関係、すなわち、冠状動脈の狭窄が発生している部位と、この冠状動脈の末梢における心筋の運動機能や心筋の生存性などとの関係が明確になる。以上のことから、心臓の運動機能に関するポーラーマップの有用性が向上する。また、ＳＰＥＣＴ画像診断とＸ線ＣＴ画像に基づく冠状動脈の診断とを同時に行うことができ、診断効率が向上する。さらには、心筋の生存可能性評価による治療の適応決定、治療効果の判定および予後予測などの診断精度が向上する。
【００５０】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。一例として、第１の実施形態との相違が次のような場合である。図３におけるステップＳａ７で計算された疾患指標をステップＳａ８で連結された直線に付加し、疾患指標を有する冠状動脈のポーラーモデルを発生させる場合である。この変形例における疾患指標は、例えば色や線種などの違いとして、ポーラーモデルで表される。また、図２におけるマーカ発生部３５が必要ないので装置の簡略化ができる。また、本医用画像診断装置の技術的思想で実現される医用画像処理装置は、例えば図２における点線内の構成要素を有する。疾患指標マーカ機能における処理は、図３におけるステップＳａ１とステップＳａ２とを削除したステップＳａ３からステップＳａ１０までの処理となる。
【００５１】
加えて、各実施形態に係る各機能は、当該処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該処理を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明は、Ｘ線ＣＴ装置単体、Ｘ線ＣＴ装置と核医学診断装置との複合検査（ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置、ＰＥＴ／ＣＴ装置、Ｘ線ＣＴ装置とＳＰＥＣＴ装置、Ｘ線ＣＴ装置とＰＥＴ装置）、医用画像処理装置について、臓器の運動機能に関するポーラーマップを発生させる分野に利用可能性がある。
【符号の説明】
【００５３】
１…ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置、３…寝台、５…天板、７…ＳＰＥＣＴスキャナ、９…ＣＴスキャナ、１１…中空部、１３…中空部、１５…データ処理装置、１７…第１画像データ発生部、１９…第２画像データ発生部、２１…画像処理装置、２３…断面変換処理部、２５…機能指標計算部、２７…ポーラーマップ発生部、２９…領域抽出部、３１…ポーラーモデル発生部、３３…疾患指標計算部、３５…マーカ発生部、３７…合成部、３９…表示部、４１…インターフェース部、４３…入力装置、４５…記憶部、４７…制御部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ポーラーマップ上に特定臓器の形態に関するポーラーモデルを合成する機能を有する医用画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、心尖部から心基部まで縦に長い心臓全体の機能指標を一度に観察できる表示形式として、ポーラーマップ（Polar Map）と呼ばれる極座標形式が用いられている。極座標は、平面を（ｒ，θ）で表すものである。ｒは、心尖部から心基部まで心軸に沿った距離であり、θは心軸周りの角度である。例えば、核医学検査などで作成されるポーラーマップは、一つの画像で心臓全体の機能を表現することができ、心機能診断に有効な図である。ポーラーマップは、心筋の機能分布を単に表示（例えば図４）しているか、冠状動脈の支配領域を重ねて表示（例えば図５）しているだけである。
【０００３】
近年心臓のコンピュータ断層撮影（Computed Tomography：以下ＣＴと呼ぶ）の発展に伴い、単光子放出断層撮影（Single Photon Emission Computed Tomography：以下ＳＰＥＣＴと呼ぶ）画像または陽電子放出コンピュータ断層撮影（Positron Emission Computed Tomography：以下ＰＥＴと呼ぶ）画像とＸ線ＣＴ画像との重ね合わせ表示による診断が増えてきている。さらに、ＳＰＥＣＴ画像またはＰＥＴ画像によるポーラーマップに、Ｘ線ＣＴ画像による冠状動脈の形態を合成する技術がある。このように、ポーラーマップに冠状動脈の形態を組み込むことで、診断精度の向上が見込まれる。
【０００４】
しかしながら、冠状動脈の形態をポーラーマップにマッピングした画像（以下従来画像と呼ぶ）において、冠状動脈の形態は、ＳＰＥＣＴ画像またはＰＥＴ画像にＸ線ＣＴ画像を単純に合成した画像と比べて歪んだものとなる。この結果、読影医等にとって、従来画像上で冠状動脈の狭窄等の疾患を把握し難い問題がある。さらに、冠状動脈の狭窄等の疾患とＳＰＥＣＴ画像またはＰＥＴ画像による心筋の代謝や残存心筋機能情報などとの関係が分かりにくい問題もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１４１２４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、臓器の運動機能に関するポーラーマップの有用性を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、第１の医用画像診断装置により取得された被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データと第２の医用画像診断装置により取得された前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記抽出された領域に基づいて、前記特定臓器の周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記第２の画像データから前記周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像処理装置である。
【０００８】
請求項５に記載の発明は、核医学診断装置により取得された被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データとＸ線コンピュータ断層撮影装置により取得された前記心臓を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、前記第１の画像データに基づいて、前記心臓の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記第２の画像データから前記心臓に関する冠状動脈の領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像処理装置である。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、単光子放出コンピュータ断層撮影または陽電子放出コンピュータ断層撮影により被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データを発生する第１画像データ発生部と、Ｘ線コンピュータ断層撮影により前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データを発生する第２画像データ発生部と、前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像診断装置である。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、単光子放出コンピュータ断層撮影または陽電子放出コンピュータ断層撮影により被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データを発生する第１画像データ発生部と、Ｘ線コンピュータ断層撮影により前記心臓を含む領域に関する第２の画像データを発生する第２画像データ発生部と、前記第１の画像データに基づいて、前記心臓の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記第２の画像データから前記心臓に関する冠状動脈の領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像診断装置である。
【００１１】
請求項８に記載の発明は、第１の医用画像診断装置により取得された被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データと第２の医用画像診断装置により取得された前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、前記第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、前記抽出された領域に基づいて、前記疾患指標が付加された前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルを合成する合成部と、を具備することを特徴とする医用画像処理装置である。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、コンピュータに、被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算させる機能指標計算機能と、前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生させるポーラーマップ発生機能と、前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出させる領域抽出機能と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生させるポーラーモデル発生機能と、前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算させる疾患指標計算機能と、前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生させるマーカ発生機能と、前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成させる合成機能と、を実現させることを特徴とする医用画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、臓器の運動機能に関するポーラーマップの有用性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態におけるＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置の外観を示す図である。
【図２】図２は、図１のＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施形態において、ポーラーマップ上に冠状動脈のポーラーモデルと冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標マーカとを合成する手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、図１のＳＰＥＣＴスキャナにより取得された第１の画像データに基づいて発生されたポーラーマップの一例を示す図である。
【図５】図５は、本実施形態において、ポーラーマップ上に冠状動脈のポーラーモデルが合成された画像の一例を示す図である。
【図６】図６は、図５に疾患指標に対応する所定のマーカを合成した画像の一例を示す図である。
【図７】図７は、本実施形態において、カーソルが図６の表示画像上の冠状動脈を指し示したときに、冠状動脈の狭窄率が数値で表示される画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の第１の実施形態を図面に従って説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
（第１の実施形態）
本実施形態は、医用画像診断装置としてＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置との複合装置（以下ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置と呼ぶ）を適用することとする。なお、医用画像診断装置として、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置ではなくＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置との複合装置（以下ＰＥＴ／ＣＴ装置と呼ぶ）を適用することも可能である。また、本実施形態における診断対象の特定臓器は心臓とし、特定臓器の周辺臓器は冠状動脈とする。特定臓器や周辺臓器は、心臓や冠状動脈に限定されることはなく、他の臓器にも適用可能である。
【００１６】
図１は、本実施形態に係るＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１の外観を示す図である。図１に示すように、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１は、寝台３、天板５、ＳＰＥＣＴスキャナ７、ＣＴスキャナ９、データ処理装置１５、画像処理装置２１を有する。
【００１７】
寝台３は、被検体Ｐが載置される天板５を長手方向、横手方向、上下方向に移動可能に支持する。
【００１８】
ＳＰＥＣＴスキャナ７とＣＴスキャナ９とには、天板５が送り込まれる略円筒形状を有する中空部１１と中空部１３とがそれぞれ形成されている。中空部１１の中心線と中空部１３の中心線とが略一致するように、ＳＰＥＣＴスキャナ７とＣＴスキャナ９とは配置されている。
【００１９】
ＳＰＥＣＴスキャナ７は、被検体Ｐをガンマ線でＳＰＥＣＴスキャンする。具体的には、ＳＰＥＣＴスキャナ７は、中空部１１周りに沿ってリング状に配列されたガンマ線検出器を搭載する。ガンマ線検出器は、被検体Ｐに投与された放射線医薬品から放出されるガンマ線を繰り返し検出し、検出されたガンマ線のエネルギーに応じた電気信号を繰り返し発生する。
【００２０】
ＣＴスキャナ９は、被検体ＰをＸ線でＣＴスキャンする。具体的には、ＣＴスキャナ９は、中空部１３を挟んで向き合うようにＸ線管とＸ線検出器とを搭載している。Ｘ線管はＸ線を発生する。Ｘ線検出器は、Ｘ線管から発生され被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、検出されたＸ線のエネルギーに応じた電気信号を発生する。Ｘ線管とＸ線検出器とは、中空部１３周りに回転しながらＸ線発生とＸ線検出とをそれぞれ繰り返す。
【００２１】
データ処理装置１５は、第１画像データ発生部１７と第２画像データ発生部１９とを有する。第２画像データ発生部１９は、ＣＴスキャナ９により多方向から収集された投影データに基づいて第２の画像データ（Ｘ線ＣＴ画像に関するボリュームデータ）を再構成する。第１画像データ発生部１７は、第２の画像データによりＳＰＥＣＴスキャナ７により多方向から収集されたガンマ線カウントデータを減弱補正するとともに、補正されたガンマ線カウントデータに基づいて、第１の画像データ（ＳＰＥＣＴ画像に関するボリュームデータ）を再構成する。
【００２２】
図２は本実施形態に係るＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１の構成を示す図である。同図に示すように、本ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１は、ＳＰＥＣＴスキャナ７、ＣＴスキャナ９、データ処理装置１５、画像処理装置２１とから構成されている。データ処理装置１５は、第１画像データ発生部１７、第２画像データ発生部１９とから構成されている。
【００２３】
画像処理装置２１は、断面変換処理部２３、機能指標計算部２５、ポーラーマップ発生部２７、領域抽出部２９、冠状動脈の形態を極座標で表現した画像（ポーラーモデル）を発生するポーラーモデル発生部３１、疾患指標計算部３３、マーカ発生部３５、合成部３７、表示部３９、インターフェース部４１、入力装置４３、記憶部４５、制御部４７を有している。加えて画像処理装置２１には、ネットワークや心電計などが、インターフェース部４１を介して接続されてもよい。なお、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１の技術的思想を医用画像処理装置で実現する場合には、例えば点線内の構成を有するものとなる。以下これら構成要素について説明する。
【００２４】
断面変換処理部２３は、被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データから、心尖部から心基部まで心軸に沿って一定間隔で且つこの心軸に直交する複数のスライスに関する複数のスライス画像を発生する。上記一定間隔は、予め記憶部４５に記憶された所定の間隔である。なお、この所定の間隔は、入力装置４３を介してユーザにより適宜変更可能である。
【００２５】
ＳＰＥＣＴデータ収集期間中、第１の画像データは繰り返し収集される。この撮影時間の異なる複数の第１の画像各々から断面変換処理部２３により複数のスライス画像が発生される。それにより撮影時間の異なる複数のスライス画像が各スライスごとに発生される。各スライスに関する撮影時間の異なる複数のスライス画像により、機能指標計算部２５により心臓の運動機能を定量化する機能指標が、心軸周りの多方向にわたって計算される。機能指標は、例えば、左心室心筋壁厚変化率（Wall Thickening）、容積変化率（Regional Ejection Fraction）、心筋血流評価および心筋生存性評価などである。
【００２６】
ポーラーマップ発生部２７は、機能指標計算部２５で計算された複数の機能指標それぞれを、記憶部４５に記憶されたポーラーマップのテンプレート上にプロットする。このプロットにより、ポーラーマップが発生される。なお、換言すると、ポーラーマップとは、機能指標が心軸周りの角度と心尖部または心基部からの距離（スライス番号）とで定義される極座標系に座標変換された画像である。
【００２７】
領域抽出部２９は、例えばＣＴ値に対するしきい値処理（階調処理）等により、第２の画像データから、冠状動脈の領域を抽出する。
【００２８】
ポーラーモデル発生部３１は、領域抽出部２９で抽出された冠状動脈の領域に基づいて、当該極座標系上で冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生する。
【００２９】
疾患指標計算部３３は、領域抽出部２９で抽出された冠状動脈の領域に基づいて、狭窄率やカルシュームスコアなどの冠状動脈に関する疾患の程度を示す疾患指標を計算する。一例として、狭窄率の計算方法は後述する。
【００３０】
マーカ発生部３５は、疾患指標計算部３３で計算された疾患指標を極座標系に座標変換することにより疾患指標マーカを発生する。疾患指標マーカは、例えば、記憶部４５に予め記憶された疾患指標に関する所定の範囲に対応したものである。なお、疾患指標マーカの形状、色および所定の範囲は、入力装置４３を介してユーザにより適宜変更可能である。
【００３１】
合成部３７は、ポーラーマップ発生部２７で発生された心臓の機能指標がプロットされたポーラーマップに、ポーラーモデル発生部３１で発生された冠状動脈の形態を表すポーラーモデルとマーカ発生部３５で発生された疾患指標マーカとを合成する。
【００３２】
表示部３９は、合成部３７で合成された画像（以下合成画像と呼ぶ）を表示する。なお、被検体に対して負荷を与えて得られる合成画像（以下負荷合成画像と呼ぶ）と、当該被検体の安静時による合成画像（以下安静合成画像と呼ぶ）とを一画面上に表示させることも可能である。また、負荷合成画像および安静合成画像それぞれに対して、狭窄率、カルシュームスコアを用いて、一画面に４種類の画像を表示することも可能である。
【００３３】
インターフェース部４１は、入力装置４３、ネットワーク、図示していない外部記憶装置および心電計等に関するインターフェースである。本ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１によって得られた医用画像等のデータや解析結果等は、インターフェース部４１によって、ネットワークを介して他の装置に転送可能である。
【００３４】
入力装置４３は、インターフェース部４１に接続されユーザからの各種指示・命令・情報・選択・設定を本ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１に取り込む。入力装置４３は、図示しないが、関心領域の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード等を有する。入力装置４３は、表示画面上に表示されるカーソルの座標を検出し、検出した座標を制御部４７に出力する。なお、入力装置４３は、表示画面を覆うように設けられたタッチパネルでもよい。この場合、入力装置４３は、電磁誘導式、電磁歪式、感圧式等の座標読み取り原理でタッチ指示された座標を検出し、検出した座標を制御部４７に出力する。
【００３５】
記憶部４５は、本ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置１の制御プログラム、ポーラーマップおよび疾患指標マーカのテンプレート、ポーラーマップおよびポーラーモデルを発生させるためのプログラム、疾患指標を計算するためのプログラム、第１の画像データ、第２の画像データ、複数のスライス画像、発生されたポーラーマップおよびポーラーモデル、所定の疾患指標の範囲に対応した疾患指標マーカ、冠状動脈の形態を表すポーラーモデル上に疾患指標を合成する機能（後述する疾患指標マーカ機能）を実現するための専用プログラム等を格納する。
【００３６】
制御部４７は、画像処理装置２１の中枢として機能する。制御部４７は、図示しないＣＰＵと記憶回路とを備える。制御部４７は、インターフェース部４１を介して入力装置４３から送られてくるユーザの指示や画像処理の条件などの情報を一時的に記憶した後、これらの情報に基づいて第１および第２の画像データの収集や表示の制御などを行う。制御部４７は、疾患指標マーカ機能を実現するための専用プログラム、所定の画像発生・表示等を実行するための制御プログラムを、記憶部４５から読み出して自身が有するメモリ上に展開し、各種処理に関する演算・処理等を実行する。
【００３７】
（疾患指標マーカ機能）
疾患指標マーカ機能とは、ポーラーマップ上に、ポーラーモデルとともに冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標（狭窄率やカルシュームスコアなど）のマーカを合成する機能である。以下、疾患指標マーカ機能に従う処理（以下疾患指標マーカ処理と呼ぶ）を説明する。
【００３８】
図３は、疾患指標マーカ処理の流れを示すフローチャートである。
被検体に対するＸ線ＣＴスキャンおよびＳＰＥＣＴスキャンに先立って、ユーザは、入力装置４３にて患者情報の入力、発生されるＸ線の条件、検出されるＸ線およびガンマ線のデータ収集条件の設定や更新を行う。これらの設定や更新は、記憶部４５に保存される。これらの入力／選択／設定が終了したならば、制御部４７が、心電波形と同期しながら複数心拍に亘って、Ｘ線ＣＴスキャンおよびＳＰＥＣＴスキャンを行う。
【００３９】
ＣＴスキャンにより、術者により造影剤を注入された被検体に対して、制御部４７の制御のもとで、Ｘ線が継続的に発生される。発生されたＸ線は、被検体を透過し、Ｘ線検出器で検出される。検出されたＸ線のエネルギーに応じて、電気信号が発生される。発生された電気信号に対して、対数変換、感度補正、ビームハードニング補正等の前処理が行われる。前処理の後、第２画像データ発生部１９により、第２の画像データ（Ｘ線ＣＴ画像に関するボリュームデータ）が再構成される（ステップＳａ１）。
【００４０】
ＳＰＥＣＴスキャンにより、被検体に投与された放射性同位元素から放出されるガンマ線が検出される。続いて、当該ガンマ線のエネルギーに応じた波高値を有する電気信号が発生される。発生された電気信号に対して、均一性補正、回転中心補正、散乱線補正等の前処理が行われる。前処理の後、第１画像データ発生部１７において、第２の画像データによりガンマ線カウントデータを減弱補正するとともに、減弱補正されたガンマ線カウントデータに基づいて、第１の画像データ（ＳＰＥＣＴ画像に関するボリュームデータ）が再構成される（ステップＳａ２）。
【００４１】
入力装置４３を介して手動で設定された心軸、または、拡張末期もしくは収縮末期の第１の画像データに基づいて断面変換処理部２３により決定された心軸に沿って、当該心軸に直交する複数のスライスが一定間隔で設定される。設定された複数のスライスそれぞれについて、スライス画像が第１の画像データから発生される（ステップＳａ３）。なお、これらスライスには、以下の説明の便宜上、心尖部から心基部まで心軸に沿って番号が付与されるものとする。
【００４２】
心臓の拡張末期と収縮末期とにおける同じスライス番号を有するスライス画像どうしの比較評価に基づいて、心筋の収縮機能が機能指標として定量化される。具体的には、まず、複数のスライス全てについて、心軸を中心とした円周方向に分割された区域が設定される。次に、拡張末期および収縮末期の二枚のスライス画像における同一区域に含まれるデータに基づいて、当該区域における機能指標が計算される（ステップＳａ４）。計算される機能指標は、例えば、拡張末期の左心室心筋におけるガンマ線のカウント数から拡張末期の左心室心筋におけるガンマ線のカウント数を引き算した差を、拡張末期の左心室心筋におけるガンマ線のカウント数で割り算（正規化）して得られる左心室心筋壁厚変化率（Wall Thickening）がある。他には、各区域における容積変化から算出される血流の駆出率の指標である容積変化率（Regional Ejection Fraction）等がある。また、これら心臓の収縮機能に対する機能指標のほかには、心筋血流評価および心筋生存性評価などがあり、任意の種類の機能指標が入力装置４３を介して選択される。
【００４３】
上記機能指標を全区域にわたって計算することで、一つのスライス上の各区域における機能指標が得られる。これらの処理を全てのスライスについて計算することで、各スライス番号および各区域に対応する機能指標が得られる。心軸周りの角度と心尖部からの距離（スライス番号）または心基部からの距離とで定義される極座標系に、計算された機能指標がプロットされることにより、機能指標のポーラーマップが発生される（ステップＳａ５）。なお、当該極座標系として、予め記憶部４５に記憶されたポーラーマップのテンプレートを用いることも可能である。図４は、ポーラーマップの一例を示す図である。
【００４４】
入力装置４３を介して設定された心時相に対応する第２の画像データが、制御部４７の制御のもとで記憶部４５から領域抽出部２９に供給される。領域抽出部２９に供給された第２の画像データに対して、例えばＸ線ＣＴ値に対するしきい値処理（階調処理）等が行われることにより、冠状動脈の領域が抽出される（ステップＳａ６）。
【００４５】
抽出された冠状動脈の領域に基づいて、冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標が計算される（ステップＳａ７）。疾患指標は、例えば、冠状動脈の狭窄率やカルシュームスコアなどである。以下疾患指標として、狭窄率を例にとり説明する。狭窄率は、狭窄がない血管の径に対する狭窄がある血管の径の比率を計測することによって得られる。具体的には、まず、冠状動脈の中心線に対し垂直な断面が作成される。続いて、造影された狭窄部位付近の正常管腔内径に対する造影された狭窄管腔内径の比率である狭窄率が計算される。冠状動脈の領域全体において計算された冠状動脈の狭窄率は、マーカ発生部３５もしくは記憶部４５に転送される。
【００４６】
ステップＳａ３で設定された複数のスライスそれぞれについて、ステップＳａ６で抽出された冠状動脈の領域の位置（心軸周りの角度）が計算される。ポーラーマップと同じ様式の極座標系上に、計算された心軸周りの角度とスライス番号に対応する当該極座標の原点からの距離とに基づいて、点（以下動脈点と呼ぶ）がプロットされる。当該原点（心尖部）から外側（心基部）に向かって、当該原点を中心としスライス番号に対応する距離を半径とする同心円を挟んで、最も近い動脈点どうしが直線で連結される。続いて、外側（心基部）から当該原点（心尖部）に向かって、同心円を挟んで最も近い動脈点どうしが直線で連結される。これら動脈点を連結することで、冠状動脈のポーラーモデルが発生される（ステップＳａ８）。図５は、ステップＳａ５で発生されたポーラーマップに、ステップＳａ８で発生された冠状動脈の形態を表すポーラーモデルが合成された画像の一例を示す図である。
【００４７】
マーカ発生部３５へ送られた冠状動脈の狭窄率に応じて色分けされた疾患指標マーカが、ポーラーマップおよびポーラーモデルと同じ様式の極座標系上に発生される（ステップＳａ９）。なお、当該極座標上における疾患指標マーカは、狭窄率を表す数値としてもよいし、狭窄率に応じて異なる形状としてもよい。また、疾患指標マーカは、狭窄率に応じてポーラーモデルの太さを変更させたものとしてもよい。また、血管の狭窄等があった場合、血流の支配下領域の心機能がどのような影響を受けているかを知りたいため、血管や血管の狭窄部の形状は正確でなくともよい。
【００４８】
ステップＳａ５で発生されたポーラーマップに、ステップＳａ７で発生されたポーラーモデルとステップＳａ９で発生された疾患指標マーカとを合成する（ステップＳａ１０）。図６は、図５に疾患指標マーカを合成した画像の一例を示す図である。図６におけるテーブルＴは、冠状動脈の狭窄率の範囲と線種とが対応付けられたテーブルを表している。図６のテーブルＴにおける冠状動脈の色および線種、狭窄率の範囲は、入力装置４３を介してユーザにより適宜変更可能である。なお、表示部３９で表示された表示画像上の冠状動脈をカーソルが指し示した場合、当該冠状動脈の狭窄率を表示させることも可能である。図７は、カーソルＣが図６の表示画像上の冠状動脈を指し示したときに、冠状動脈の狭窄率が表示される画像の一例を示す図である。なお、図６、図７は単色画であるため、冠状動脈の狭窄率の違いを線種の違いで表現しているが、色の違いとして表現することも可能である。
【００４９】
以上に述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。
本医用画像診断装置によれば、心臓の運動機能を表すポーラーマップに、冠状動脈の形態を表すポーラーモデルと冠状動脈に関する疾患の程度を表す狭窄率を表す疾患指標マーカとを合成することで、ポーラーモデルにおける冠状動脈の狭窄を把握し難い問題が解消される。また、冠状動脈の狭窄とＳＰＥＣＴ画像による機能情報との関係、すなわち、冠状動脈の狭窄が発生している部位と、この冠状動脈の末梢における心筋の運動機能や心筋の生存性などとの関係が明確になる。以上のことから、心臓の運動機能に関するポーラーマップの有用性が向上する。また、ＳＰＥＣＴ画像診断とＸ線ＣＴ画像に基づく冠状動脈の診断とを同時に行うことができ、診断効率が向上する。さらには、心筋の生存可能性評価による治療の適応決定、治療効果の判定および予後予測などの診断精度が向上する。
【００５０】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。一例として、第１の実施形態との相違が次のような場合である。図３におけるステップＳａ７で計算された疾患指標をステップＳａ８で連結された直線に付加し、疾患指標を有する冠状動脈のポーラーモデルを発生させる場合である。この変形例における疾患指標は、例えば色や線種などの違いとして、ポーラーモデルで表される。また、図２におけるマーカ発生部３５が必要ないので装置の簡略化ができる。また、本医用画像診断装置の技術的思想で実現される医用画像処理装置は、例えば図２における点線内の構成要素を有する。疾患指標マーカ機能における処理は、図３におけるステップＳａ１とステップＳａ２とを削除したステップＳａ３からステップＳａ１０までの処理となる。
【００５１】
加えて、各実施形態に係る各機能は、当該処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該処理を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明は、Ｘ線ＣＴ装置単体、Ｘ線ＣＴ装置と核医学診断装置との複合検査（ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置、ＰＥＴ／ＣＴ装置、Ｘ線ＣＴ装置とＳＰＥＣＴ装置、Ｘ線ＣＴ装置とＰＥＴ装置）、医用画像処理装置について、臓器の運動機能に関するポーラーマップを発生させる分野に利用可能性がある。
【符号の説明】
【００５３】
１…ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置、３…寝台、５…天板、７…ＳＰＥＣＴスキャナ、９…ＣＴスキャナ、１１…中空部、１３…中空部、１５…データ処理装置、１７…第１画像データ発生部、１９…第２画像データ発生部、２１…画像処理装置、２３…断面変換処理部、２５…機能指標計算部、２７…ポーラーマップ発生部、２９…領域抽出部、３１…ポーラーモデル発生部、３３…疾患指標計算部、３５…マーカ発生部、３７…合成部、３９…表示部、４１…インターフェース部、４３…入力装置、４５…記憶部、４７…制御部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の医用画像診断装置により取得された被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データと第２の医用画像診断装置により取得された前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記特定臓器の周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記第２の画像データから前記周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の医用画像診断装置は、単光子放出コンピュータ断層撮影装置または陽電子放出コンピュータ断層撮影装置であり、
前記第２の医用画像診断装置はＸ線コンピュータ断層撮影装置であること、
を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記疾患指標マーカは、前記疾患指標に応じた色情報を有すること
を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記疾患指標マーカとともに前記疾患指標の数値が表示されること、
を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
核医学診断装置により取得された被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データとＸ線コンピュータ断層撮影装置により取得された前記心臓を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記心臓の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記第２の画像データから前記心臓に関する冠状動脈の領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項６】
単光子放出コンピュータ断層撮影または陽電子放出コンピュータ断層撮影により被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データを発生する第１画像データ発生部と、
Ｘ線コンピュータ断層撮影により前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データを発生する第２画像データ発生部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項７】
単光子放出コンピュータ断層撮影または陽電子放出コンピュータ断層撮影により被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データを発生する第１画像データ発生部と、
Ｘ線コンピュータ断層撮影により前記心臓を含む領域に関する第２の画像データを発生する第２画像データ発生部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記心臓の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記第２の画像データから前記心臓に関する冠状動脈の領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項８】
第１の医用画像診断装置により取得された被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データと第２の医用画像診断装置により取得された前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記疾患指標が付加された前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、
被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算させる機能指標計算機能と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生させるポーラーマップ発生機能と、
前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出させる領域抽出機能と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生させるポーラーモデル発生機能と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算させる疾患指標計算機能と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生させるマーカ発生機能と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成させる合成機能と、
を実現させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
【請求項１】
第１の医用画像診断装置により取得された被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データと第２の医用画像診断装置により取得された前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記特定臓器の周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記第２の画像データから前記周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の医用画像診断装置は、単光子放出コンピュータ断層撮影装置または陽電子放出コンピュータ断層撮影装置であり、
前記第２の医用画像診断装置はＸ線コンピュータ断層撮影装置であること、
を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記疾患指標マーカは、前記疾患指標に応じた色情報を有すること
を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記疾患指標マーカとともに前記疾患指標の数値が表示されること、
を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
核医学診断装置により取得された被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データとＸ線コンピュータ断層撮影装置により取得された前記心臓を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記心臓の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記第２の画像データから前記心臓に関する冠状動脈の領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項６】
単光子放出コンピュータ断層撮影または陽電子放出コンピュータ断層撮影により被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データを発生する第１画像データ発生部と、
Ｘ線コンピュータ断層撮影により前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データを発生する第２画像データ発生部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項７】
単光子放出コンピュータ断層撮影または陽電子放出コンピュータ断層撮影により被検体の心臓を含む領域に関する第１の画像データを発生する第１画像データ発生部と、
Ｘ線コンピュータ断層撮影により前記心臓を含む領域に関する第２の画像データを発生する第２画像データ発生部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記心臓の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記第２の画像データから前記心臓に関する冠状動脈の領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記冠状動脈に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生するマーカ発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項８】
第１の医用画像診断装置により取得された被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データと第２の医用画像診断装置により取得された前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データとを記憶する記憶部と、
前記第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算する機能指標計算部と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生するポーラーマップ発生部と、
前記第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出する領域抽出部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算する疾患指標計算部と、
前記抽出された領域に基づいて、前記疾患指標が付加された前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生するポーラーモデル発生部と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルを合成する合成部と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、
被検体の特定臓器を含む領域に関する第１の画像データに基づいて、前記特定臓器の運動機能に関する機能指標を計算させる機能指標計算機能と、
前記機能指標を極座標系に分布させることにより、前記機能指標のポーラーマップを発生させるポーラーマップ発生機能と、
前記特定臓器を含む領域に関する第２の画像データから前記特定臓器の周辺臓器についての領域を抽出させる領域抽出機能と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器の形態を表すポーラーモデルを発生させるポーラーモデル発生機能と、
前記抽出された領域に基づいて、前記周辺臓器に関する疾患の程度を表す疾患指標を計算させる疾患指標計算機能と、
前記計算された疾患指標に基づいて前記極座標系で表現された疾患指標マーカを発生させるマーカ発生機能と、
前記ポーラーマップに前記ポーラーモデルと前記疾患指標マーカとを合成させる合成機能と、
を実現させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１１−１４３１１５（Ｐ２０１１−１４３１１５Ａ）
【公開日】平成２３年７月２８日（２０１１．７．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−７３８７（Ｐ２０１０−７３８７）
【出願日】平成２２年１月１５日（２０１０．１．１５）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（５９４１６４５４２）東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【出願人】（５９４１６４５３１）東芝医用システムエンジニアリング株式会社 (892)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年７月２８日（２０１１．７．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１月１５日（２０１０．１．１５）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（５９４１６４５４２）東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【出願人】（５９４１６４５３１）東芝医用システムエンジニアリング株式会社 (892)
【Ｆターム（参考）】
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