JP5596099B2 - 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Description

この発明は、Ｘ線ＣＴ装置によって撮影された心臓の画像データに基づいて、冠動脈における血流の評価に用いられる情報を生成する医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラムに関する。

虚血性心疾患の診断においては、様々な医用画像診断装置が用いられている。例えば、超音波診断装置は、ドプラ計測によって被検体内を流れる血流の速度やその血流速度の分布を求めることができ、その血流速度に基づいて狭窄部位を特定している。また、核医学診断装置は、心筋における灌流として血流速度や血流速度の分布を求めることができる。また、ＭＲＩ装置は、位相シフト法などのパルスシーケンスにより、被検体内を流れる血流速度を計測することができ、その血流速度に基づいて狭窄部位を特定している。

しかしながら、超音波診断装置では、心臓全体を対象として撮影を行うことが困難であるため、心臓全体を対象とした診断は困難である。また、核医学診断装置やＭＲＩ装置では、狭窄部位を発見するためには画像の空間分解能が不十分であり、狭窄部位を高精度で特定することは困難である。

ところで、Ｘ線ＣＴ装置における検出器の多列化が進み、心臓検査においてＸ線ＣＴ装置を利用する試みがなされている。しかしながら、パーシャルボリューム効果によって、画像に表された形態からでは、血管内の石灰化部位（特に中程度の石灰化部位）が、狭窄部位であるか否かの判断が困難である。

虚血性心疾患の診断には、冠動脈領域から狭窄部位を正確に検出する必要がある。狭窄部位周辺においては、血流速度が非常に速くなる傾向にあるため、心臓領域から冠動脈領域を抽出し、その冠動脈領域内で血流速度を計測することで狭窄部位を特定することが可能となる。しかしながら、心臓は時間とともに形状が変化する臓器であるため、冠動脈領域を時系列的に観察することは非常に困難であり、その冠動脈領域内の血流の速度を高い空間分解能で測定することは困難であった。

また、３次元画像やＭＰＲ画像を生成し、３次元画像などに基づいて血管の伸展画像を生成し、この伸展画像に基づいて血管の形態に関する解析を行い、３次元画像、伸展画像及び解析結果を表示することで、狭窄部位などを特定する試みがなされている（例えば特許文献１）。しかしながら、特許文献１に記載の方法は、画像に表された形態に基づいて狭窄部位を特定する方法であり、血流速度を求めて狭窄を評価する方法ではない。

特開２００４−２８３３７３号公報

この発明は上記の問題点を解決するものであり、Ｘ線ＣＴ装置によって取得された画像データに基づいて、狭窄の診断に供する情報を生成することが可能な医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラムを提供することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、造影剤が注入された被検体の心臓をＸ線ＣＴ装置で撮影することで得られた、前記撮影された時間がそれぞれ異なる複数のボリュームデータを受け付け、前記造影剤を注入してから所定時間が経過した後の複数のボリュームデータのそれぞれから、前記心臓の形態を表す第１データを抽出する心臓領域抽出手段と、前記複数の第１データのそれぞれから、前記造影剤が流入した冠動脈の形態を表す第２データを抽出し、前記第２データが表す冠動脈の形態に基づいて、前記所定時間に達するまでの異なる時間に撮影された複数のボリュームデータのそれぞれから、各時間における前記冠動脈の形態を表す第３データを抽出する冠動脈領域抽出手段と、前記撮影された時間がそれぞれ異なる複数の第３データのそれぞれにおける前記冠動脈の画素値に基づいて、前記冠動脈の各領域における血流速度を求める解析手段と、前記解析手段によって求められた前記各領域における血流速度の大きさに応じた色を、前記冠動脈の各領域に割り当てることで、前記色が割り当てられた冠動脈の形態を表す色ボリュームデータを生成する色割当手段と、を有することを特徴とする医用画像処理装置である。
また、請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれかに記載の医用画像処理装置であって、前記解析手段は、前記冠動脈において隣り合った領域における血流速度の差分を求めて、前記各領域における血流速度の勾配を求め、前記色割当手段は、前記血流速度の大きさの代わりに、前記血流速度の勾配の大きさに応じた色を前記冠動脈の各領域に割り当てることで、前記色が割り当てられた冠動脈の形態を表す色ボリュームデータを生成することを特徴とする。
また、請求項１２に記載の発明は、コンピュータに、造影剤が注入された被検体の心臓をＸ線ＣＴ装置で撮影することで得られた、前記撮影された時間がそれぞれ異なる複数のボリュームデータを受け付け、前記造影剤を注入してから所定時間が経過した後の複数のボリュームデータのそれぞれから、前記心臓の形態を表す第１データを抽出する心臓領域抽出機能と、前記複数の第１データのそれぞれから、前記造影剤が流入した冠動脈の形態を表す第２データを抽出し、前記第２データが表す冠動脈の形態に基づいて、前記所定時間に達するまでの異なる時間に撮影された複数のボリュームデータのそれぞれから、各時間における前記冠動脈の形態を表す第３データを抽出する冠動脈領域抽出機能と、前記撮影された時間がそれぞれ異なる複数の第３データのそれぞれにおける前記冠動脈の画素値に基づいて、前記冠動脈の各領域における血流速度を求め、前記冠動脈において隣り合った領域における血流速度の差分を求めて、前記各領域における血流速度の勾配を求める解析機能と、前記解析機能によって求められた前記各領域における血流速度の勾配の大きさに応じた色を、前記冠動脈の各領域に割り当てることで、前記色が割り当てられた冠動脈の形態を表す色ボリュームデータを生成する色割当機能と、を実行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。

この発明によると、造影剤が流入した冠動脈の形態を表すデータを利用することで、各時間における冠動脈の形態を表すボリュームデータを抽出することが可能となる。そして、各時間における冠動脈の画素値に基づいて、冠動脈の各領域における血流速度又は血流速度の勾配を求め、それらの大きさに応じた色を割り当てた冠動脈の形態を表す画像を生成することで、血流速度又は血流速度の勾配に基づいて狭窄の有無を判断することが可能となる。このように、血管の形態情報のみならず、血流速度又は血流速度の勾配に基づいて狭窄の有無を判断することが可能となる。

この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 各時間における冠動脈の形態を表すデータを抽出する処理を説明するための模式図である。 各時間における冠動脈の形態を表すデータを抽出する処理を説明するための模式図である。 冠動脈の各部における血流の速度と血流速度の勾配とを求める処理を説明するための図である。 この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。 この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。 この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。 この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。 この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。 この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 狭窄部位を特定する処理を説明するための模式図である。 この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。 この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。 この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。 この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。 この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。

［第１の実施の形態］
この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置について図１を参照して説明する。図１は、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。

Ｘ線ＣＴ装置５０は、被検体を撮影することで撮影された時間が異なる複数のボリュームデータを取得する。画像記憶装置６０は、Ｘ線ＣＴ装置５０によって取得されたボリュームデータを記憶する。医用画像処理装置１は、画像記憶装置６０に記憶されているボリュームデータを読み込んで処理を施す。

Ｘ線ＣＴ装置５０は、被検体を載置する寝台、Ｘ線源、Ｘ線検出器、データ収集部（ＤＡＳ）、及びそれらを格納する架台（ガントリ）を備えて、被検体にＸ線を曝射し、被検体を透過したＸ線を検出することでＸ線投影データを取得する。そして、Ｘ線投影データを逆投影処理することにより、画像データを再構成する。この逆投影の方法には公知の方法が用いられ、例えばＦｅｌｄｋａｍｐ法と称される方法に代表される３次元画像再構成アルゴリズムによる再構成を行い、体軸方向に広い対象領域（ボリューム）内におけるＸ線吸収係数の３次元的分布データ（以下、「ボリュームデータ」と称する）を生成する。このボリュームデータは、画像記憶装置６０に記憶される。

この実施形態では、いわゆる造影検査を行う。点滴又は血管注射によって被検体内に注入された造影剤は血流に乗って体内を移動し、目的臓器に達する。造影剤が浸透する際の造影効果の有無又は程度の違いを観察、造影部分の形状の観察などにより、病変又は臓器の異常を発見することができる。Ｘ線ＣＴ装置の造影撮影では、造影剤を被検体に注入した後、スキャンを開始して撮影することで、画像データを取得する。この実施形態では、心臓を撮影対象とする。被検体に注入された造影剤は心臓の冠動脈に流入する。その間、Ｘ線ＣＴ装置５０はスキャンを実行しているため、造影剤が冠動脈に流入する様子が表された複数のボリュームデータを得ることができる。Ｘ線ＣＴ装置５０は、撮影された時間がそれぞれ異なる複数のボリュームデータを取得し、画像記憶装置６０は、各時間に取得されたボリュームデータを記憶する。

また、Ｘ線ＣＴ装置５０は、各ボリュームデータが撮影された時間を付帯情報として各ボリュームデータに付帯させる。また、この実施形態においては、Ｘ線ＣＴ装置５０によるスキャンと同期して、図示しない心電計を用いて被検体の心電波形（ＥＣＧ波形）を取得する。Ｘ線ＣＴ装置５０は、心電計から出力されるＥＣＧ波形を受け付けて、各ボリュームデータにＥＣＧ波形を対応させて画像記憶装置６０に記憶させる。

この実施形態に係るＸ線ＣＴ装置５０は、例えば２５６列の検出器を備えて、１回のスキャンで被検体の心臓領域全体のボリュームデータを取得し、１５０［ｍｓｅｃ］程度の時間で１つのボリュームデータを取得できることが好ましい。例えば、デュアルソース又はトリプルソースのＸ線ＣＴ装置を用いて、ガントリの回転速度を２［回転／ｓｅｃ］以上で撮影した後、ハーフ再構成を行うことで、その条件を満たすことができる。

また、撮影においては、心臓壁の運動が顕著な収縮期を避けて、冠動脈の形態の描出が容易なタイミングでスキャンを行なうことが好ましい。例えば、冠動脈に血流が流れ始める心室拡張期からスキャンを開始し、ＥＣＧ波形のＰ波、Ｑ波、Ｒ波、及びＳ波が検出される時点を主に撮影することが好ましい。このタイミングでスキャンを開始することにより、被検体の被曝量を抑えて、冠動脈自身が造影され始める時点からボリュームデータを取得することができる。また、一般的に、心周期全体の時間は約８００［ｍｓｅｃ］であり、収縮期が約３００［ｍｓｅｃ］であり、拡張期が約５００［ｍｓｅｃ］であるため、上述した条件で撮影すれば、１心拍の間（Ｒ波から次のＲ波までの間）において、十分な数のボリュームデータを取得することができる。

（医用画像処理装置１）
医用画像処理装置１は、画像入力部２、抽出部３、解析部４、カラーマッピング部５、合成部６、表示画像生成部７、表示制御部８、及びユーザインターフェース（ＵＩ）９を備えている。医用画像処理装置１は、撮影された時間がそれぞれ異なる複数のボリュームデータを画像記憶装置６０から読み込み、造影剤の濃度を反映するＣＴ値に基づいて冠動脈領域を抽出し、さらに、冠動脈を流れる血流の速度と血流速度の勾配とを求める。以下、医用画像処理装置１の各部について説明する。

（画像入力部２）
画像入力部２は、画像記憶装置６０に記憶されている複数のボリュームデータを読み込んで、抽出部３に複数のボリュームデータを出力する。

（抽出部３）
抽出部３は、心臓領域抽出部３１と、造影冠動脈抽出部３２と、中心線生成部３３と、非造影冠動脈抽出部３４と、冠動脈領域生成部３５とを備えている。抽出部３は、撮影され時間がそれぞれ異なる複数のボリュームデータから心臓の形態を表すボリュームデータを抽出し、さらに、冠動脈の形態を表すボリュームデータを抽出する。抽出部３の各部の機能について、図２と図３とを参照して説明する。図２と図３とは、各時間における冠動脈の形態を表すデータを抽出する処理を説明するための図である。

心臓領域抽出部３１は、画像入力部２から出力された複数のボリュームデータを受けて、それら複数のボリュームデータから心臓の形態を表すボリュームデータを抽出する。心臓の形態の抽出には、公知の抽出方法を適用すれば良い。例えば、心臓領域抽出部３１は、３次元フィルタを用いて心臓の形態を表すボリュームデータを抽出する。抽出されたボリュームデータによって、心臓の形態と、所定の３次元座標系における心臓の位置とが特定される。

この実施形態においては、心臓領域抽出部３１は、冠動脈の全体に造影剤が流入した後において取得された複数のボリュームデータのそれぞれから、心臓の形態を表すボリュームデータを抽出する。被検体に造影剤を注入した後においては、心臓の冠動脈には造影剤は流入していないため、冠動脈における造影剤の濃度（ＣＴ値）は低い。造影剤を被検体に注入してから時間が経過すると、造影剤が冠動脈に流入してＣＴ値（画素値）が高くなる。さらに時間が経過すると、冠動脈の全体に造影剤が流入して冠動脈全体のＣＴ値（画素値）が高くなる。そこで、心臓領域抽出部３１は、造影剤を被検体に注入してから所定時間が経過した後に取得された複数のボリュームデータのそれぞれから、心臓の形態を表すボリュームデータを抽出する。なお、冠動脈の全体に造影剤が流入した後に取得されたボリュームデータを、「造影ボリュームデータ」と称する場合がある。また、心臓領域抽出部３１によって抽出された心臓の形態を表すボリュームデータを、「第１データ」と称する場合がある。

例えば、冠動脈に造影剤が流入するタイミングでスキャンを開始した場合、その時点から冠動脈の全体に造影剤が流入するまでの時間を心臓領域抽出部３１に予め設定しておく。心臓領域抽出部３１は、画像入力部２から出力された複数のボリュームデータから、スキャン開始から所定時間経過した後に取得された複数のボリュームデータ（造影ボリュームデータ）を特定し、所定時間経過した後に取得された複数のボリュームデータのそれぞれから、心臓の形態を表すボリュームデータ（第１データ）を抽出する。各ボリュームデータには撮影された時間が付帯情報として付帯しているため、心臓領域抽出部３１は、その付帯情報に基づいて、スキャン開始から所定時間経過した後に取得されたボリュームデータを特定する。

また、造影剤を被検体に注入してから冠動脈の全体に造影剤が流入するまでの時間を、心臓領域抽出部３１に設定しても良い。この場合、心臓領域抽出部３１は、画像入力部２から出力された複数のボリュームデータから、造影剤を被検体に注入してから所定時間経過した後に取得された複数のボリュームデータ（造影ボリュームデータ）を特定し、所定時間経過した後に取得された複数の造影ボリュームデータのそれぞれから、心臓の形態を表すボリュームデータ（第１データ）を抽出する。

例えば図２に示すように、心臓領域抽出部３１は、冠動脈の全体に造影剤が流入した後に取得された複数のボリュームデータ（造影ボリュームデータ）のそれぞれから、心臓の形態を表す第１データ１００、１０１、１０２を抽出する。この実施形態においては、心臓領域抽出部３１は、複数の造影ボリュームデータのうち、１心拍の間に取得された造影ボリュームデータのそれぞれから、心臓の形態を表す第１データを抽出する。具体的には、心臓領域抽出部３１は、各ボリュームデータに対応付けられているＥＣＧ波形に基づいて、ＥＣＧ波形のＲ波が検出された時相から次のＲ波が検出された時相までの間（１心拍の間）に取得された複数の造影ボリュームデータを特定し、それら複数の造影ボリュームデータのそれぞれから、心臓の形態を表す第１データ１００、１０１、１０２を抽出する。これにより、１心拍の間の各時相における心臓の形態を表すボリュームデータ（第１データ）が抽出されたことになる。例えば、第１データ１００は１心拍中における時相ｔ_１に取得されたデータであり、第１データ１０１は時相ｔ_２に取得されたデータであり、第１データ１０２は時相ｔ_３に取得されたデータである。すなわち、第１データ１００は、１心拍中の時相ｔ_１における心臓の形態を表し、第１データ１０１は、１心拍中の時相ｔ_２における心臓の形態を表し、第１データ１０２は、１心拍中の時相ｔ_３における心臓の形態を表している。また、第１データによって、各時相における心臓の位置が特定される。このように、心臓領域抽出部３１によって、１心拍中の各時相における心臓の形態を表す第１データが抽出される。そして、心臓領域抽出部３１は、心臓の形態を表す第１データを造影冠動脈抽出部３２に出力する。なお、図２においては、抽出部３による処理を簡便に説明するために、３つの第１データ１００、１０１、１０２を示しているが、１心拍中におけるデータ数はこれに限定されない。また、心臓領域抽出部３１が、この発明の「心臓領域抽出手段」の１例に相当する。

造影冠動脈抽出部３２は、心臓の形態を表す第１データを心臓領域抽出部３１から受けて、第１データから冠動脈の形態を表すボリュームデータを抽出する。第１データは、造影剤が冠動脈の全体に流入した後に取得された造影ボリュームデータから抽出されたデータである。そのため、第１データにおいては、冠動脈のＣＴ値（画素値）が周囲の領域のＣＴ値（画素値）よりも高くなっている。造影剤が流入した冠動脈と周囲の領域とを区別するためのＣＴ値（画素値）の閾値を造影冠動脈抽出部３２に設定し、造影冠動脈抽出部３２は、ＣＴ値が閾値以上となる領域を表すボリュームデータを第１データから抽出する。これにより、冠動脈の形態を表すボリュームデータが第１データから抽出される。なお、第１データから抽出された冠動脈の形態を表すボリュームデータを、「第２データ」と称する場合がある。この第２データによって、冠動脈の形態と、所定の３次元座標系における冠動脈の位置とが特定される。

例えば図２に示すように、造影冠動脈抽出部３２は、第１データ１００から冠動脈の形態を表す第２データ１１０を抽出し、第１データ１０１から冠動脈の形態を表す第２データ１１１を抽出し、第１データ１０２から冠動脈の形態を表す第２データ１１２を抽出する。第２データ１１０は、１心拍において時相ｔ_１に取得されたデータであり、第２データ１１１は、時相ｔ_２に取得されたデータであり、第２データ１１２は、時相ｔ_３に取得されたデータである。すなわち、第２データ１１０は、１心拍中の時相ｔ_１における冠動脈の形態を表し、第２データ１１１は、１心拍中の時相ｔ_２における冠動脈の形態を表し、第２データ１１２は、１心拍中の時相ｔ_３における冠動脈の形態を表している。また、第２データによって、各時相における冠動脈の位置が特定される。このように、造影冠動脈抽出部３２によって、１心拍中の各時相における冠動脈の形態を表す第２データが抽出される。この抽出によって、心臓の時系列的な形状変化に伴う冠動脈の形状変化を表す複数の第２データが得られる。そして、造影冠動脈抽出部３２は、冠動脈の形態を表す第２データを、中心線生成部３３と、非造影冠動脈抽出部３４と、冠動脈領域生成部３５とに出力する。

非造影冠動脈抽出部３４は、画像入力部２から出力された複数のボリュームデータを受け付け、さらに、造影冠動脈抽出部３２から出力された第２データを受け付ける。そして、非造影冠動脈抽出部３４は、造影ボリュームデータから抽出された第２データに利用して、造影剤が冠動脈に完全に流入する前に取得されたボリュームデータから、冠動脈の形態を表すボリュームデータを抽出する。造影剤が冠動脈に完全に流入する前に取得されたボリュームデータにおいては、冠動脈が完全に造影されていないため、ＣＴ値に基づいて冠動脈の形態を表すデータを抽出することは困難である。そこで、この実施形態では、造影ボリュームデータから抽出された第２データを利用して、各ボリュームデータから冠動脈の形態を表すボリュームデータを抽出する。なお、造影剤が冠動脈に完全に流入する前に取得されたボリュームデータを「非造影ボリュームデータ」と称する場合がある。また、第２データを利用して非造影ボリュームデータから抽出されたボリュームデータを、「第３データ」と称する場合がある。

各第２データには各時相における冠動脈の形態が表されているため、非造影ボリュームデータと同じ時相に取得された第２データを用いて、非造影ボリュームデータから冠動脈の形態を表す第３データを抽出する。すなわち、非造影冠動脈抽出部３４は、１心拍中において第２データが取得された時相と相対的に時間が一致する時相を特定し、第２データを用いて、その一致する時相に取得された非造影ボリュームデータから冠動脈の形態を表す第３データを抽出する。各ボリュームデータには、ＥＣＧ波形が対応付けられているため、非造影冠動脈抽出部３４は、そのＥＣＧ波形に基づいて相対的に時相が一致する第２データを用いて各時間における非造影ボリュームデータから第３データを抽出する。この第３データによって、冠動脈の形態と、所定の３次元座標系における冠動脈の位置とが特定される。

図２に示す例では、時相ｔ_１と時相ｔ_１’とは、１心拍中において相対的に時間が一致する。非造影冠動脈抽出部３４は、時相ｔ_１における第２データ１１０を用いて、時相ｔ１に対応する時相ｔ_１’に取得された非造影ボリュームデータ１２０から冠動脈の形態を表す第３データ１３０を抽出する。このように、非造影冠動脈抽出部３４は、１心拍中において第２データが取得された時相と相対的に時間が一致する時相に取得された非造影ボリュームデータから、冠動脈の形態を表す第３データを抽出する。同様に、非造影冠動脈抽出部３４は、時相ｔ_２における第２データ１１１を用いて、時相ｔ_２に対応する時相ｔ_２’に取得された非造影ボリュームデータ１２１から冠動脈の形態を表す第３データ１３１を抽出する。さらに、非造影冠動脈抽出部３４は、時相ｔ_３における第２データ１１２を用いて、時相ｔ_３に対応する時相ｔ_３’に取得された非造影ボリュームデータ１２２から冠動脈の形態を表す第３データ１３２を抽出する。第３データ１３０は、１心拍中の時相ｔ_１’における冠動脈の形態を表し、第３データ１３１は、１心拍中の時相ｔ_２’における冠動脈の形態を表し、第３データ１３２は、１心拍中の時相ｔ_３’における冠動脈の形態を表している。

以上のように、非造影冠動脈抽出部３４によって、冠動脈に造影剤が完全に流入していないボリュームデータから冠動脈の形態を表す第２データが抽出される。この抽出によって、心臓の時系列的な形状変化に伴う冠動脈の形状変化を表す複数の第３データが得られる。

そして、非造影冠動脈抽出部３４は、各心拍における複数のボリュームデータに対して抽出処理を施すことで、各心拍中の各時相における第３データを抽出する。例えば図３に示すように、非造影冠動脈抽出部３４は、第２データ１１０、１１１、１１２を用いて、１心拍中における非造影ボリュームデータ１４０、１４１、１４２のそれぞれから、第３データ１５０、１５１、１５２を抽出する。さらに、非造影冠動脈抽出部３４は、別の心拍中における非造影ボリュームデータ１４３、１４４、１４５のそれぞれから、第３データ１５３、１５４、１５５を抽出する。このように、各心拍におけるボリュームデータから第３データを抽出することで、造影剤が冠動脈に徐々に流入して、徐々に造影されていく冠動脈を抽出することができる。そして、非造影冠動脈抽出部３４は、冠動脈の形態を表す第３データを冠動脈領域生成部３５に出力する。

例えば図３に示すように、第３データ１５０から第３データ１５５にかけて、造影剤が徐々に流入していく冠動脈を表すことができる。具体的には、第３データ１５０に表される冠動脈のＣＴ値は高くなっていないため、この時点においては、造影剤が冠動脈に流入していないことになる。次の時相に取得された第３データ１５１に表されている冠動脈においては、冠動脈の上流側のＣＴ値が高くなっているため、この時点で造影剤が冠動脈に流入し始めている。そして、第３データ１５２から第３データ１５５のそれぞれに表されている冠動脈においては、冠動脈の上流側から下流側にかけてＣＴ値が徐々に高くなっているため、徐々に造影剤が冠動脈に流入していく様子が表されている。

なお、造影冠動脈抽出部３２と非造影冠動脈抽出部３４とによって、この発明の「冠動脈領域抽出手段」の１例を構成する。

冠動脈領域生成部３５は、造影冠動脈抽出部３２から出力された第２データと、非造影冠動脈抽出部３４から出力された第３データとを受けて、各ボリュームデータに付帯されている撮影時間に従って、第２データと第３データとを撮影された時間の順番に並べる。これにより、時系列的に造影される冠動脈を表す複数の画像データが得られる。

なお、造影ボリュームデータから抽出された第２データと、非造影ボリュームデータから抽出された第３データとを合わせて、以降、第３データと称することとする。すなわち、第３データには、造影ボリュームデータから抽出された冠動脈の形態を表すデータと、非造影ボリュームデータから抽出された冠動脈の形態を表すデータとが含まれている。冠動脈領域生成部３５は、各時間における冠動脈の形態を表す第３データを解析部４の血流速度算出部４２に出力する。

また、中心線生成部３３は、造影冠動脈抽出部３２から各時相における第２データを受けて、公知の方法によって各時相における冠動脈の中心線を求める。例えば、中心線生成部３３は、各時相における第２データに２値化処理を施した後、細線化処理を施すことで幅が１となる各時相における中心線の位置を求める。これにより、中心線によって、枝状の形状を有する冠動脈の構造を特定し、枝状の冠動脈の分岐点を特定することができる。そして、中心線生成部３３は、各時相における中心線の位置を示す中心線データを解析部４の先端特定部４１に出力する。

（解析部４）
解析部４は、先端特定部４１と、血流速度算出部４２と、速度勾配算出部４３とを備えている。解析部４は、抽出部３によって抽出された冠動脈の形態を表す第３データに基づいて、冠動脈を流れる血流の速度を求め、さらに、時間に対する血流速度の勾配を求める。解析部４の各部の機能について、図４を参照して説明する。図４は、冠動脈の各部における血流の速度と血流速度の勾配とを求める処理を説明するための図である。

先端特定部４１は、冠動脈領域生成部３５から出力された複数の第３データを受け付け、さらに、中心線生成部３３から出力された複数の中心線データを受け付ける。そして、先端特定部４１は、各時間における中心線データが示す冠動脈の枝構造を参照して、各時間における第３データのＣＴ値に基づいて、各時間において冠動脈を流れる造影剤の先端部の位置を特定する。

例えば図４に示すように、時相ｔ_ａに取得された第３データ１６０は時相ｔ_ａにおける冠動脈の形態を表し、その時相ｔ_ａまでの間に造影剤が流入した部分１６１のＣＴ値が高くなっている。そして、先端特定部４１は、同じ時相ｔ_ａにおける中心線データが示す中心線の線上であって、第３データ１６０が示す冠動脈において造影剤が流入した部分１６１の端部を、冠動脈を流れる造影剤の先端部の位置とする。例えば、先端特定部４１は、造影剤の先端部の１つとして先端部１６２を特定する。

さらに、時相ｔ_ａに隣り合う時相ｔ_ｂに取得された第３データ１７０は時相ｔ_ｂにおける冠動脈の形態を表し、その時相ｔ_ｂまでの間に造影剤が流入した部分１７１のＣＴ値が高くなっている。そして、先端特定部４１は、同じ時相ｔ_ｂにおける中心線データが示す中心線の線上であって、第３データ１７０が示す冠動脈において造影剤が流入した部分１７１の端部を、冠動脈が流れる造影剤の先端部の位置とする。例えば、先端特定部４１は、造影剤の先端部の１例として先端部１７２と先端部１７３とを特定する。

そして、先端特定部４１は、中心線データが示す中心線の形状に基づいて、時相ｔ_ａから時相ｔ_ｂまでの間において、造影剤の先端部１６２が移動した先の位置を特定する。中心線の形状は、冠動脈の枝構造を表しているため、先端特定部４１は、その枝構造に基づいて造影剤の先端部が移動した位置を特定する。図４に示す例では、先端部１７２と先端部１７３とが、先端部１６２の移動先となっている。すなわち、造影剤の先端部１６２は、時相ｔ_ａから時相ｔ_ｂまでの間で、先端部１７２と先端部１７３とに移動したことになる。さらに、先端特定部４１は、先端部１６２から、先端部１６２の移動先である先端部１７２までの方向を示す血流ベクトルを求める。同様に、先端特定部４１は、先端部１６２から、先端部１６２の別の移動先である先端部１７３までの方向を示す血流ベクトルを求める。この血流ベクトルは、各時間における造影剤の先端部の移動方向を示しているため、血流が流れる方向を示していることになる。

さらに、時相ｔ_ｂに隣り合う時相ｔ_ｃに取得された第３データ１８０は時相ｔ_ｃにおける冠動脈の形態を表し、その時相ｔ_ｃまでの間に造影剤が流入した部分１７１のＣＴ値が高くなっている。そして、先端特定部４１は、同じ時相ｔ_ｃにおける中心線データが示す中心線の線上であって、第３データ１８０が示す冠動脈において造影剤が流入した部分１８１の端部を、冠動脈を流れる造影剤の先端部の位置とする。例えば、先端特定部４１は、造影剤の先端部の１例として先端部１８２と先端部１８３とを特定する。

そして、先端特定部４１は、中心線データが示す中心線の形状に基づいて、時相ｔ_ｂから時相ｔ_ｃまでの間において、造影剤の先端部１７２が移動した先の位置と、先端部１７３が移動した先の位置とを特定する。図４に示す例では、先端部１８２が先端部１７２の移動先となっており、先端部１８３が先端部１７３の移動先となっている。すなわち、造影剤の先端部１７２は、時相ｔ_ｂから時相ｔ_ｃまでの間で、先端部１８２に移動したことになる。また、造影剤の先端部１７３は、時相ｔ_ｂから時相ｔ_ｃまでの間で、先端部１８３に移動したことになる。さらに、先端特定部４１は、先端部１７２から、先端部１７２の移動先である先端部１８２までの方向を示す血流ベクトルを求め、さらに、先端部１７３から、先端部１７３の移動先である先端部１８３までの方向を示す血流ベクトルを求める。

先端特定部４１は、各時間における造影剤の先端部の位置を示す情報（座標情報）を血流速度算出部４２に出力する。

血流速度算出部４２は、先端特定部４１から出力された各時間における造影剤の先端部の位置情報に基づいて、各先端部の移動距離を求め、その移動距離に基づいて冠動脈の各領域における血流の速度を求める。具体的には、血流速度算出部４２は、撮影された時間が隣り合う第３データ間における造影剤の先端部の位置に基づいて、各先端部の移動距離を求める。そして、血流速度算出部４２は、その移動距離を、撮影された時間が隣り合う第３データ間の時間間隔で除算することで、冠動脈の各領域における血流の速度を求める。

例えば図４に示すように、血流速度算出部４２は、時相ｔ_ａにおける造影剤の先端部１６２の座標情報と、時相ｔ_ａに隣り合う時相ｔ_ｂにおいて先端部１６２の移動先である先端部１７２の座標情報とに基づいて、造影剤の先端部の移動距離Ｄを求める。そして、血流速度算出部４２は、その移動距離Ｄを、時相ｔ_ａと時相ｔ_ｂとの間の時間間隔（ｔ_ｂ−ｔ_ａ）で除算することで、先端部１６２から先端部１７２までの間の領域における血流の速度を求める。血流速度算出部４２は、先端部１６２から先端部１７２までの間の領域の位置を示す情報（座標情報）と、その領域における血流の速度とを、速度勾配算出部４３に出力する。

同様に、血流速度算出部４２は、時相ｔ_ａにおける造影剤の先端部１６２の座標情報と、時相ｔ_ｂにおいて先端部１６２の移動先である先端部１７３の座標情報とに基づいて、造影剤の先端部の移動距離を求め、時相ｔ_ａと時相ｔ_ｂとの間の時間間隔（ｔ_ｂ−ｔ_ａ）で除算することで、先端部１６２から先端部１７３までの間の領域における血流の速度を求める。そして、血流速度算出部４２は、先端部１６２から先端部１７３までの間の領域の位置を示す情報（座標情報）と、その領域における血流の速度とを、速度勾配算出部４３に出力する。

また、血流速度算出部４２は、時相ｔ_ｂにおける造影剤の先端部１７２の座標情報と、時相ｔ_ｂに隣り合う時相ｔ_ｃにおいて先端部１７２の移動先である先端部１８２の座標情報とに基づいて、造影剤の先端部の移動距離を求める。そして、血流速度算出部４２は、その移動距離を、時相ｔ_ｂと時相ｔ_ｃとの間の時間間隔（ｔ_ｃ−ｔ_ｂ）で除算することで、先端部１７２から先端部１８２までの間の領域における血流の速度を求める。そして、血流速度算出部４２は、先端部１７２から先端部１８２までの間の領域の位置を示す情報（座標情報）と、その領域における血流の速度とを、速度勾配算出部４３に出力する。

速度勾配算出部４３は、各領域の位置を示す座標情報と、各領域における血流速度の大きさとに基づいて、各領域における血流速度の勾配を求める。具体的には、速度勾配算出部４３は、隣り合った領域における血流速度の大きさの差分を求め、その差分を、撮影された時間が隣り合う第３データ間の時間間隔で除算することで、各領域における血流速度の勾配を求める。

そして、解析部４は、冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の勾配とをカラーマッピング部５に出力する。また、解析部４は、冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の大きさとをカラーマッピング部５に出力しても良い。なお、解析部４が、この発明の「解析手段」の１例に相当する。

（カラーマッピング部５）
カラーマッピング部５は、解析部４から出力された冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の勾配とを受けて、血流速度の勾配の大きさに応じた色を、冠動脈の各領域に割り当てることで、冠動脈の形態を表しつつ各領域に色が割り当てられた色ボリュームデータを生成する。血流速度の勾配の大きさと、その大きさに応じた色とを対応付けてカラーマッピング部５に設定しておく。カラーマッピング部５は、解析部４によって求められた血流速度の勾配の大きさに対応した色を、その勾配の大きさを有する領域に割り当てる。例えば、血流速度の勾配が大きくなるほど赤色の割合を多くし、勾配が小さくなるほど青色の割合を多くする。そして、カラーマッピング部５は、血流速度の勾配の大きさに対応した色が各領域に割り当てられた色ボリュームデータを生成して、その色ボリュームデータを合成部６に出力する。この色ボリュームデータは、冠動脈の各領域で構成されているため、冠動脈の形態を表し、さらに、冠動脈の各領域に色が割り当てられている。これにより、血流速度が急激に変化している部分を強調して表示することが可能となる。なお、カラーマッピング部５が、この発明の「色割当手段」の１例に相当する。

（合成部６）
合成部６は、画像入力部２から出力されたボリュームデータと、カラーマッピング部５から出力された色ボリュームデータとを受けて、ボリュームデータと色ボリュームデータとを合成することで、合成ボリュームデータを生成する。そして、合成部６は、合成ボリュームデータを表示画像生成部７に出力する。色ボリュームデータと合成するボリュームデータは、任意の時間に取得されたボリュームデータであって良い。例えば、操作者が操作部９２を用いて任意の時間を指定すると、画像入力部２は、操作者によって指定された時間に取得されたボリュームデータを合成部６に出力する。そして、合成部６は、操作者によって指定されたボリュームデータと、色ボリュームデータとを合成することで、合成ボリュームデータを生成する。なお、狭窄部位の診断のためには、拡張末期に取得されたボリュームデータと色ボリュームデータとを合成することが好ましい。なお、合成部６が、この発明の「合成手段」の１例に相当する。

（表示画像生成部７）
表示画像生成部７は、合成部６から出力された合成ボリュームデータに所定の画像処理を施すことで、表示用の合成画像データを生成する。例えば、表示画像生成部７は、合成ボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、心臓と冠動脈とが立体的に表される３次元画像データを生成する。また、表示画像生成部７は、合成ボリュームデータにＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）処理を施すことで、任意の断面における画像データ（ＭＰＲ画像データ）を生成しても良い。また、表示画像生成部７は、ＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）処理を施すことで、最大投影画像データ（ＭＩＰ画像データ）を生成しても良い。さらに、表示画像生成部７は、冠動脈に属する血管に沿ったＣＰＲ（Ｃｕｒｖｅｄ ＭＰＲ）画像データを生成しても良い。また、表示画像生成部７は、冠動脈に属する血管の中心線に直交する断面を設定し、その断面の中心などの特定の位置に血管の中心線が対応させることで、Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ ＣＰＲ画像データ（伸展画像データ）を生成しても良い。この伸展画像においては、血管は直線で表される。そして、表示画像生成部７は、３次元画像データやＭＰＲ画像データなどの合成画像データを表示制御部８に出力する。表示制御部８は、合成画像データに基づく合成画像を表示部９１に表示させる。例えば、表示制御部８は、３次元画像データに基づく３次元画像を表示部９１に表示させる。

ここで、表示画像生成部７によって生成された３次元画像の１例を図５に示す。図５は、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。例えば図５に示すように、３次元画像２００には、心臓の形態を表す画像２１０と、冠動脈の形態を表す画像２２０とが含まれている。心臓の形態を表す画像２１０は、画像入力部２から出力されたボリュームデータに基づいて生成された３次元画像である。冠動脈の形態を表す画像２２０は、色ボリュームデータに基づいて生成された３次元画像である。

画像２２０は色ボリュームデータに基づいて生成されているため、画像２２０の各領域には、血流速度の勾配の大きさに応じた色が割り当てられている。例えば、血流速度の勾配が大きくなるほど赤色の割合が多くなり、勾配が小さくなるほど青色の割合が多くなる。これにより、画像２２０に表された色を観察することで、血流速度が急激に変化している部位を特定し、その部位に注目することが可能となる。例えば、図５に示す三次元画像２００においては、部位２２１、２２２、２２３では、他の部位と比べて色が変化しているため、それぞれの部位において血流速度が急激に変化していることが分かる。

また、ユーザインターフェース（ＵＩ）９は、表示部９１と操作部９２とを備えている。表示部９１は、ＣＲＴや液晶ディスプレイなどのモニタで構成され、画面上に３次元画像やＭＰＲ画像が表示される。操作部９２は、ジョイスティック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、各種ボタン、又はキーボードなどで構成されている。

以上のように、第１実施形態に係る医用画像処理装置１によると、冠動脈を流れる造影剤のＣＴ値（画素値）に基づいて、冠動脈の各領域における血流速度の勾配を求め、その勾配の大きさに応じた色を割り当てた冠動脈の形態を表す画像を生成して表示することで、血流速度の勾配に基づいて狭窄の有無を判断することができる。つまり、狭窄部位よりも下流側において血流速度が急激に速くなるため、血流速度の勾配の大きさに応じた色を各領域に割り当てた画像を表示することで、その色に基づいて狭窄部位を特定することが可能となる。このように、画像に表された血管の形態のみならず、血流速度の勾配からも狭窄部位を特定することができるため、狭窄に対する診断能の向上を図ることが可能となる。例えば、画像の形態からでは、血管内の石灰化部位が狭窄部位か否かの判断が困難であるが、この実施形態によると、血流速度の勾配に基づいて判断することが可能となるため、狭窄に対する診断能を向上させることが可能となる。また、Ｘ線ＣＴ装置による造影撮影で得られたボリュームデータを用いて造影剤の先端部の位置を特定し、その位置に基づいて血流速度を求めているため、血流速度の空間分解能を高めることが可能となる。そのことにより、狭窄部位の位置をより正確に特定することが可能となる。さらに、Ｘ線ＣＴ装置によって心臓のボリュームデータを取得しているため、心臓領域の全体を１つの画像で表すことができる。そのことにより、１度に心臓の全体像を観察して、狭窄の有無を判断することが可能となる。

（変形例）
また、カラーマッピング部５は、解析部４から出力された冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の大きさとを受けて、血流速度の大きさに応じた色を、冠動脈の各領域に割り当てることで、冠動脈の形態を表しつつ各領域に色が割り当てられた色ボリュームデータを生成しても良い。血流速度の大きさと、その大きさに応じた色とを対応付けてカラーマッピング部５に設定しておく。カラーマッピング部５は、解析部４によって求められた血流速度の大きさに対応した色を、その血流速度の大きさを有する領域に割り当てる。そして、合成部６は、画像入力部２から出力された任意の時間におけるボリュームデータと、カラーマッピング部５から出力された色ボリュームデータとを合成することで、合成ボリュームデータを生成する。表示画像生成部７は、その合成ボリュームデータにボリュームレンダリングなどの処理を施すことで、３次元画像データなどを生成し、表示制御部８は、３次元画像データに基づく３次元画像などを表示部９１に表示させる。

この表示例を図６に示す。図６は、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。例えば図６に示すように、３次元画像３００には、心臓の形態を表す画像３１０と、冠動脈の形態を表す画像３２０とが含まれている。心臓の形態を表す画像３１０は、画像入力部２から出力されたボリュームデータに基づいて生成された３次元画像である。冠動脈の形態を表す画像３２０は、色ボリュームデータに基づいて生成された３次元画像であるため、画像３２０の各領域には、血流速度の大きさに応じた色が割り当てられている。例えば、血流速度が大きくなるほど赤色の割合が多くなり、血流速度が小さくなるほど青色の割合が多くなる。これにより、画像３２０に表された色を観察することで、血流速度が急激に変化している部位を特定し、その部位に注目することが可能となる。そのことにより、血流速度の大きさに応じた色に基づいて、狭窄部位を特定することが可能となる。このように、画像に表された血管の形態のみならず、血流速度の大きさから狭窄部位を特定することができるため、狭窄に対する診断能の向上を図ることが可能となる。

なお、画像入力部２、抽出部３、解析部４、カラーマッピング部５、合成部６、表示画像生成部７、及び表示制御部８は、図示しないＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、画像入力部２の機能を実行するための画像入力プログラム、抽出部３の機能を実行するための抽出プログラム、解析部４の機能を実行するための解析プログラム、カラーマッピング部５の機能を実行するためのカラーマッピングプログラム、合成部６の機能を実行するための合成プログラム、表示画像生成部７の機能を実行するための表示画像生成プログラム、及び、表示制御部８の機能を実行するための表示制御プログラムが記憶されている。また、抽出プログラムには、心臓領域抽出部３１の機能を実行するための心臓領域抽出プログラムと、造影冠動脈抽出部３２の機能を実行するための造影冠動脈抽出プログラムと、中心線生成部３３の機能を実行するための中心線生成プログラムと、非造影冠動脈抽出部３４の機能を実行するための非造影冠動脈抽出プログラムと、冠動脈領域生成部３５の機能を実行するための冠動脈領域生成プログラムとが含まれている。また、解析プログラムには、先端特定部４１の機能を実行するための先端特定プログラムと、血流速度算出部４２の機能を実行するための血流速度算出プログラムと、速度勾配算出部４３の機能を実行するための速度勾配算出プログラムとが含まれている。

そして、ＣＰＵが画像入力プログラムを実行することで、画像記憶装置６０から複数のボリュームデータを読み込む。また、ＣＰＵが心臓領域抽出プログラムを実行することで、ボリュームデータから心臓の形態を表す第１データを抽出する。また、ＣＰＵが造影冠動脈抽出プログラムを実行することで、第１データから冠動脈の形態を表す第２データを抽出する。また、ＣＰＵが中心線生成プログラムを実行することで、冠動脈の中心線を求める。また、ＣＰＵが非造影冠動脈抽出プログラムを実行することで、第２データを利用して非造影ボリュームデータから冠動脈の形態を表す第３データを抽出する。また、ＣＰＵが冠動脈領域生成プログラムを実行することで、第２データと第３データとを撮影された時間の順番に並べる。

また、ＣＰＵが先端特定プログラムを実行することで、各時相における造影剤の先端部の位置を特定する。また、ＣＰＵが血流速度算出プログラムを実行することで、各時相における造影剤の先端部の位置に基づいて、冠動脈の各領域における血流速度の大きさを求める。また、ＣＰＵが速度勾配算出プログラムを実行することで、各領域における血流速度の大きさに基づいて、各領域における血流速度の勾配の大きさを求める。さらに、ＣＰＵがカラーマッピングプログラムを実行することで、血流速度の勾配の大きさに応じた色を冠動脈の各領域に割り当てることで、色ボリュームデータを生成する。また、ＣＰＵが合成プログラムを実行することで、ボリュームデータと色ボリュームデータとを合成することで合成ボリュームデータを生成する。そして、ＣＰＵが表示画像生成プログラムを実行することで、合成ボリュームデータに基づく表示用の合成画像データを生成する。そして、ＣＰＵが表示制御プログラムを実行することで、合成画像データに基づく合成画像を表示部９１に表示させる。

なお、抽出プログラム、解析プログラム、カラーマッピングプログラム、合成プログラム、表示画像生成プログラム、及び表示制御プログラムによって、この発明の「医用画像処理プログラム」の１例を構成する。

また、第１実施形態においては、医用画像処理装置１の外部にＸ線ＣＴ装置５０と画像記憶装置６０とを設けているが、医用画像処理装置１とＸ線ＣＴ装置５０と画像記憶装置６０とによって医用画像診断装置を構成しても、第１実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することが可能である。

なお、第１実施形態では、合成部６によってボリュームデータと色ボリュームデータとを合成することで合成ボリュームデータを生成し、その合成ボリュームデータに基づく合成画像を表示部９１に表示しているが、この発明はこれに限定されない。例えば、色ボリュームデータに基づく画像のみを表示部９１に表示しても良い。これにより、色付けされた冠動脈の形態のみが表示部９１に表示される。具体的には、表示画像生成部７は、カラーマッピング部５から出力された色ボリュームデータを受けて、その色ボリュームデータにボリュームレンダリングなどの画像処理を施すことで、冠動脈の形態を表す３次元画像データなどの画像データを生成する。この場合、表示制御部８は、色ボリュームデータに基づく３次元画像などの画像を表示部９１に表示させる。

（動作）
次に、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置１の動作について、図７から図９を参照して説明する。図７から図９は、この発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。

（ステップＳ０１）
まず、画像入力部２は、画像記憶装置６０に記憶されている複数のボリュームデータを読み込んで、抽出部３に複数のボリュームデータを出力する。

（ステップＳ０２、Ｓ０３、Ｓ０４）
心臓領域抽出部３１は、画像入力部２から出力された複数のボリュームデータから、心臓の形態を表す第１データを抽出する（ステップＳ０２）。造影冠動脈抽出部３２は、第１データから、造影剤が流入した冠動脈の形態を表す第２データを抽出する（ステップＳ０３）。そして、非造影冠動脈抽出部３４は、第２データを利用して、複数のボリュームデータから冠動脈の形態を表す第３データを抽出する（ステップＳ０４）。

ここで、ステップＳ０２からステップＳ０４までの詳細な処理について図８を参照して説明する。

（ステップＳ１１）
まず、心臓領域抽出部３１は、画像入力部２から出力された複数のボリュームデータから、造影剤を被検体に注入してから所定時間経過後に取得された複数のボリュームデータ（造影ボリュームデータ）を特定する。

（ステップＳ１２）
そして、心臓領域抽出部３１は、公知の抽出方法によって、複数の造影ボリュームデータのそれぞれから、心臓の形態を表すボリュームデータ（第１データ）を抽出する。例えば、心臓領域抽出部３１は、複数の造影ボリュームデータのうち、１心拍（ＥＣＧ１周期）の間に取得された造影ボリュームデータのそれぞれから、心臓の形態を表す第１データを抽出する。

（ステップＳ１３）
そして、造影冠動脈抽出部３２は、心臓の形態を表す第１データから冠動脈の形態を表すボリュームデータ（第２データ）を抽出する。造影剤が流入した領域のＣＴ値（画素値）は、周囲の領域のＣＴ値よりも高くなっているため、造影冠動脈抽出部３２は、ＣＴ値が閾値以上となる領域を表す第２データを第１データから抽出する。また、中心線生成部３３は、造影冠動脈抽出部３２によって抽出された第２データに２値化処理を施した後、細線化処理を施すことで、各時相における中心線の位置を求める。

（ステップＳ１４）
非造影冠動脈抽出部３４は、非造影ボリュームデータと同じ時相に取得された第２データを用いて、非造影ボリュームデータから冠動脈の形態を表す第３データを抽出する。

（ステップＳ１５）
そして、冠動脈領域生成部３５は、造影冠動脈抽出部３２によって抽出された第２データと、非造影冠動脈抽出部３４によって抽出された第３データとを、撮影された時間の順番に並べる。なお、造影ボリュームデータから抽出された第２データと、非造影ボリュームデータから抽出された第３データとを合わせて、第３データと称する。

（ステップＳ０５、Ｓ０６）
以上のように各時間における冠動脈の形態を表す第３データが抽出されると、解析部４は、各時間における第３データに基づいて、冠動脈の各領域における血流速度の大きさを求め（ステップＳ０５）、さらに、血流速度の勾配の大きさとを求める（ステップＳ０６）。

ここで、ステップＳ０５、Ｓ０６の詳細な処理について図９を参照して説明する。

（ステップＳ２１）
まず、先端特定部４１は、各時相における中心線データが示す冠動脈の枝構造を参照して、各時間における第３データのＣＴ値に基づいて、各時間において冠動脈を流れる造影剤の先端部の位置を特定する。

（ステップＳ２２）
そして、血流速度算出部４２は、撮影された時間が隣り合う第３データ間における造影剤の先端部の位置に基づいて、各時間における各先端部の移動距離を求める。

（ステップＳ２３）
そして、血流速度算出部４２は、各先端部の移動距離を、撮影された時間が隣り合う第３データ間の時間間隔で除算することで、冠動脈の各領域における血流速度を求める。

（ステップＳ２４、Ｓ２５）
速度勾配算出部４３は、隣り合った領域における血流速度の大きさの差分を求め（ステップＳ２４）、その差分を、撮影された時間が隣り合う第３データ間の時間間隔で除算することで、各領域における血流速度の勾配を求める（ステップＳ２５）。

（ステップＳ０７）
以上のように、冠動脈の各領域における血流速度の勾配が求められると、カラーマッピング部５は、血流速度の勾配の大きさに応じた色を、冠動脈の各領域に割り当てることで、冠動脈の形態を表しつつ各領域に色が割り当てられた色ボリュームデータを生成する。

（ステップＳ０８からステップＳ１０）
そして、合成部６は、画像入力部２から出力された任意の時間におけるボリュームデータと、色ボリュームデータとを合成することで、合成ボリュームデータを生成する（ステップＳ０８）。表示画像生成部７は、その合成ボリュームデータにボリュームレンダリングなどの画像処理を施すことで、３次元画像データなどの表示用の合成画像データを生成する（ステップＳ０９）。そして、表示制御部８は、その合成画像データに基づく合成画像を表示部９１に表示させる（ステップＳ１０）。例えば、図５に示すように、心臓の形態を表す画像２１０と、冠動脈の形態を表す画像２２０とが含まれる３次元画像２００が表示部９１に表示される。

画像２２０の各領域には、血流速度の勾配の大きさに応じた色が割り当てられているため、この色の分布を観察することで、血流速度が急激に変化している部位を特定することが可能となる。これにより、画像に表された形態のみならず、血流速度の勾配の大きさに基づいて狭窄部位を特定することが可能となる。

［第２の実施の形態］
次に、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置について、図１０と図１１とを参照して説明する。図１０は、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。図１１は、狭窄部位を特定する処理を説明するための模式図である。

第２実施形態に係る医用画像処理装置１Ａは、第１実施形態に係る医用画像処理装置１が備える構成に加えて、処理部１０を備えている。処理部１０以外の構成は、第１実施形態に係る医用画像処理装置１の構成と同じであるため、処理部１０の構成について詳しく説明する。

処理部１０は、狭窄部位検出部１１と、表示断面設定部１２と、拡大表示画像生成部１３とを備えている。処理部１０は、冠動脈の各部における血流速度の勾配又は血流速度に基づいて、狭窄部位の候補を検出し、その部分の画像データを生成する。以下、処理部１０の各部の機能について説明する。

第２実施形態においては、解析部４は、冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の勾配とを、カラーマッピング部５と処理部１０とに出力する。さらに、解析部４は、冠動脈内を流れる造影剤の先端部の血流ベクトルを処理部１０に出力する。また、解析部４は、冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の大きさとを、カラーマッピング部５と処理部１０とに出力しても良い。

狭窄部位検出部１１は、冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の勾配の大きさとに基づいて、血流速度が高速となる領域を特定する。例えば、血流速度の勾配の大きさの閾値を狭窄部位検出部１１に設定し、狭窄部位検出部１１は、冠動脈の各領域から、血流速度の勾配が閾値以上となる高速領域を抽出する。

さらに、狭窄部位検出部１１は、検出した高速領域が連続している部位を検出し、その連続している範囲の大きさが、予め設定された所定の範囲内となる部位を狭窄部位候補として検出する。例えば、狭窄部位検出部１１は、連続している範囲の体積が、所定の体積内となる部位を狭窄部位候補として検出しても良いし、連続している範囲内のボクセル数が所定数内となる部位を狭窄部位候補として検出しても良い。そして、狭窄部位検出部１１は、狭窄部位候補の座標情報を表示断面設定部１２に出力する。

例えば図１１に示すように、狭窄部位検出部１１は、冠動脈の各領域の座標情報と各領域における血流速度の勾配の大きさとによって構成される、血流速度の勾配の大きさの分布を示す分布像４００から、狭窄部位候補４２０〜４５０を検出する。これにより、狭窄部位検出部１１は、狭窄部位候補の分布を示す分布像４１０を生成する。そして、狭窄部位検出部１１は、狭窄部位候補４２０〜４５０のそれぞれの座標情報を表示断面設定部１２に出力する。なお、狭窄部位検出部１１が、この発明の「狭窄部位検出手段」の１例に相当する。

表示断面設定部１２は、解析部４から出力された造影剤の各先端部における血流ベクトルと、各狭窄部位候補における冠動脈の上流側との交点を求める。１例として、表示断面設定部１２は、狭窄部位候補４２０における冠動脈の上流側と、血流ベクトルとの交点４２１を求める。

一方、中心線生成部３３は、冠動脈の中心線データを表示断面設定部１２に出力する。そして、表示断面設定部１２は、交点を通り、冠動脈の中心線と直交する平面を定義する。図１１に示す例では、表示断面設定部１２は、交点４２１を通り、中心線４２２と直交する平面４２３を定義する。狭窄部位よりも下流側では、血流速度が急激に変化する特性を有するため、狭窄部位候補の上流側と血流ベクトルとの交点の付近では、狭窄が発生していると推定される。表示断面設定部１２によって定義された平面が、観察対象の面となる。なお、表示断面設定部１２が、この発明の「断面設定手段」の１例に相当する。

表示断面設定部１２は、定義した各平面の座標情報を拡大表示画像生成部１３に出力する。拡大表示画像生成部１３は、画像入力部２から出力されたボリュームデータを受け付ける。そのボリュームデータは、任意の時間に取得されたボリュームデータであって良い。例えば、操作者が操作部９２を用いて任意の時間を指定すると、画像入力部２は、操作者によって指定された時間に取得されたボリュームデータを拡大表示画像生成部１３に出力する。

拡大表示画像生成部１３は、そのボリュームデータにＭＰＲ処理を施すことで、表示断面設定部１２によって定義された各平面でボリュームデータを切断し、各平面（各断面）におけるＭＰＲ画像データを生成する。そして、拡大表示画像生成部１３は、各平面におけるＭＰＲ画像データを表示制御部８に出力する。なお、拡大表示画像生成部１３が、この発明の「画像生成手段」の１例に相当する。

また、上述した第１実施形態と同様に、カラーマッピング部５は、解析部４から出力された血流速度の勾配に基づいて、色ボリュームデータを生成し、合成部６は、ボリュームデータと色ボリュームデータとを合成することで合成ボリュームデータを生成する。そして、表示画像生成部７は、合成ボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、心臓の形態と、色付けされた冠動脈の形態とを表す３次元画像データを生成し、その３次元画像データを表示制御部８に出力する。

表示制御部８は、表示画像生成部７から出力された３次元画像データに基づく３次元画像を表示部９１に表示させ、さらに、拡大表示画像生成部１３から出力された各平面におけるＭＰＲ画像データに基づくＭＰＲ画像を表示部９１に表示させる。狭窄部位候補の上流側では、狭窄が発生していると推定されるため、その部分の断面におけるＭＰＲ画像を表示することで、狭窄が発生している箇所の断面を表示することが可能となる。

この表示例を図１２に示す。図１２は、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。例えば図１２に示すように、３次元画像５００には、心臓の形態を表す画像５１０と、冠動脈の形態を表す画像５２０とが含まれている。心臓の形態を表す画像５１０は、画像入力部２から出力されたボリュームデータに基づいて生成された３次元画像である。冠動脈の形態を表す画像５２０は、色ボリュームデータに基づいて生成された３次元画像であるため、画像５２０の各領域には、血流速度の勾配の大きさに応じた色が割り当てられている。これにより、画像５２０に表された色を観察することで、血流速度が急激に変化している部位を特定することが可能となる。

さらに、第２実施形態においては、表示制御部８は、拡大表示画像生成部１３によって生成されたＭＰＲ画像５３０〜５７０を、３次元画像５００と同時に表示部９１に表示させる。ＭＰＲ画像５３０〜５７０は、各狭窄部位候補の冠動脈の上流側における断面の形態を表しているため、狭窄が発生している箇所の断面を表していることになる。また、表示制御部８は、ＭＰＲ画像５３０〜５７０をそれぞれ拡大して表示部９１に表示させても良い。

以上のように、第２実施形態に係る医用画像処理装置１Ａによると、血流速度の勾配の大きさに基づいて高速領域を抽出し、その高速領域が連続している部位であって大きさが所定範囲内にとなる部位を検出することで、狭窄部位を自動的に検出することが可能となる。さらに、その狭窄部位の断面を自動的に定義し、その断面における画像を表示することで、狭窄が発生している箇所の断面を観察することが可能となるため、狭窄に対する診断能を向上させることが可能となる。

なお、この第２実施形態では、冠動脈の中心線に直交する平面を定義し、その平面におけるＭＰＲ画像データを生成しているが、直交する平面以外の平面を定義しても良い。例えば、操作者が操作部９２を用いることで、中心線と任意の角度をなす平面を定義しても良い。

また、第２実施形態においては、医用画像処理装置１Ａの外部にＸ線ＣＴ装置５０と画像記憶装置６０とを設けているが、医用画像処理装置１ＡとＸ線ＣＴ装置５０と画像記憶装置６０とによって医用画像診断装置を構成しても、第２実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することが可能である。

（変形例）
また、処理部１０は、解析部４から出力された冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の大きさとを受けて、血流速度の大きさに基づいて血流速度が高速となる領域を特定しても良い。例えば、血流速度の大きさの閾値を狭窄部位検出部１１に設定し、狭窄部位検出部１１は、冠動脈の各領域から、血流速度の大きさが閾値以上となる高速領域を抽出する。さらに、狭窄部位検出部１１は、検出した高速領域が連続している部位を検出し、その連続している範囲の大きさが、予め設定された所定の範囲内となる部位を狭窄部位候補として検出する。そして、表示断面設定部１２は、冠動脈の各先端部における血流ベクトルと、狭窄部位候補における冠動脈の上流側の交点とを求め、その交点を通り冠動脈の中心線と直交する平面を定義する。拡大表示画像生成部１３は、画像入力部２から出力されたボリュームデータにＭＰＲ処理を施すことで、表示断面設定部１２によって定義された各断面におけるＭＰＲ画像データを生成する。

また、カラーマッピング部５は、上述した第１実施形態の変形例と同様に、解析部４から出力された血流速度の大きさに基づいて、色ボリュームデータを生成し、合成部６は、ボリュームデータと色ボリュームデータとを合成することで合成ボリュームデータを生成する。そして、表示画像生成部７は、合成ボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、心臓の形態と、色付けされた冠動脈の形態とを表す３次元画像データを生成する。

そして、表示制御部８は、表示画像生成部７によって生成された３次元画像データに基づく３次元画像を表示部９１に表示させ、さらに、拡大表示画像生成部１３によって生成された各断面におけるＭＰＲ画像データに基づくＭＰＲ画像を表示部９１に表示させる。

以上のように、血流速度の大きさに基づいて狭窄部位を自動的に検出することが可能となり、さらに、狭窄が発生している箇所の断面における画像を表示することで、狭窄に対する診断能を向上させることが可能となる。

なお、処理部１０は、図示しないＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、処理部１０の機能を実行するための処理プログラムが記憶されている。処理プログラムには、狭窄部位検出部１１の機能を実行するための狭窄部位検出プログラムと、表示断面設定部１２の機能を実行するための表示断面設定プログラムと、拡大表示画像生成部１３の機能を実行するための拡大表示画像生成プログラムとが含まれている。

そして、ＣＰＵが狭窄部位検出プログラムを実行することで、冠動脈の各領域から、血流速度の勾配が閾値以上となる高速領域を抽出して、狭窄部位候補を検出する。また、ＣＰＵが表示断面設定プログラムを実行することで、狭窄部位候補における冠動脈の上流側と、血流ベクトルとの交点を求め、その交点を通って冠動脈の中心線に直交する平面を定義する。また、ＣＰＵが拡大表示画像生成プログラムを実行することで、その平面におけるＭＰＲ画像データを生成する。

なお、第２実施形態では、合成ボリュームデータに基づく合成画像と、拡大表示画像生成部１３によって生成されたＭＰＲ画像とを同時に表示部９１に表示しているが、この発明はこれに限定されない。例えば、心臓の形態を表す画像を表示せずに、色ボリュームデータに基づく画像と、拡大表示画像生成部１３によって生成されたＭＰＲ画像とを同時に表示部９１に表示しても良い。これにより、色付けされた冠動脈の形態と、その冠動脈の断面における画像のみが表示部９１に表示される。具体的には、表示画像生成部７は、カラーマッピング部５から出力された色ボリュームデータを受けて、その色ボリュームデータにボリュームレンダリングなどの画像処理を施すことで、冠動脈の形態を表す３次元画像データなどの画像データを生成する。そして、表示制御部８は、色ボリュームデータに基づく３次元画像などの画像と、拡大表示画像生成部１３によって生成されたＭＰＲ画像とを、同時に表示部９１に表示させる。

次に、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置１Ａの動作について、図１３を参照して説明する。図１３は、この発明の第２実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。

（ステップＳ３０）
まず、処理部１０は、冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流速度の勾配の大きさとを解析部４から受け付ける。さらに、処理部１０は、冠動脈の各先端部における血流ベクトルを解析部４から受け付ける。

（ステップＳ３１）
そして、狭窄部位検出部１１は、冠動脈の各領域から、血流速度の勾配が閾値以上となる高速領域を抽出する。

（ステップＳ３２）
さらに、狭窄部位検出部１１は、高速領域が連続している部位を検出し、その連続している範囲の大きさが、所定の範囲内となる部位を狭窄部位候補として検出する。

（ステップＳ３３）
そして、表示断面設定部１２は、冠動脈を流れる造影剤の各先端部における血流ベクトルと、狭窄部位候補における冠動脈の上流側との交点を求める。

（ステップＳ３４）
さらに、表示断面設定部１２は、冠動脈の中心線データを表示断面設定部１２から受け付けて、上記の交点を通り、冠動脈の中心線と直交する平面を定義する。

（ステップＳ３５）
そして、拡大表示画像生成部１３は、画像入力部２から出力されたボリュームデータにＭＰＲ処理を施すことで、表示断面設定部１２によって定義された各平面におけるＭＰＲ画像データを生成する。

（ステップＳ３６）
そして、表示制御部８は、第１実施形態と同様に生成された合成画像データに基づく合成画像を表示部９１に表示させ、さらに、拡大表示画像生成部１３によって生成されたＭＰＲ画像データに基づくＭＰＲ画像を表示部９１に表示させる。例えば図１２に示すように、心臓の形態を表す画像５１０と、冠動脈の形態を表す画像５２０と、狭窄が発生している箇所の断面を表すＭＰＲ画像５３０〜５７０とが、表示部９１に表示される。

画像５２０の各領域には、血流速度の勾配の大きさに応じた色が割り当てられているため、この色の分布を観察することで、血流速度が急激に変化している部位を特定することが可能となる。さらに、自動的に検出された狭窄部位の断面におけるＭＰＲ画像５３０〜５７０を表示することで、狭窄が発生している箇所の形態を観察することができるため、狭窄に対する診断能を向上させることが可能となる。

［第３の実施の形態］
次に、この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置について、図１４と図１５とを参照して説明する。図１４は、この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。図１５は、この発明の第３実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。

第３実施形態に係る医用画像処理装置１Ｂは、第１実施形態に係る医用画像処理装置１から解析部４とカラーマッピング部５とを取り除いた構成となっている。すなわち、第３実施形態に係る医用画像処理装置１Ｂは、第１実施形態に係る医用画像処理装置１と同様に、各時間における冠動脈の形態を表す第３データを抽出するが、血流速度と血流速度の勾配とを算出せず、また、色ボリュームデータを生成しない。また、抽出部３Ａは、第１実施形態に係る抽出部３と異なり、中心線生成部３３を備えていない。

冠動脈領域生成部３５は、各時間における冠動脈の形態を表す第３データ（ボリュームデータ）を合成部６に出力する。合成部６は、画像入力部２から出力されたボリュームデータと、各時間における第３データとを合成することで、各時間における合成ボリュームデータを生成する。第３データと合成するボリュームデータは、任意の時間に取得されたボリュームデータであって良い。例えば、操作者が操作部９２を用いて任意の時間を指定すると、画像入力部２は、操作者によって指定された時間に取得されたボリュームデータを合成部６に出力する。そして、合成部６は、操作者によって指定されたボリュームデータと、第３データとを合成することで、合成ボリュームデータを生成する。

表示画像生成部７は、各時間における合成ボリュームデータに所定の画像処理を施すことで、各時間における合成画像データを生成する。例えば、表示画像生成部７は、合成ボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、心臓の形態と冠動脈の形態とを３次元的に表す３次元画像データを生成する。また、表示画像生成部７は、ＣＰＲ画像データや伸展画像データを生成しても良い。

表示制御部８は、撮影された時間の順番に、合成画像データに基づく合成画像を更新して表示部９１に表示させる。これにより、造影剤が冠動脈に流入していく状態を表す動画像が表示部９１に表示される。すなわち、血流の動画が表示部９１に表示される。

この表示例を図１５に示す。例えば図１５に示すように、表示制御部８は、３次元画像６００と、ＣＰＲ画像６１０と、伸展画像６２０とを、同時に表示部９１に表示させる。３次元画像６００には、心臓の形態を表す画像６０１と、冠動脈の形態を表す画像６０２とが含まれている。表示制御部８は、撮影された時間の順番に３次元画像６００を更新して表示部９１に表示させることで、画像６０２が更新していき、各時間における冠動脈内の造影剤が表示部９１に表示される。これにより、冠動脈内に造影剤が流入していく様子を動画像として表示することができる。すなわち、血流の動画を表示することができる。

また、ＣＰＲ画像６１０には、心臓の形態を表す画像６１１と、冠動脈の形態を表す画像６１２とが含まれている。表示制御部８は、撮影された時間の順番にＣＰＲ画像６１０を更新して表示部９１に表示させることで、画像６１２が更新していき、各時間における冠動脈内の造影剤が表示部９１に表示される。同様に、伸展画像６２０には、心臓の形態を表す画像６２１と、冠動脈の形態を表す画像６２２とが含まれている。表示制御部８は、撮影された時間の順番に伸展画像６２２０を更新して表示部９１に表示させることで、画像６２２が更新していき、各時間における冠動脈内の造影剤が表示部９１に表示される。

以上のように、第３実施形態に係る医用画像処理装置１Ｂによると、冠動脈の形態を表すデータを抽出して、各時間における冠動脈の形態を表す画像を順番に表示することで、造影剤が冠動脈に流入していく様子を動画像として表示することができる。これにより、心臓の形態と、血流の動画とを表示部９１に同時に表示することが可能となる。

なお、この実施形態では、３次元画像と、ＣＰＲ画像と、伸展画像とを同時に表示部９１に表示しているが、すべての画像を表示せずに、いずれか１つの画像を表示しても良い。

また、第３実施形態においては、医用画像処理装置１Ｂの外部にＸ線ＣＴ装置５０と画像記憶装置６０とを設けているが、医用画像処理装置１ＢとＸ線ＣＴ装置５０と画像記憶装置６０とによって医用画像診断装置を構成しても、第３実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することが可能である。

［第４の実施の形態］
次に、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置について、図１６と図１７とを参照して説明する。図１６は、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。図１７は、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置によって生成された画像を示す図である。

第４実施形態に係る医用画像処理装置１Ｃは、第１実施形態に係る医用画像処理装置１に設置されている解析部４の代わりに、血流解析部４４を備えている。すなわち、第４実施形態に係る医用画像処理装置１Ｃは、第１実施形態に係る医用画像処理装置１と同様に、各時間における冠動脈の形態を表す第３データを抽出するが、血流速度と血流速度の勾配とを算出しない。また、抽出部３Ａは、第１実施形態に係る抽出部３と異なり、中心線生成部３３を備えていない。以下、血流解析部４４の機能について説明する。

血流解析部４４は、抽出部３Ａから出力された各時間における冠動脈の形態を表す第３データに基づいて、冠動脈の各領域における血流量、血液量、及び平均通過時間をそれぞれ求める。具体的には、血流解析部４４は、各時間における第３データが表す冠動脈の各領域におけるＣＴ値（画素値）の時間変化に基づいて、各領域における血流量、血液量、及び平均通過時間をそれぞれ求める。例えば、冠動脈の各領域におけるＣＴ値の時間変化（造影剤の濃度）をＣ（ｔ）で表した場合、Ｃ（ｔ）を時間で積分した値が血液量となり、血液量を平均通過時間で除算した値が血流量となる。そして、血流解析部４４は、各時間における第３データに基づいて、冠動脈の各領域における血流量、血液量、及び平均通過時間を求める。そして、血流解析部４４は、冠動脈の各領域の座標情報と、冠動脈の各領域における血流量、血液量、及び平均通過時間をカラーマッピング部５に出力する。なお、血流解析部４４は、血流量、血液量、及び平均通過時間のすべてを求めても良いし、いずれかの値を求めても良い。

カラーマッピング部５は、解析部４から出力された冠動脈の各領域の座標情報と、各領域における血流量、血液量、及び平均通過時間とを受けて、血流量、血液量、又は平均通過時間のうちいずれかの値の大きさに応じた色を、冠動脈の各領域に割り当てることで、冠動脈の形態を表しつつ各領域に色が割り当てられた色ボリュームデータを生成する。例えば、カラーマッピング部５は、血流量の大きさに応じた色を、冠動脈の各領域に割り当てる。また、カラーマッピング部５は、血液量の大きさに応じた色を、冠動脈の各領域に割り当てても良い。また、カラーマッピング部５は、平均通過時間の長さに応じた色を、冠動脈の各領域に割り当てても良い。そして、カラーマッピング部５は、血流量、血液量、又は平均通過時間の大きさに応じた色が割り当てられた色ボリュームデータを生成して、その色ボリュームデータを合成部６に出力する。

合成部６は、第１実施形態に係る医用画像処理装置１と同様に、画像入力部２から出力されたボリュームデータと、カラーマッピング部５から出力された色ボリュームデータとを受けて、ボリュームデータと色ボリュームデータとを合成することで合成ボリュームデータを生成する。そして、合成部６は、合成ボリュームデータを表示画像生成部７に出力する。色ボリュームデータと合成するボリュームデータは、第１実施形態と同様に、任意の時間に取得されたボリュームデータであって良い。

表示画像生成部７は、合成ボリュームデータに所定の画像処理を施すことで、表示用の合成画像データを生成する。例えば、表示画像生成部７は、合成ボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことで、心臓と冠動脈とを立体的に表す３次元画像データを生成する。また、表示画像生成部７は、合成ボリュームデータに基づいて、ＣＰＲ画像データや伸展画像データを生成しても良い。そして、表示制御部８は、合成画像データに基づく合成画像を表示部９１に表示させる。

この表示例を図１７に示す。例えば図１７に示すように、表示制御部８は、３次元画像７００と、ＣＰＲ画像７１０と、伸展画像７２０とを、同時に表示部９１に表示させる。３次元画像７００には、心臓の形態を表す画像７０１と、冠動脈の形態を表す画像７０２とが含まれている。同様に、ＣＰＲ画像７１０には、心臓の形態を表す画像７１１と、冠動脈の形態を表す画像７１２とが含まれている。また、伸展画像７２０には、心臓の形態を表す画像７２１と、冠動脈の形態を表す画像７２２とが含まれている。冠動脈の形態を表す画像７０２、７１２、７２２は、色ボリュームデータに基づいて生成された画像であるため、血流量、血液量、又は平均通過時間の大きさに応じた色が各領域に割り当てられている。なお、この実施形態では、３次元画像と、ＣＰＲ画像と、伸展画像とを同時に表示部９１に表示しているが、すべての画像を表示せずに、いずれか１つの画像を表示しても良い。

以上のように、第４実施形態に係る医用画像処理装置１Ｃによると、冠動脈のＣＴ値（画素値）に基づいて、冠動脈の各領域における血流量、血液量、及び平均通過時間を求め、それらの大きさに応じた色を割り当てた冠動脈の形態を表す画像を生成して表示することで、その画像に基づいて、心筋への血液供給の程度を評価することが可能となる。

なお、血流解析部４４は、図示しないＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの記憶装置とによって構成されている。記憶装置には、血流解析部４４の機能を実行するための血流解析プログラムが記憶されている。ＣＰＵが血流解析プログラムを実行することで、冠動脈の各領域における血流量、血液量、及び平均通過時間を求める。

また、第４実施形態においては、医用画像処理装置１Ｃの外部にＸ線ＣＴ装置５０と画像記憶装置６０とを設けているが、医用画像処理装置１ＣとＸ線ＣＴ装置５０と画像記憶装置６０とによって医用画像診断装置を構成しても、第４実施形態に係る医用画像処理装置と同じ作用及び効果を奏することが可能である。

（動作）
次に、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置１Ｃの動作について、図１８を参照して説明する。図１８は、この発明の第４実施形態に係る医用画像処理装置による一連の動作を示すフローチャートである。

（ステップＳ４０）
まず、第１実施形態に係るステップＳ０１と同様に、画像入力部２は、画像記憶装置６０に記憶されている複数のボリュームデータを読み込んで、抽出部３に複数のボリュームデータを出力する。

（ステップＳ４１、Ｓ４２、Ｓ４３）
心臓領域抽出部３１は、画像入力部２から出力された複数のボリュームデータから、心臓の形態を表す第１データを抽出する（ステップＳ４１）。造影冠動脈抽出部３２は、第１データから、造影剤が流入した冠動脈の形態を表す第２データを抽出する（ステップＳ４２）。そして、非造影冠動脈抽出部３４は、第２データを利用して、複数のボリュームデータから冠動脈の形態を表す第３データを抽出する（ステップＳ４３）。

（ステップＳ４４）
以上のように各時間における冠動脈の形態を表す第３データが抽出されると、血流解析部４４は、各時間における第３データに基づいて、冠動脈の各領域における血流量、血液量、及び平均通過時間を求める。具体的には、血流解析部４４は、冠動脈の各領域におけるＣＴ値の時間変化に基づいて、血流量、血液量、及び平均通過時間を求める。

（ステップＳ４５）
そして、カラーマッピング部５は、血流量、血液量、又は平均通過時間のいずれかの値の大きさに応じた色を、冠動脈の各領域に割り当てることで、冠動脈の形態を表しつつ各領域に色が割り当てられた色ボリュームデータを生成する。

（ステップＳ４６からステップＳ４８）
そして、合成部６は、画像入力部２から出力された任意の時間におけるボリュームデータと、色ボリュームデータとを合成することで、合成ボリュームデータを生成する（ステップＳ４６）。表示画像生成部７は、その合成ボリュームデータにボリュームレンダリングなどの画像処理を施すことで、３次元画像データなどの表示用の合成画像データを生成する（ステップＳ４７）。そして、表示制御部８は、その合成画像データに基づく合成画像を表示部９１に表示させる（ステップＳ４８）。

冠動脈を表す画像には、血流量、血液量、又は平均通過時間の大きさに応じた色が割り当てられているため、この色の分布を観察することで、心筋への血液供給の程度を評価することが可能となる。

１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ 医用画像処理装置
２ 画像入力部
３、３Ａ 抽出部
４ 解析部
５ カラーマッピング部
６ 合成部
７ 表示画像生成部
８ 表示制御部
９ ユーザインターフェース（ＵＩ）
１０ 処理部
１１ 狭窄部位検出部
１２ 表示断面設定部
１３ 拡大表示画像生成部
３１ 心臓領域抽出部
３２ 造影冠動脈抽出部
３３ 中心線生成部
３４ 非造影冠動脈抽出部
３５ 冠動脈領域生成部
４１ 先端特定部
４２ 血流速度算出部
４３ 速度勾配算出部
４４ 血流解析部
５０ Ｘ線ＣＴ装置
６０ 画像記憶装置
９１ 表示部
９２ 操作部

Claims (14)

1. 造影剤が注入された被検体の心臓をＸ線ＣＴ装置で撮影することで得られた、前記撮影された時間がそれぞれ異なる複数のボリュームデータを受け付け、前記造影剤を注入してから所定時間が経過した後の複数のボリュームデータのそれぞれから、前記心臓の形態を表す第１データを抽出する心臓領域抽出手段と、
   前記複数の第１データのそれぞれから、前記造影剤が流入した冠動脈の形態を表す第２データを抽出し、前記第２データが表す冠動脈の形態に基づいて、前記所定時間に達するまでの異なる時間に撮影された複数のボリュームデータのそれぞれから、各時間における前記冠動脈の形態を表す第３データを抽出する冠動脈領域抽出手段と、
   前記撮影された時間がそれぞれ異なる複数の第３データのそれぞれにおける前記冠動脈の画素値に基づいて、前記冠動脈の各領域における血流速度を求める解析手段と、
   前記解析手段によって求められた前記各領域における血流速度の大きさに応じた色を、前記冠動脈の各領域に割り当てることで、前記色が割り当てられた冠動脈の形態を表す色ボリュームデータを生成する色割当手段と、
   を有することを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記解析手段は、前記撮影された時間が隣り合う第３データの画素値に基づいて、前記冠動脈における血流の移動距離を求め、前記移動距離を前記撮影された時間が隣り合う第３データ間の時間間隔で除算することで、前記各領域における血流速度を求め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. 前記解析手段は、前記各時間における前記第３データの画素値に基づいて、前記各時間における前記冠動脈を流れる造影剤の先端部を特定し、前記冠動脈の形態に従って、前記撮影された時間が隣り合う第３データ間において前記造影剤の先端部の移動先の位置を求め、その移動の距離を前記撮影された時間が隣り合う第３データ間の時間間隔で除算することで、前記各領域における血流速度を求めることを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記解析手段によって求められた前記各領域における血流速度に基づいて、狭窄部位候補を特定する狭窄部位検出手段と、
   前記狭窄部位候補における前記冠動脈の上流側においてその血流の移動方向を示すベクトルと直交する断面を設定する断面設定手段と、
   前記設定された断面における前記冠動脈の形態を表す断面画像データを生成する画像生成手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の医用画像処理装置。
5. 前記狭窄部位検出手段は、予め設定された閾値以上の大きさの血流速度を持つ領域が連続して存在する部位であって、範囲の大きさが予め設定された範囲内となる部位を前記狭窄部位候補として特定することを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記解析手段は、前記冠動脈において隣り合った領域における血流速度の差分を求めて、前記各領域における血流速度の勾配を求め、
   前記色割当手段は、前記血流速度の大きさの代わりに、前記血流速度の勾配の大きさに応じた色を前記冠動脈の各領域に割り当てることで、前記色が割り当てられた冠動脈の形態を表す色ボリュームデータを生成することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の医用画像処理装置。
7. 前記解析手段によって求められた前記各領域における血流速度の勾配に基づいて、狭窄部位候補を特定する狭窄部位検出手段と、
   前記狭窄部位候補における前記冠動脈の上流側においてその血流の移動方向を示すベクトルと直交する断面を設定する断面設定手段と、
   前記設定された断面における前記冠動脈の形態を表す断面画像データを生成する画像生成手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記狭窄部位検出手段は、予め設定された閾値以上の大きさの血流速度の勾配を持つ領域が連続して存在する部位であって、範囲の大きさが予め設定された範囲内となる部位を前記狭窄部位候補として特定することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記ボリュームデータと前記色ボリュームデータとを合成することで合成ボリュームデータを生成する合成手段と、
   前記合成ボリュームデータに基づく合成画像を前記表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の医用画像処理装置。
10. 前記ボリュームデータと前記色ボリュームデータとを合成することで合成ボリュームデータを生成する合成手段と、
    前記合成ボリュームデータに基づく合成画像と、前記断面画像データに基づく断面画像とを前記表示手段に表示させる表示制御手段と、
    を更に有することを特徴とする請求項４、請求項５、請求項７、又は請求項８のいずれかに記載の医用画像処理装置。
11. 前記断面設定手段は、前記交点を通って前記冠動脈の中心線に直交する断面を設定することを特徴とする請求項４、請求項５、請求項７、又は請求項８のいずれかに記載の医用画像処理装置。
12. コンピュータに、
    造影剤が注入された被検体の心臓をＸ線ＣＴ装置で撮影することで得られた、前記撮影された時間がそれぞれ異なる複数のボリュームデータを受け付け、前記造影剤を注入してから所定時間が経過した後の複数のボリュームデータのそれぞれから、前記心臓の形態を表す第１データを抽出する心臓領域抽出機能と、
    前記複数の第１データのそれぞれから、前記造影剤が流入した冠動脈の形態を表す第２データを抽出し、前記第２データが表す冠動脈の形態に基づいて、前記所定時間に達するまでの異なる時間に撮影された複数のボリュームデータのそれぞれから、各時間における前記冠動脈の形態を表す第３データを抽出する冠動脈領域抽出機能と、
    前記撮影された時間がそれぞれ異なる複数の第３データのそれぞれにおける前記冠動脈の画素値に基づいて、前記冠動脈の各領域における血流速度を求め、前記冠動脈において隣り合った領域における血流速度の差分を求めて、前記各領域における血流速度の勾配を求める解析機能と、
    前記解析機能によって求められた前記各領域における血流速度の勾配の大きさに応じた色を、前記冠動脈の各領域に割り当てることで、前記色が割り当てられた冠動脈の形態を表す色ボリュームデータを生成する色割当機能と、
    を実行させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
13. 前記解析機能によって求められた前記各領域における血流速度の勾配に基づいて、狭窄部位候補を特定する狭窄部位検出機能と、
    前記狭窄部位候補における前記冠動脈の上流側においてその血流の移動方向を示すベクトルと直交する断面を設定する断面設定機能と、
    前記設定された断面における前記冠動脈の形態を表す断面画像データを生成する画像生成機能と、
    を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする請求項１２に記載の医用画像処理プログラム。
14. 前記ボリュームデータと前記色ボリュームデータとを合成することで合成ボリュームデータを生成する合成機能と、
    前記合成ボリュームデータに基づく合成画像と、前記断面画像データに基づく断面画像とを前記表示手段に表示させる表示制御機能と、
    を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする請求項１３に記載の医用画像処理プログラム。

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