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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】5921132
(24)【登録日】2016年4月22日
(45)【発行日】2016年5月24日
(54)【発明の名称】医用画像処理システム
(51)【国際特許分類】
A61B 6/00 20060101AFI20160510BHJP
A61B 6/03 20060101ALI20160510BHJP
【ＦＩ】
A61B6/00 350P
A61B6/00 331A
A61B6/03 360D
A61B6/03 360G
A61B6/03 360J
【請求項の数】10
【全頁数】27
(21)【出願番号】特願2011-228076(P2011-228076)
(22)【出願日】2011年10月17日
(65)【公開番号】特開2013-85652(P2013-85652A)
(43)【公開日】2013年5月13日
【審査請求日】2014年9月26日
(73)【特許権者】
【識別番号】000003078
【氏名又は名称】株式会社東芝
(73)【特許権者】
【識別番号】594164542
【氏名又は名称】東芝メディカルシステムズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001380
【氏名又は名称】特許業務法人東京国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】若井 智司
【審査官】
田邉 英治
(56)【参考文献】
【文献】
特表２００２−５１５７７２（ＪＰ，Ａ）
【文献】
国際公開第２００７／０２６５９８（ＷＯ，Ａ１）
【文献】
特開２００６−１９８０６０（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００８−２０６５５６（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２０１０−２９６４１（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）
Ａ６１Ｂ ６／００− ６／１４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
造影された血管を含む３次元再構築されたボリュームデータと、造影Ｘ線画像とを取得する画像取得手段と、
前記ボリュームデータに基づいて血管を抽出する血管抽出手段と、
前記血管に基づいて、側副血行路及び虚血血管を分類する第１分類手段と、
前記ボリュームデータと前記造影Ｘ線画像とを位置合わせすることにより、前記第１分類手段による分類結果に基づいて前記造影Ｘ線画像の側副血行路及び虚血血管を分類する第２分類手段と、
を有する医用画像処理システム。
前記ボリュームデータに基づいて血管を抽出する血管抽出手段と、
前記血管に基づいて、側副血行路及び虚血血管を分類する第１分類手段と、
前記ボリュームデータと前記造影Ｘ線画像とを位置合わせすることにより、前記第１分類手段による分類結果に基づいて前記造影Ｘ線画像の側副血行路及び虚血血管を分類する第２分類手段と、
を有する医用画像処理システム。
【請求項2】
Ｘ線画像を収集するＸ線画像診断装置と、
造影剤用のカテーテルと接続され、前記造影剤用のカテーテルに造影剤を注入する造影剤注入装置と、
前記Ｘ線画像診断装置及び前記造影剤注入装置の動作によって取得された前記造影Ｘ線画像の側副血行路と、前記造影Ｘ線画像の虚血血管とに独立したフィルタをかけるフィルタ手段と、
前記フィルタされた側副血行路及び虚血血管に異なる画像処理を行なって合成画像を生成する画像合成手段と、をさらに有する請求項１に記載の医用画像処理システム。
造影剤用のカテーテルと接続され、前記造影剤用のカテーテルに造影剤を注入する造影剤注入装置と、
前記Ｘ線画像診断装置及び前記造影剤注入装置の動作によって取得された前記造影Ｘ線画像の側副血行路と、前記造影Ｘ線画像の虚血血管とに独立したフィルタをかけるフィルタ手段と、
前記フィルタされた側副血行路及び虚血血管に異なる画像処理を行なって合成画像を生成する画像合成手段と、をさらに有する請求項１に記載の医用画像処理システム。
【請求項3】
前記フィルタ手段は、前記造影Ｘ線画像の側副血行路に抑制フィルタをかける一方、前記造影Ｘ線画像の虚血血管に強調フィルタをかける請求項２に記載の医用画像処理システム。
【請求項4】
前記ボリュームデータに基づいてレイサム透視画像を生成するレイサム透視画像生成手段をさらに有し、
前記第２分類手段は、前記レイサム透視画像と前記造影Ｘ線画像とを位置合わせする請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の医用画像処理システム。
前記第２分類手段は、前記レイサム透視画像と前記造影Ｘ線画像とを位置合わせする請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の医用画像処理システム。
【請求項5】
前記第１分類手段は、
前記血管に基づいて、前記側副血行路を抽出する側副血行路抽出手段と、
前記血管及び前記側副血行路に基づいて、前記ボリュームデータから前記虚血血管を抽出する虚血血管抽出手段と、
前記血管、前記側副血行路、及び前記虚血血管に基づいて、前記ボリュームデータから正常血管な構造を抽出する正常血管抽出手段と、を有し、
前記第２分類手段は、
前記側副血行路、前記虚血血管、及び前記正常血管に基づいて、前記造影Ｘ線画像の側副血行路、前記造影Ｘ線画像の虚血血管、及び前記造影Ｘ線画像の正常血管を分類し、
前記画像合成手段は、
前記造影Ｘ線画像の正常血管と、前記フィルタ処理された側副血行路及び虚血血管とに異なる画像処理を行なって合成画像を生成する請求項２又は３に記載の医用画像処理システム。
前記血管に基づいて、前記側副血行路を抽出する側副血行路抽出手段と、
前記血管及び前記側副血行路に基づいて、前記ボリュームデータから前記虚血血管を抽出する虚血血管抽出手段と、
前記血管、前記側副血行路、及び前記虚血血管に基づいて、前記ボリュームデータから正常血管な構造を抽出する正常血管抽出手段と、を有し、
前記第２分類手段は、
前記側副血行路、前記虚血血管、及び前記正常血管に基づいて、前記造影Ｘ線画像の側副血行路、前記造影Ｘ線画像の虚血血管、及び前記造影Ｘ線画像の正常血管を分類し、
前記画像合成手段は、
前記造影Ｘ線画像の正常血管と、前記フィルタ処理された側副血行路及び虚血血管とに異なる画像処理を行なって合成画像を生成する請求項２又は３に記載の医用画像処理システム。
【請求項6】
前記画像合成手段は、前記ボリュームデータのレンダリング画像と、前記フィルタされた側副血行路及び虚血血管とを合成処理する請求項２又は３に記載の医用画像処理システム。
【請求項7】
治療用のカテーテルの先端位置を検出するカテーテル先端位置検出手段と、
前記側副血行路に前記治療用のカテーテル先端位置が進入したか否かを判断する判断手段と、をさらに有し、
前記画像合成手段は、前記判断手段によって前記側副血行路に前記治療用のカテーテル先端位置が進入すると判断する場合警告する請求項２又は３に記載の医用画像処理システム。
前記側副血行路に前記治療用のカテーテル先端位置が進入したか否かを判断する判断手段と、をさらに有し、
前記画像合成手段は、前記判断手段によって前記側副血行路に前記治療用のカテーテル先端位置が進入すると判断する場合警告する請求項２又は３に記載の医用画像処理システム。
【請求項8】
前記血管を含む領域の機能画像を取得する機能画像を取得する機能画像取得手段をさらに有し、
前記画像合成手段は、前記側副血行路、虚血血管、及び前記機能画像に異なる画像処理を行なって合成画像を生成する請求項２又は３に記載の医用画像処理システム。
前記画像合成手段は、前記側副血行路、虚血血管、及び前記機能画像に異なる画像処理を行なって合成画像を生成する請求項２又は３に記載の医用画像処理システム。
【請求項9】
前記ボリュームデータの元となる血管造影画像として、治療前の血管造影画像と、治療後の後の血管造影画像を取得し、治療前の血管造影画像に基づく治療前のボリュームデータと、治療後の血管造影画像に基づく治療後のボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段をさらに有し、
前記第１分類手段は、前記治療前のボリュームデータに基づく治療前の血管と、前記治療後のボリュームデータに基づく治療後の血管を抽出し、前記治療前の血管に基づく治療前の側副血行路及び虚血血管と、前記治療後の血管に基づく治療後の側副血行路及び虚血血管とを分類し、
前記治療前の側副血行路と、前記治療後の側副血行路とに基づいて、側副血行路の体積収縮率を算出する側副血行路評価手段と、
前記治療前の虚血血管と、前記治療後の虚血血管とに基づいて、虚血血管の体積収縮率を算出する虚血血管評価手段と、
前記側副血行路の体積収縮率と、前記虚血血管の体積拡張率とに基づいて、治療効果を判定する治療効果判定手段と、をさらに有する請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の医用画像処理システム。
前記第１分類手段は、前記治療前のボリュームデータに基づく治療前の血管と、前記治療後のボリュームデータに基づく治療後の血管を抽出し、前記治療前の血管に基づく治療前の側副血行路及び虚血血管と、前記治療後の血管に基づく治療後の側副血行路及び虚血血管とを分類し、
前記治療前の側副血行路と、前記治療後の側副血行路とに基づいて、側副血行路の体積収縮率を算出する側副血行路評価手段と、
前記治療前の虚血血管と、前記治療後の虚血血管とに基づいて、虚血血管の体積収縮率を算出する虚血血管評価手段と、
前記側副血行路の体積収縮率と、前記虚血血管の体積拡張率とに基づいて、治療効果を判定する治療効果判定手段と、をさらに有する請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の医用画像処理システム。
【請求項10】
造影された血管を含む３次元再構築されたボリュームデータを取得する画像取得手段と、
前記ボリュームデータに基づいて血管を抽出する血管抽出手段と、
前記血管に基づいて、側副血行路及び虚血血管を分類する分類手段と、
前記側副血行路及び前記虚血血管に異なる画像処理を行なって合成画像を生成する画像合成手段と、
前記虚血血管としてみなされる中大脳動脈上にバイパス位置を接続点座標として設定する接続点座標設定手段と、
前記ボリュームデータに基づいて、浅側頭動脈上にバイパス用の血管分岐を血管分岐座標として設定する血管分岐座標設定手段と、
前記接続点座標と、前記血管分岐座標とに基づいて、前記接続点座標と前記血管分岐座標との間の接続に必要な距離を算出する接続距離演算手段と、
前記血管分岐座標に基づいて、バイパス用の浅側頭動脈のバイパス治療前の血流量を算出するバイパス用血管血流量演算手段と、
前記バイパス用の浅側頭動脈の血流量と、前記接続点座標とに基づいて、前記中大脳動脈のバイパス治療前の血流量を推定する虚血血管血流量推定手段と、
前記中大脳動脈のバイパス治療前の血流量と、前記接続距離とに基づいて、バイパス治療後の中大脳動脈の血流量を推定して、前記バイパス用の浅側頭動脈が治療に適合するか否かの判定を行なうバイパス術適合判定手段と、
を有する医用画像処理システム。
前記ボリュームデータに基づいて血管を抽出する血管抽出手段と、
前記血管に基づいて、側副血行路及び虚血血管を分類する分類手段と、
前記側副血行路及び前記虚血血管に異なる画像処理を行なって合成画像を生成する画像合成手段と、
前記虚血血管としてみなされる中大脳動脈上にバイパス位置を接続点座標として設定する接続点座標設定手段と、
前記ボリュームデータに基づいて、浅側頭動脈上にバイパス用の血管分岐を血管分岐座標として設定する血管分岐座標設定手段と、
前記接続点座標と、前記血管分岐座標とに基づいて、前記接続点座標と前記血管分岐座標との間の接続に必要な距離を算出する接続距離演算手段と、
前記血管分岐座標に基づいて、バイパス用の浅側頭動脈のバイパス治療前の血流量を算出するバイパス用血管血流量演算手段と、
前記バイパス用の浅側頭動脈の血流量と、前記接続点座標とに基づいて、前記中大脳動脈のバイパス治療前の血流量を推定する虚血血管血流量推定手段と、
前記中大脳動脈のバイパス治療前の血流量と、前記接続距離とに基づいて、バイパス治療後の中大脳動脈の血流量を推定して、前記バイパス用の浅側頭動脈が治療に適合するか否かの判定を行なうバイパス術適合判定手段と、
を有する医用画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の一態様としての本実施形態は、画像を生成したり、画像をデータ処理したりする医用画像処理システムに関する。
【背景技術】
【0002】
造影剤でコントラストを強調した血管を撮影するため、例えば略Ｃ字形状の支持器（Ｃアーム）の両端にそれぞれ具備するＸ線管とＦＰＤ（ｆｌａｔ ｐａｎｅｌ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）又はＩ．Ｉ．（ｉｍａｇｅ ｉｎｔｅｎｓｉｆｉｅｒ）及び画像処理部からなる造影Ｘ線画像診断装置が知られている。この造影Ｘ線画像診断装置は、一般にはアンギオ装置とも称呼され、被検体としての患者へのカテーテル挿入作業等の医師による診断・治療（診療）や、Ｘ線撮影を行なうことができる。
【0003】
一般的に、側副血行路やその周辺血管の観察には、Ｘ線画像診断装置、Ｘ線ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、及びＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ）装置による医用画像撮像技術が存在する。
【0004】
なお、先行技術として、血管等の関心組織の様々な構造を分かり易く示した画像を得る技術（例えば、特許文献１参照。）がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２００９−１２５５８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
従来技術では、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、及び造影Ｘ線画像診断装置等の医用画像診断装置によって収集された血管造影画像（造影剤を使用しない非造影ＭＲＡ画像を含む）に基づいて抽出される側副血行路は局所的に密集しており、もやもや病（ウィリス動脈輪閉塞症）のように画像上に雲のように抽出される。よって、側副血行路は、血管造影画像を用いて周辺の血管構造を観察する際の障害となっていた。また、側副血行路の下流に位置する血管は血流量が低下しており、画像上では細く描出されることが多い。そのため、側副血行路によって、周辺の血管構造を把握することが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本実施形態に係る医用画像処理システムは、上述した課題を解決するために、血管を含む血管造影画像を取得する血管造影画像取得手段と、前記血管造影画像を３次元再構築してボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに基づいて血管を抽出する血管抽出手段と、前記血管に基づいて、側副血行路及び虚血血管を分類する分類手段と、前記側副血行路及び前記虚血血管に異なる画像処理を行なって合成画像を生成する画像合成手段と、を有する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】第１実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図。
【図2】第１実施形態に係る医用画像処理システムのアンギオ装置の機能を示すブロック図。
【図3】血管造影画像（ＣＴ画像）の一例を示す図。
【図4】脳血管のレンダリング画像の一例を示す図。
【図5】側副血行路のレンダリング画像の一例を示す図。
【図6】虚血血管のレンダリング画像の一例を示す図。
【図7】正常血管のレンダリング画像の一例を示す図。
【図8】造影Ｘ線画像の一例を示す図。
【図9】側副血行路の画像の一例を示す図。
【図10】虚血血管の画像の一例を示す図。
【図11】正常血管の画像の一例を示す図。
【図12】抑制フィルタ処理された側副血行路の画像の一例を示す図。
【図13】上段に従来技術による造影Ｘ線画像を示し、下段に第１実施形態による合成画像の一例を示す図。
【図14】第２実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図。
【図15】第２実施形態に係る医用画像処理システムのアンギオ装置の機能を示すブロック図。
【図16】第３実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図。
【図17】第３実施形態に係る医用画像処理システムのアンギオ装置の機能を示すブロック図。
【図18】警告表示の一例を示す図。
【図19】第４実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図。
【図20】第４実施形態に係る医用画像処理システムの医用画像処理装置の機能を示すブロック図。
【図21】第５実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図。
【図22】第５実施形態に係る医用画像処理システムの医用画像処理装置の機能を示すブロック図。
【図23】第６実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図。
【図24】第６実施形態に係る医用画像処理システムの医用画像処理装置の機能を示すブロック図。
【図25】表示される治療の判定結果の一例を示す図。
【図26】第７実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図。
【図27】第７実施形態に係る医用画像処理システムの医用画像処理装置の機能を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【0009】
本実施形態に係る医用画像処理システムについて、添付図面を参照して説明する。
【0011】
図１は、第１実施形態に係る医用画像処理システム１を示す。医用画像処理システム１は、Ｘ線画像診断装置としてのアンギオ装置１０を含む。アンギオ装置１０は、大きくは、保持装置１１及びＤＦ（ｄｉｇｉｔａｌ ｆｌｕｏｒｏｇｒａｐｈｙ）装置１２によって構成される。
【0012】
保持装置１１は、Ｘ線管２１、Ｘ線検出装置２２、Ｃアーム２３、天板（カテーテルテーブル）２５、高電圧供給装置２６、駆動機構２７及び造影剤自動注入装置（インジェクタ）２８を設ける。なお、保持装置１１は、Ｘ線管２１が天板２５の下方に位置するアンダーチューブタイプである場合を説明するが、Ｘ線管２１が天板２５の上方に位置するオーバーチューブタイプである場合であってもよい。また、Ｘ線管２１のＸ線の出射側に、複数枚の鉛羽で構成されるＸ線照射野絞りや、シリコンゴム等で形成されハレーションを防止するために所定量の照射Ｘ線を減衰させる補償フィルタを設けてもよい。
【0013】
Ｘ線管２１は、Ｃアーム２３の一端に設けられ、高電圧供給回路２６から高電圧電力の供給を受けて、この高電圧電力の条件に応じて被検体（患者）Ｐに向かってＸ線を曝射する。
【0014】
Ｘ線検出装置２２は、Ｃアーム２３の他端であってＸ線管２１の出射側に設けられ、患者Ｐを透過したＸ線を検出する。Ｘ線検出装置２２は、Ｉ．Ｉ．（ｉｍａｇｅ ｉｎｔｅｎｓｉｆｉｅｒ）−ＴＶ系であり、大きくは、Ｉ．Ｉ．２２ａ及びＴＶカメラ２２ｂを備える。なお、Ｘ線検出装置２２は、ＦＰＤ（ｆｌａｔ ｐａｎｅｌ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）によって構成されていてもよい。
【0015】
Ｉ．Ｉ．２２ａは、患者Ｐを透過したＸ線を可視光に変換し、さらに、光−電子−光変換の過程で輝度の倍増を行なって感度のよい投影データを形成させる。ＴＶカメラ２２ｂは、ＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ）撮像素子を用いて光学的な投影データを電気信号に変換する。
【0016】
Ｃアーム２３は、その一端にＸ線管２１を、他端にＸ線検出装置２２を支持することで、Ｘ線管２１とＸ線検出装置２２とを、患者Ｐを中心に対向配置させる。Ｃアーム２３は、駆動機構２７によって、その移動量、移動タイミング及び移動速度が制御される。
【0017】
天板２５は、患者Ｐを載置する。
【0018】
高電圧供給装置２６は、ＤＦ装置１２の制御によって、Ｘ線管２１に高電圧電力を供給する。
【0019】
駆動機構２７は、ＤＦ装置１２による制御に従って、Ｃアーム２３を円弧動（ＬＡＯ（ｌｅｆｔ ａｎｔｅｒｉｏｒ ｏｂｌｉｑｕｅ ｖｉｅｗ）方向及びＲＡＯ（ｒｉｇｈｔ ａｎｔｅｒｉｏｒ ｏｂｌｉｑｕｅ ｖｉｅｗ）方向の移動）させたり、Ｃアーム２３を回転動（ＣＲＡ（ｃｒａｎｉａｌ ｖｉｅｗ）方向及びＣＡＵ（ｃａｕｄａｌ ｖｉｅｗ）方向の移動）させたりする。
【0020】
また、駆動機構２７は、ＤＦ装置１２による制御に従ってＣアーム２３を患者Ｐの天板２５の長手方向に対して平行移動させたり、Ｃアーム２３及び天板２５を一体として起倒させたりする。さらに、駆動機構２７は、Ｘ線管２１及びＸ線検出装置２２を患者Ｐの天板２５の長手方向に移動させて撮影するために、ＤＦ装置１２による制御に従ってＣアーム２３を患者Ｐの天板２５の長手方向に直線移動させる。加えて、駆動機構２７は、ＤＦ装置１２による制御に従って天板２５を上下方向、左右方向及び長手方向に移動させる。
【0021】
インジェクタ２８は、ＤＦ装置１２による制御に従って患者Ｐの患部に挿入された造影剤用のカテーテル（図示しない）に対して造影剤を注入する装置である。
【0022】
一方、ＤＦ装置１２は、コンピュータをベースとして構成されており、病院基幹のＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークＮと相互通信可能である。ＤＦ装置１２は、大きくは、Ａ／Ｄ（ａｎａｌｏｇ ｔｏ ｄｉｇｉｔａｌ）変換回路３０、画像生成回路３１、画像メモリ３２、表示装置３４、プロセッサとしてのＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）３５、包括メモリ３６、ＨＤＤ（ｈａｒｄ ｄｉｓｃ ｄｒｉｖｅ）３７、入力装置３８、通信制御装置３９、及びシステム制御装置４０等のハードウェアから構成される。ＣＰＵ３５は、共通信号伝送路としてのバスを介して、ＤＦ装置１２を構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、ＤＦ装置１２は、記録媒体用のドライブ（図示しない）を具備する場合もある。
【0023】
Ａ／Ｄ変換回路３０は、Ｘ線検出装置２２から出力された時系列的なアナログ信号（ビデオ信号）をデジタル信号に変換する。
【0024】
画像生成回路３１は、ＣＰＵ３５の制御によって、Ａ／Ｄ変換回路３０から出力された投影データのデジタル信号に対して対数変換処理（ＬＯＧ処理）行ない、必要に応じて加算処理してフレーム単位の画像データを生成し、その画像データを画像メモリ３２に記憶させる。また、画像生成回路３１は、フレーム単位の画像データに対して画像処理を施し、画像処理後の画像データを画像メモリ３２に記憶させる。画像処理としては、画像データに対する拡大／階調／空間ファイルタ処理や、時系列に蓄積された画像データの最小値／最大値トレース処理、及びノイズを除去するための加算処理等が挙げられる。画像生成回路３１によって生成された画像データは、ＣＰＵ３５に出力されると共に、画像メモリ３２等の記憶装置に記憶される。
【0025】
画像メモリ３２は、ＣＰＵ３５の制御によって、画像生成回路３１から出力された画像データを記憶する。
【0026】
表示装置３４には、ＶＲＡＭ（ｖｉｄｅｏ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ、図示しない）等の表示用画像メモリ、Ｄ／Ａ（ｄｉｇｉｔａｌ ｔｏ ａｎａｌｏｇ）変換器及び表示回路が含まれる。ＣＰＵ３５の制御によって、表示しようとするイメージデータを展開するＶＲＡＭにイメージデータ等を展開することで画像データを表示装置３４に表示させる。ＣＰＵ３５から出力される合成画像を静止画像として、また、動画再生として表示する。
【0027】
ＣＰＵ３５は、半導体で構成された電子回路が複数の端子を持つパッケージに封入されている集積回路（ＬＳＩ）の構成をもつ制御装置である。ＣＰＵ３５は、医師及び技師等のオペレータによって入力装置３８が操作等されることにより指令が入力されると、包括メモリ３６に記憶しているプログラムを実行する。又は、ＣＰＵ３５は、ＨＤＤ３７に記憶しているプログラム、ネットワークＮから転送され通信制御装置３９で受信されてＨＤＤ３７にインストールされたプログラム、又は記録媒体用のドライブ（図示しない）に装着された記録媒体から読み出されてＨＤＤ３７にインストールされたプログラムを、包括メモリ３６にロードして実行する。
【0028】
包括メモリ３６は、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）等の要素を兼ね備える構成をもつ記憶装置である。包括メモリ３６は、ＩＰＬ（ｉｎｉｔｉａｌ ｐｒｏｇｒａｍ ｌｏａｄｉｎｇ）、ＢＩＯＳ（ｂａｓｉｃ ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ ｓｙｓｔｅｍ）及びデータを記憶したり、ＣＰＵ３５のワークメモリやデータの一時的な記憶に用いたりする記憶装置である。
【0029】
ＨＤＤ３７は、磁性体を塗布又は蒸着した金属のディスクが着脱不能で内蔵されている構成をもつ記憶装置である。ＨＤＤ３７は、ＤＦ装置１２にインストールされたプログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）等も含まれる）や、データを記憶する。また、ＯＳに、ユーザに対する情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力装置３８によって行なうことができるＧＵＩ（ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供させることもできる。
【0030】
入力装置３８としては、オペレータによって操作が可能なキーボード及びマウス等によって構成され、操作に従った入力信号がＣＰＵ３５に送られる。入力装置３８は、大きくは、メインコンソール及びシステムコンソールによって構成される。
【0031】
通信制御装置３９は、各規格に応じた通信制御を行なう。通信制御装置３９は、ネットワークＮに接続することができる機能を有しており、これにより、アンギオ装置１０は、通信制御装置３９からネットワークＮ網に接続することができる。
【0032】
システム制御装置４０は、図示しないＣＰＵ及びメモリを含んでいる。システム制御装置４０は、ＣＰＵ３５からの指示に従って、保持装置１１の高電圧供給装置２６、駆動機構２７及びインジェクタ２８等の動作を制御する。
【0033】
図２は、第１実施形態に係る医用画像処理システム１のアンギオ装置１０の機能を示すブロック図である。
【0034】
図１に示すＣＰＵ３５がプログラムを実行することによって、アンギオ装置１０は、図２に示すように、血管造影画像取得部５１、ボリュームデータ生成部５２、脳血管抽出部５３、第１分類部５４、血管造影撮影制御部５５、レイサム透視画像生成部５６、位置合わせ処理部５７、第２分類部５８、フィルタ部５９、及び画像合成部６０として機能する。なお、図２に示す各構成要素５１乃至６０をＣＰＵ３５の機能として説明するが、その場合に限定されるものではなく、各構成要素５１乃至６０をハードウェアとしてアンギオ装置１０に備えるものであってもよい。
【0035】
血管造影画像取得部５１は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、及び造影Ｘ線画像診断装置等の医用画像診断装置によって収集された血管造影画像（造影剤を使用しない非造影ＭＲＡ画像を含む）のデータを、ＨＤＤ３７等の記憶装置、又は、ネットワークＮ及び通信制御装置３９を介して取得する機能を有する。血管造影画像（ＣＴ画像）の一例を図３に示す。
【0036】
ボリュームデータ生成部５２は、血管造影画像取得部５１によって取得された血管造影画像を３次元画像処理するために、３次元再構築してボリュームデータを生成する機能を有する。
【0037】
脳血管抽出部５３は、ボリュームデータ生成部５２によって生成されたボリュームデータから脳血管のデータを抽出する機能を有する。脳血管抽出部５３によって抽出された脳血管のレンダリング画像の一例を図４に示す。
【0038】
第１分類部５４は、脳血管抽出部５３によって抽出された脳血管に基づいて、脳血管を、側副血行路、虚血血管、及び正常血管を分類する機能を有する。第１分類部５４は、第１側副血行路抽出部５４ａ、第１虚血血管抽出部５４ｂ、及び第１正常血管抽出部５４ｃを有する。
【0039】
第１側副血行路抽出部５４ａは、脳血管抽出部５３によって抽出された脳血管全体から、主動脈又は主静脈の血行路に閉塞が生じた場合等に、枝分かれや側枝により形成された迂回路によって組織への血流が確保されたり、心臓への還流が維持されたりする循環系としての側副血行路のデータを抽出する機能を有する。第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された側副血行路のレンダリング画像の一例を図５に示す。
【0040】
第１虚血血管抽出部５４ｂは、脳血管抽出部５３によって抽出された脳血管全体と、第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された側副血行路とに基づいて、下流側で血流量が低下した血管である虚血血管のデータを抽出する機能を有する。第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された虚血血管のレンダリング画像の一例を図６に示す。
【0041】
第１正常血管抽出部５４ｃは、脳血管抽出部５３によって抽出された脳血管全体と、第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された側副血行路と、第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された虚血血管とに基づいて、正常血管のデータを抽出する機能を有する。第１正常血管抽出部５４ｃによって抽出された正常血管のレンダリング画像の一例を図７に示す。
【0042】
なお、第１分類部５４は、副側血行路、虚血血管、正常血管の順で抽出処理を行なうものとして説明したが、その場合に限定されるものではない。また、第１分類部５４の各抽出部５４ａ〜５４ｃは、人体の３次元アトラス（Ａｔｌａｓ）との比較、特徴量による推定、又はモルフォルジカルフィルタによる推定に基づいて存在確率が最も高い部位として、側副血行路、虚血血管、及び正常血管を抽出する。アトラスは、複数の画像データから、統計的、学習的に生成される対象臓器の形状データである。一般的に、アトラスには正常構造しか含まれていないため、アトラスは、側副血行路のような異常構造を対象には使用できない。
【0043】
血管造影撮影制御部５５は、患者Ｐに造影剤用のカテーテルが挿入されると、システム制御装置４０を介して高電圧供給装置２６、インジェクタ２８、及び駆動機構２７を制御することによって、決定された撮影条件に基づく線量のＸ線を患者Ｐの頭部に照射させる血管造影撮影を実行させる機能と、画像生成回路３１によって生成された造影Ｘ線画像（投影画像）を取得する機能を有する。血管造影撮影制御部５５によって取得される造影Ｘ線画像の一例を図８に示す。
【0044】
レイサム透視画像生成部５６は、ボリュームデータ生成部５２によって生成されたボリュームデータを透視投影（ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）、かつ、レイサムレンダリング（ｒａｙｓｕｍ ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）処理して、レイサム透視画像のデータを生成する機能を有する。
【0045】
位置合わせ処理部５７は、レイサム透視画像生成部５６によって生成されたレイサム透視画像と、血管造影撮影制御部５５によって逐次取得された造影Ｘ線画像とを略リアルタイムに位置合わせする機能を有する。なお、位置合わせ処理部５７による位置合わせは、レイサム透視画像と造影Ｘ線画像とを用いるものに限定されるものではない。例えば、位置合わせ処理部５７は、データに付帯される、撮影位置及び範囲等の画像付帯情報を用いる方法がある。
【0046】
第２分類部５８は、第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された、ボリュームデータの側副血行路と、第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された、ボリュームデータの虚血血管と、第１正常血管抽出部５４ｃによって抽出された、ボリュームデータの正常血管とに基づいて、位置合わせ処理部５７によって位置合わせされた造影Ｘ線画像から各血管を分類する機能を有する。第２分類部５８は、第２側副血行路抽出部５８ａ、第２側副血行路抽出部５８ｂ、及び第２正常血管抽出部５８ｃを有する。
【0047】
第２側副血行路抽出部５８ａは、第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された、ボリュームデータの側副血行路に基づいて、位置合わせ処理部５７によって位置合わせされた造影Ｘ線画像から側副血行路のデータを抽出する機能を有する。第２側副血行路抽出部５８ａによって抽出された側副血行路の画像の一例を図９に示す。
【0048】
第２虚血血管抽出部５８ｂは、第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された、ボリュームデータの虚血血管に基づいて、位置合わせ処理部５７によって位置合わせされた造影Ｘ線画像から虚血血管のデータを抽出する機能を有する。第２虚血血管抽出部５８ｂによって抽出された虚血血管の画像の一例を図１０に示す。
【0049】
第２正常血管抽出部５８ｃは、第１正常血管抽出部５４ｃによって抽出された、ボリュームデータの正常血管に基づいて、位置合わせ処理部５７によって位置合わせされた造影Ｘ線画像から正常血管のデータを抽出する機能を有する。第２正常血管抽出部５８ｃによって抽出された正常血管の画像の一例を図１１に示す。
【0050】
フィルタ部５９は、抑制フィルタ部５９ａ及び強調フィルタ部５９ｂを有する。強調表示対象が虚血血管である場合、フィルタ部５９の抑制フィルタ部５９ａが側副血行路を表示抑制するための処理を行ない、強調フィルタ部５９ｂが虚血血管を強調表示するための処理を行なう。一方、図示しないが、強調表示対象が側副血行路である場合、フィルタ部５９の抑制フィルタ部５９ａが虚血血管を表示抑制するための処理を行ない、強調フィルタ部５９ｂが側副血行路を強調表示するための処理を行なう。
【0051】
第２側副血行路抽出部５８ａによって抽出された、造影Ｘ線画像の側副血行路が異常に発達した血管構造であるので、抑制フィルタ部５９ａは、強調表示対象が虚血血管である場合、造影Ｘ線画像の側副血行路を抑制表示するための抑制フィルタをかける機能を有する。抑制フィルタ部５９ａによって抑制フィルタ処理された側副血行路の画像の一例を図１２に示す。
【0052】
第２虚血血管抽出部５８ｂによって抽出された、造影Ｘ線画像の虚血血管が正常血管構造であるので、強調フィルタ部５９ｂは、強調表示対象が虚血血管である場合、造影Ｘ線画像の虚血血管を強調表示するための強調フィルタをかける機能を有する。強調フィルタ部５９ｂによって強調フィルタ処理された虚血血管の画像の一例を図１３に示す。
【0053】
画像合成部６０は、抑制フィルタ部５９ａによってフィルタ処理された側副血行路と、強調フィルタ部５９ｂによってフィルタ処理された虚血血管と、第２正常血管抽出部５８ｃによって抽出された正常血管とに異なる画像処理を行なって合成処理して、合成画像のデータを逐次生成する機能を有する。画像合成部６０は、フィルタ処理された側副血行路及び虚血血管と、正常血管とがそれぞれ独立した表示属性（表示／非表示状態、色、及び透明度等）となるような設定した上で、合成画像のデータを逐次生成する。合成画像には、種々のパラメータの文字情報や目盛等も合成されている。画像合成部６０によって生成された合成画像は、ビデオ信号として表示装置３４に送られ、表示装置３４を介して表示される。画像合成部６０によって略リアルタイムに合成画像が動画再生にて表示されることになる。
【0054】
図１３は、上段に従来技術による造影Ｘ線画像を示し、下段に第１実施形態による合成画像の一例を示す図である。図１３に示す造影Ｘ線画像及び合成画像は、左側から右側にかけて時系列で並べられている。
【0055】
図１３の上段に示すように、従来技術による造影Ｘ線画像は、時間の経過と共に造影剤の流入領域が拡がっているが、副血行路、虚血血管、及び正常血管を分類していないため、副血行路、虚血血管、及び正常血管が同一の表示属性で表示される。
【0056】
一方、図１３の下段に示すように、第１実施形態の合成画像も、時間の経過と共に造影剤の流入領域が拡がっている。しかしながら、図１３の下段では、側副血行路、虚血血管、及び正常血管が異なる表示属性でそれぞれ表示される。
【0057】
第１実施形態に係る医用画像処理システム１によると、造影Ｘ線画像における脳血管を側副血行路及び虚血血管に分類し、各血管に異なる画像処理を施してフィルタ処理して、各血管を独立した表示属性にて表示することによって、血管構造を視認可能な画像としてリアルタイム再生表示できる。
【0058】
（第２実施形態）第２実施形態は、側副血行路及び虚血血管と、ボリュームデータのレンダリング画像とを合成して表示する点が第１実施形態と異なる。
【0059】
図１４は、第２実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図である。
【0060】
図１４は、第２実施形態に係る医用画像処理システム１Ａを示す。医用画像処理システム１Ａは、Ｘ線画像診断装置としてのアンギオ装置１０Ａを含む。アンギオ装置１０Ａは、大きくは、保持装置１１及びＤＦ装置１２Ａによって構成される。
【0061】
ＤＦ装置１２Ａは、コンピュータをベースとして構成されており、病院基幹のＬＡＮ等のネットワークＮと相互通信可能である。ＤＦ装置１２Ａは、大きくは、Ａ／Ｄ変換回路３０、画像生成回路３１、画像メモリ３２、表示装置３４、プロセッサとしてのＣＰＵ３５Ａ、包括メモリ３６、ＨＤＤ３７、入力装置３８、通信制御装置３９、及びシステム制御装置４０等のハードウェアから構成される。ＣＰＵ３５Ａは、共通信号伝送路としてのバスを介して、ＤＦ装置１２Ａを構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、ＤＦ装置１２Ａは、記録媒体用のドライブ（図示しない）を具備する場合もある。
【0062】
ＣＰＵ３５Ａの構成は、図１を用いて説明したＣＰＵ３５と同様であるので、説明を省略する。
【0064】
図１５は、第２実施形態に係る医用画像処理システム１Ａのアンギオ装置１０Ａの機能を示すブロック図である。
【0065】
図１４に示すＣＰＵ３５Ａがプログラムを実行することによって、アンギオ装置１０Ａは、図１５に示すように、血管造影画像取得部５１、ボリュームデータ生成部５２、脳血管抽出部５３、第１分類部５４、血管造影撮影制御部５５、レイサム透視画像生成部５６、位置合わせ処理部５７、第２分類部５８、フィルタ部５９、及び画像合成部６０Ａとして機能する。なお、図１５に示す各構成要素５１乃至６０ＡをＣＰＵ３５Ａの機能として説明するが、その場合に限定されるものではなく、各構成要素５１乃至６０Ａをハードウェアとしてアンギオ装置１０Ａに備えるものであってもよい。
【0067】
画像合成部６０Ａは、ボリュームデータ生成部５２によって生成されたボリュームデータに基づくレンダリング（ＭＰＲを含む）画像と、抑制フィルタ部５９ａによってフィルタ処理された側副血行路と、強調フィルタ部５９ｂによってフィルタ処理された虚血血管と、第２正常血管抽出部５８ｃによって抽出された正常血管とを合成処理して、各血管が独立した表示属性となるような設定した上で、合成画像のデータを逐次生成する機能を有する。合成画像には、種々のパラメータの文字情報や目盛等も合成されている。画像合成部６０Ａによって生成された合成画像は、ビデオ信号として表示装置３４に送られ、表示装置３４を介して表示される。画像合成部６０Ａによって略リアルタイムに合成画像が動画再生にて表示されることになる。
【0068】
画像合成部６０Ａによって生成される合成画像は、治療用のカテーテルを挿入する際のロードマップに利用することができる。
【0069】
第２実施形態に係る医用画像処理システム１Ａによると、造影Ｘ線画像における脳血管を側副血行路及び虚血血管に分類し、各血管に異なる画像処理を施してフィルタ処理して、各血管を独立した表示属性にて表示することによって、アンギオ装置１０Ａによるカテーテル治療時に、血管構造を視認可能な画像としてリアルタイム再生表示できる。
【0070】
（第３実施形態）第３実施形態は、透視しながら患者に治療用のカテーテルを進入させる際の構成を有する点が第１及び第２実施形態と異なる。
【0071】
図１６は、第３実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図である。
【0072】
図１６は、第３実施形態に係る医用画像処理システム１Ｂを示す。医用画像処理システム１Ｂは、Ｘ線画像診断装置としてのアンギオ装置１０Ｂを含む。アンギオ装置１０Ｂは、大きくは、保持装置１１及びＤＦ装置１２Ｂによって構成される。
【0073】
ＤＦ装置１２Ｂは、コンピュータをベースとして構成されており、病院基幹のＬＡＮ等のネットワークＮと相互通信可能である。ＤＦ装置１２Ｂは、大きくは、Ａ／Ｄ変換回路３０、画像生成回路３１、画像メモリ３２、表示装置３４、プロセッサとしてのＣＰＵ３５Ｂ、包括メモリ３６、ＨＤＤ３７、入力装置３８、通信制御装置３９、及びシステム制御装置４０等のハードウェアから構成される。ＣＰＵ３５Ｂは、共通信号伝送路としてのバスを介して、ＤＦ装置１２Ｂを構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、ＤＦ装置１２Ｂは、記録媒体用のドライブ（図示しない）を具備する場合もある。
【0074】
ＣＰＵ３５Ｂの構成は、図１を用いて説明したＣＰＵ３５と同様であるので、説明を省略する。
【0076】
図１７は、第３実施形態に係る医用画像処理システム１Ｂのアンギオ装置１０Ｂの機能を示すブロック図である。
【0077】
図１６に示すＣＰＵ３５Ｂがプログラムを実行することによって、アンギオ装置１０Ｂは、図１７に示すように、血管造影画像取得部５１、ボリュームデータ生成部５２、脳血管抽出部５３、第１分類部５４、血管造影撮影制御部５５、レイサム透視画像生成部５６、位置合わせ処理部５７、第２分類部５８、フィルタ部５９、画像合成部６０Ｂ、カテーテル先端位置取得部６１、注目領域設定部６２、透視制御部６３、及び警告判断部６４として機能する。なお、図１７に示す各構成要素５１乃至６４をＣＰＵ３５Ｂの機能として説明するが、その場合に限定されるものではなく、各構成要素５１乃至６４をハードウェアとしてアンギオ装置１０Ｂに備えるものであってもよい。
【0079】
画像合成部６０Ｂは、抑制フィルタ部５９ａによってフィルタ処理された側副血行路と、強調フィルタ部５９ｂによってフィルタ処理された虚血血管と、第２正常血管抽出部５８ｃによって抽出された正常血管とを合成処理して、各血管が独立した表示属性となるような設定した上で、合成画像のデータを逐次生成する機能を有する。合成画像には、種々のパラメータの文字情報や目盛等も合成されている。画像合成部６０Ｂによって生成された合成画像は、ビデオ信号として表示装置３４に送られ、表示装置３４を介して表示される。画像合成部６０Ｂによって略リアルタイムに合成画像が動画再生にて表示されることになる。
【0080】
カテーテル先端位置取得部６１は、３次元位置センサ（図示しない）等で特定した治療用のカテーテル先端の現在位置を逐次検出する機能を有する。
【0081】
注目領域設定部６２は、画像合成部６０Ｅによって生成された合成画像上に、注目領域を設定する機能を有する。例えば、注目領域設定部６２は、側副血行路に治療用のカテーテルを進入させたくない場合、表示装置３４を介して表示された合成画像上で術者が選択した側副血行路を注目領域として設定する。
【0082】
透視制御部６３は、システム制御装置４０を介して高電圧供給装置２６及び駆動機構２７を制御することによって、決定された透視条件に基づく比較的低い線量のＸ線を患者Ｐの頭部に照射させる透視を実行させる機能と、画像生成回路３１によって生成された透視画像を取得する機能を有する。術者は、透視制御部６３によって透視が行なわれている間、患者Ｐの患部まで治療用のカテーテルを挿入させる。
【0083】
画像合成部６０Ｂは、前述の合成画像と、透視制御部６３によって逐次取得される透視画像とを合成処理して、透視合成画像のデータを逐次生成する機能を有する。透視合成画像には、種々のパラメータの文字情報や目盛等も合成されている。画像合成部６０Ｂによって生成された透視合成画像は、ビデオ信号として表示装置３４に送られ、表示装置３４を介して表示される。画像合成部６０Ｂによって略リアルタイムに透視合成画像が動画再生にて表示されることになる。なお、前述の合成画像と、逐次の透視画像とは、合成処理されず、別々に並列に表示装置３４を介して表示されてもよい。
【0084】
警告判断部６４は、透視合成画像のリアルタイム動画再生中に、カテーテル先端位置取得部６１によって検出された治療用のカテーテルの先端位置と、注目領域設定部６２によって設定された注目領域としての側副血行路との相対的な位置関係に基づいて、警告を出力する機能を有する。例えば、警告判断部６４は、透視合成画像のリアルタイム動画再生中に治療用のカテーテルを検出する場合、治療用のカテーテルの先端位置と側副血行路とが設定された距離の閾値を超えるとき、表示装置３４を介して警告表示する。
【0085】
図１８は、警告表示の一例を示す図である。
【0086】
図１８に示すように、画像合成部６０Ｂによるリアルタイム動画再生中に、側副血行路Ａに治療用のカテーテルＣが進入すると、警告判断部６４が治療用のカテーテルの先端を検出し、表示装置３４を介して警告を行なう。なお、警告方法は、図１８に示す場合に限られない。例えば、注目領域としての側副血行路の表示属性を変化（点滅表示等）させることで、術者に報知してもよい。
【0087】
医用画像処理システム１Ｂは、透視中に注目領域と治療用のカテーテル先端との距離が近くなった場合に、進行方向を変更するようにユーザに促すものである。また、注目領域設定部６２は、側副血行路をコイル塞栓術で治療する場合、側副血行路を注目領域と設定した上で、画像合成部６０Ｂは、治療用のカテーテルを注目領域に向かう方向へ誘導することもできる。
【0088】
第３実施形態に係る医用画像処理システム１Ｂによると、造影Ｘ線画像における脳血管を側副血行路及び虚血血管に分類し、各血管に異なる画像処理を施してフィルタ処理して、各血管を独立した表示属性にて表示することによって、アンギオ装置１０Ｂによるカテーテル治療時に、血管構造を視認可能な画像としてリアルタイム再生表示できる。
【0089】
（第４実施形態）第４実施形態では、画像診断用のワークステーション等の撮影後処理を目的としているため、第１〜第３実施形態とは異なり、リアルタイムに画像収集・処理する機能は存在しない。
【0090】
図１９は、第４実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図である。
【0091】
図１９は、第４実施形態に係る医用画像処理システム１Ｃを示す。医用画像処理システム１Ｃは、医用画像処理装置７０Ｃを含む。医用画像処理装置７０Ｃは、コンピュータをベースとして構成されており、ネットワークＮと相互通信可能である。医用画像処理装置７０Ｃは、大きくは、表示装置３４、ＣＰＵ３５Ｃ、包括メモリ３６、ＨＤＤ３７、入力装置３８、及び通信制御装置３９等の基本的なハードウェアから構成される。ＣＰＵ３５Ｃは、共通信号伝送路としてのバスを介して、医用画像処理装置７０Ｃを構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、医用画像処理装置７０Ｃは、記憶媒体ドライブ（図示しない）を具備する場合もある。
【0093】
図２０は、第４実施形態に係る医用画像処理システム１の医用画像処理装置７０Ｃの機能を示すブロック図である。
【0094】
図１９に示すＣＰＵ３５Ｃがプログラムを実行することによって、医用画像処理装置７０Ｃは、図２０に示すように、血管造影画像取得部５１、ボリュームデータ生成部５２、脳血管抽出部５３、第１分類部５４、及び画像合成部６０Ｃとして機能する。なお、図２０に示す各構成要素５１乃至５４，６０ＣをＣＰＵ３５Ｃの機能として説明するが、その場合に限定されるものではなく、各構成要素５１乃至５４，６０Ｃをハードウェアとして医用画像処理装置７０Ｃに備えるものであってもよい。
【0096】
画像合成部６０Ｃは、第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された、ボリュームデータの側副血行路と、第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された、ボリュームデータの虚血血管と、第１正常血管抽出部５４ｃによって抽出された、ボリュームデータの正常血管とを合成処理し、各血管が独立した表示属性となるような設定した上でレンダリング処理し、合成画像のデータを生成する機能を有する。合成画像には、種々のパラメータの文字情報や目盛等も合成されている。画像合成部６０Ｃによって生成された合成画像は、ビデオ信号として表示装置３４に送られ、表示装置３４を介して表示される。
【0097】
第４実施形態に係る医用画像処理システム１Ｃによると、造影Ｘ線画像における脳血管を側副血行路及び虚血血管に分類し、各血管を独立した表示属性にて表示することによって、血管構造を視認可能な画像として表示できる。
【0098】
（第５実施形態）第５実施形態では、第４実施形態と同様に、画像診断用のワークステーション等の撮影後処理を目的としているため、リアルタイムに画像収集・処理する機能は存在しない。
【0099】
図２１は、第５実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図である。
【0100】
図２１は、第５実施形態に係る医用画像処理システム１Ｄを示す。医用画像処理システム１Ｄは、医用画像処理装置７０Ｄを含む。医用画像処理装置７０Ｄは、コンピュータをベースとして構成されており、ネットワークＮと相互通信可能である。医用画像処理装置７０Ｄは、大きくは、表示装置３４、ＣＰＵ３５Ｄ、包括メモリ３６、ＨＤＤ３７、入力装置３８、及び通信制御装置３９等の基本的なハードウェアから構成される。ＣＰＵ３５Ｄは、共通信号伝送路としてのバスを介して、医用画像処理装置７０Ｄを構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、医用画像処理装置７０Ｄは、記憶媒体ドライブ（図示しない）を具備する場合もある。
【0102】
図２２は、第５実施形態に係る医用画像処理システム１Ｄの医用画像処理装置７０Ｄの機能を示すブロック図である。
【0103】
図２１に示すＣＰＵ３５Ｄがプログラムを実行することによって、医用画像処理装置７０Ｄは、図２２に示すように、血管造影画像取得部５１、ボリュームデータ生成部５２、脳血管抽出部５３、第１分類部５４、画像合成部６０Ｄ、及び機能画像取得部８１として機能する。なお、図２２に示す各構成要素５１乃至５４，６０Ｄ，８１をＣＰＵ３５Ｄの機能として説明するが、その場合に限定されるものではなく、各構成要素５１乃至５４，６０Ｄ，８１をハードウェアとして医用画像処理装置７０Ｄに備えるものであってもよい。
【0105】
機能画像取得部８１は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、及びＰＥＴ（ｐｏｓｉｔｒｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置等の医用画像診断装置によって収集された、脳を含む機能画像、又はそれらを後処理によって解析したパフュージョン（ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）画像等の処理画像のデータを、ＨＤＤ３７等の記憶装置、又は、ネットワークＮ及び通信制御装置３９を介して取得する機能を有する。
【0106】
画像合成部６０Ｄは、第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された、ボリュームデータの側副血行路と、第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された、ボリュームデータの虚血血管と、第１正常血管抽出部５４ｃによって抽出された、ボリュームデータの正常血管とを合成し、各血管が独立した表示属性となるような設定した上でレンダリング処理し、さらに、機能画像取得部８１によって取得された機能画像を合成処理して、合成画像のデータを生成する機能を有する。合成画像には、種々のパラメータの文字情報や目盛等も合成されている。画像合成部６０Ｄによって生成された合成画像は、ビデオ信号として表示装置３４に送られ、表示装置３４を介して表示される。画像合成部６０Ｄによって生成された合成画像によって、機能画像と、側副血行路及び虚血血管との相対位置関係を提示することができる。
【0107】
第５実施形態に係る医用画像処理システム１Ｄによると、造影Ｘ線画像における脳血管を側副血行路及び虚血血管に分類し、各血管を独立した表示属性にて表示することによって、血管構造を視認可能な画像として表示できる。
【0108】
（第６実施形態）第６実施形態では、第４及び第５実施形態と同様に、画像診断用のワークステーション等の撮影後処理を目的としているため、リアルタイムに画像収集・処理する機能は存在しない。
【0109】
図２３は、第６実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図である。
【0110】
図２３は、第６実施形態に係る医用画像処理システム１Ｅを示す。医用画像処理システム１Ｅは、医用画像処理装置７０Ｅを示す。医用画像処理装置７０Ｅは、コンピュータをベースとして構成されており、ネットワークＮと相互通信可能である。医用画像処理装置７０Ｅは、大きくは、表示装置３４、ＣＰＵ３５Ｅ、包括メモリ３６、ＨＤＤ３７、入力装置３８、及び通信制御装置３９等の基本的なハードウェアから構成される。ＣＰＵ３５Ｅは、共通信号伝送路としてのバスを介して、医用画像処理装置７０Ｅを構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、医用画像処理装置７０Ｅは、記憶媒体ドライブ（図示しない）を具備する場合もある。
【0112】
図２４は、第６実施形態に係る医用画像処理システム１Ｅの医用画像処理装置７０Ｅの機能を示すブロック図である。
【0113】
図２３に示すＣＰＵ３５Ｅがプログラムを実行することによって、医用画像処理装置７０Ｅは、図２４に示すように、第１血管造影画像取得部（血管造影画像取得部）５１、第１ボリュームデータ生成部（ボリュームデータ生成部）５２、第１脳血管抽出部（脳血管抽出部）５３、第１側副血行路抽出部５４ａ、第１虚血血管抽出部５４ｂ、画像合成部６０Ｅ、第３血管造影画像取得部８２、第３ボリュームデータ生成部８３、第３脳血管抽出部８４、第３側副血行路抽出部８５、第３虚血血管抽出部８６、側副血行路評価部８７、虚血血管評価部８８、及び治療効果判定部８９として機能する。なお、図２４に示す各構成要素５１乃至５４ｂ，６０Ｅ，８２乃至８９をＣＰＵ３５Ｅの機能として説明するが、その場合に限定されるものではなく、各構成要素５１乃至５４ｂ，６０Ｅ，８２乃至８９をハードウェアとして医用画像処理装置７０Ｅに備えるものであってもよい。
【0115】
第１血管造影画像取得部５１は、治療前のデータである血管造影画像を取得する機能を有する。
【0116】
第３血管造影画像取得部８２は、治療後のデータであって、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、及び造影Ｘ線画像診断装置等の医用画像診断装置によって収集された血管造影画像（造影剤を使用しない非造影ＭＲＡ画像を含む）のデータを、ＨＤＤ３７等の記憶装置、又は、ネットワークＮ及び通信制御装置３９を介して取得する機能を有する。
【0117】
第３ボリュームデータ生成部８３は、第３血管造影画像取得部８２によって取得された血管造影画像を３次元画像処理するために、３次元再構築してボリュームデータを生成する機能を有する。
【0118】
第３脳血管抽出部８４は、第３ボリュームデータ生成部８３によって生成されたボリュームデータから脳血管のデータを抽出する機能を有する。
【0119】
第３側副血行路抽出部８５は、第３脳血管抽出部８４によって抽出された脳血管全体から側副血行路を抽出する機能を有する。第３側副血行路抽出部８５は、Ａｔｌａｓとの比較、特徴量による推定、又はモルフォルジカルフィルタによる推定に基づいて存在確率が最も高い部位として、側副血行路を抽出する。
【0120】
第３虚血血管抽出部８６は、第３脳血管抽出部８４によって抽出された脳血管全体と、第３側副血行路抽出部８５によって抽出された側副血行路とに基づいて、虚血血管を抽出する機能を有する。
【0121】
側副血行路評価部８７は、第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された側副血行路と、第３側副血行路抽出部８５によって抽出された側副血行路とに基づいて、治療による回復度合を評価する機能を有する。側副血行路評価部８７は、例えば、副血行路の時系列的な体積収縮率を算出して、同じ治療をした際の一般的な傾向と比較して、治療による回復度合を数値化（定量化）する。
【0122】
虚血血管評価部８８は、第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された虚血血管と、第３虚血血管抽出部８６によって抽出された虚血血管とに基づいて、治療による回復度合を評価する機能を有する。虚血血管評価部８８は、例えば、虚血血管の時系列的な体積拡張率を算出して、治療による回復度合を数値化（定量化）する。
【0123】
治療効果判定部８９は、側副血行路評価部８７による側副血行路の体積収縮率と、虚血血管評価部８８による虚血血管の体積拡張率とに基づいて、もやもや病の回復速度が良好か否かを判定することで、もやもや病に対する治療効果を判定する機能を有する。
【0124】
画像合成部６０Ｅは、第１側副血行路抽出部５４ａによって抽出された側副血行路と、第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された虚血血管と、第３側副血行路抽出部８５によって抽出された側副血行路と、第３虚血血管抽出部８６によって抽出された虚血血管とを合成処理し、各血管が独立した表示属性となるような設定した上でレンダリング処理し、さらに、治療効果判定部８９による治療の判定結果を合成処理して、合成画像のデータを生成する機能を有する。合成画像には、種々のパラメータの文字情報や目盛等も合成されている。画像合成部６０Ｅによって生成された合成画像は、ビデオ信号として表示装置３４に送られ、表示装置３４を介して表示される。
【0125】
図２５は、表示される治療の判定結果の一例を示す図である。
【0126】
図２５の左側は、治療前の側副血行路及び虚血血管の合成画像を示す。図２５の右側は、治療後の側副血行路及び虚血血管と、治療の判定結果との合成画像を示す。さらに、図２５の右側に示すように、治療後の合成画像に治療前の側副血行路及び虚血血管を合成して表示してもよい。
【0127】
図２５の右側に示す治療後の側副血行路の表示付近には、側副血行路評価部８７によって評価された、治療による回復度合が定量表示（「体積４０％減少」）される。また、図２５の右側に示す治療後の虚血血管の表示付近には、虚血血管評価部８８によって評価された、治療による回復度合が定量表示（「体積２０％増加」）され、虚血の回復度合を定量表示（「コントラスト平均１０％増加」）する。
【0128】
第６実施形態に係る医用画像処理システム１Ｅによると、造影Ｘ線画像における脳血管を側副血行路及び虚血血管に分類し、各血管を独立した表示属性にて表示することによって、血管構造を視認可能な画像として表示できる。
【0129】
（第７実施形態）第７実施形態では、第４乃至第６実施形態と同様に、画像診断用のワークステーション等の撮影後処理を目的としているため、リアルタイムに画像収集・処理する機能は存在しない。また、第７実施形態は、例えば、もやもや病に対する直接バイパス術（浅側頭動脈−中大脳動脈吻合術）に適用される。直接バイパス術は、脳の表面を走る中大脳動脈に、主に頭部の皮膚や皮下組織を栄養している浅側頭動脈を吻合する手術である。
【0130】
図２６は、第７実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示す概略図である。
【0131】
図２６は、第７実施形態に係る医用画像処理システム１Ｆを示す。医用画像処理システム１Ｆは、医用画像処理装置７０Ｆを含む。医用画像処理装置７０Ｆは、コンピュータをベースとして構成されており、ネットワークＮと相互通信可能である。医用画像処理装置７０Ｆは、大きくは、表示装置３４、ＣＰＵ３５Ｆ、包括メモリ３６、ＨＤＤ３７、入力装置３８、及び通信制御装置３９等の基本的なハードウェアから構成される。ＣＰＵ３５Ｆは、共通信号伝送路としてのバスを介して、医用画像処理装置７０Ｆを構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、医用画像処理装置７０Ｆは、記憶媒体ドライブ（図示しない）を具備する場合もある。
【0133】
図２７は、第７実施形態に係る医用画像処理システム１Ｆの医用画像処理装置７０Ｆの機能を示すブロック図である。
【0134】
図２６に示すＣＰＵ３５Ｆがプログラムを実行することによって、医用画像処理装置７０Ｆは、図２７に示すように、血管造影画像取得部５１、ボリュームデータ生成部５２、脳血管抽出部５３、第１側副血行路抽出部５４ａ、第１虚血血管抽出部５４ｂ、画像合成部６０Ｆ、接続点座標設定部９０、血管分岐座標設定部９１、接続距離演算部９２、バイパス用血管血流量演算部９３、虚血血管血流量推定部９４、及びバイパス術適合判定部９５として機能する。なお、図２７に示す各構成要素５１乃至５４ｂ，６０Ｆ，９０乃至９５をＣＰＵ３５Ｆの機能として説明するが、その場合に限定されるものではなく、各構成要素５１乃至５４ｂ，６０Ｆ，９０乃至９５をハードウェアとして医用画像処理装置７０Ｆに備えるものであってもよい。
【0136】
接続点座標設定部９０は、第１虚血血管抽出部５４ｂによって抽出された虚血血管としてみなされる中大脳動脈上にバイパス位置を接続点座標（３次元座標系）として設定する機能を有する。例えば、接続点座標設定部９０は、入力装置３８を用いた操作者による接続点座標の選択に基づいて、中大脳動脈上に接続点座標を設定する。
【0137】
血管分岐座標設定部９１は、ボリュームデータ生成部５２によって生成されたボリュームデータに基づいて、浅側頭動脈上にバイパス用の血管分岐を血管分岐座標（３次元座標系）として設定する機能を有する。例えば、血管分岐座標設定部９１は、入力装置３８を用いた操作者による血管分岐座標の選択に基づいて、浅側頭動脈上に血管分岐座標を設定する。
【0138】
接続距離演算部９２は、接続点座標設定部９０によって設定された接続点座標と、血管分岐座標設定部９１によって設定された血管分岐座標とに基づいて、接続点座標と血管分岐座標との間の接続に必要な距離を算出する機能を有する。
【0139】
バイパス用血管血流量演算部９３は、血管分岐座標設定部９１によって設定された血管分岐座標に基づいて、バイパス用の浅側頭動脈のバイパス治療前の血流量を算出する機能を有する。バイパス用血管血流量演算部９３によって算出される血流量は、撮影画像の脳血管の時系列的な信号値変化に基づいて算出される。
【0140】
虚血血管血流量推定部９４は、バイパス用血管血流量演算部９３によって算出されたバイパス用の浅側頭動脈の血流量と、接続点座標設定部９０によって設定された接続点座標とに基づいて、虚血血管とみなされた中大脳動脈のバイパス治療前の血流量を推定する機能を有する。
【0141】
バイパス術適合判定部９５は、虚血血管血流量推定部９４によって推定された、虚血血管とみなされた中大脳動脈のバイパス治療前の血流量と、接続距離演算部９２によって算出された接続距離とに基づいて、バイパス治療後の中大脳動脈の血流量を推定して、充分に虚血を改善できるか否かをシミュレーションする機能を有する。バイパス術適合判定部９５は、閾値処理等に基づいて、選択されたバイパス用の浅側頭動脈が治療に適合するか否かの判定を行なうことになる。
【0142】
画像合成部６０Ｆは、ボリュームデータ生成部５２によって生成されたボリュームデータのレンダリング画像と、バイパス術適合判定部９５による直接バイパス術の適合の判定結果とを合成処理して、合成画像のデータを生成する機能を有する。合成画像には、種々のパラメータの文字情報や目盛等も合成されている。画像合成部６０Ｆによって生成された合成画像は、ビデオ信号として表示装置３４に送られ、表示装置３４を介して表示される。
【0143】
第７実施形態に係る医用画像処理システム１Ｆによると、造影Ｘ線画像における脳血管を側副血行路及び虚血血管に分類し、各血管を独立した表示属性にて表示することによって、血管構造を視認可能な画像として表示できる。
【0144】
また、第７実施形態に係る医用画像処理システム１Ｆによると、造影Ｘ線画像における脳血管を側副血行路及び虚血血管に分類することによって、直接バイパス術の適合性評価を正確に精度よく行なうことができる。
【0145】
なお、第１〜第７実施形態において、説明を分かり易くするために患者Ｐの脳を対象部位として説明してきた。しかし、患者Ｐの脳を対象部位するものに限定されるものではないことは言うまでもない。
【0146】
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0147】
１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄ，１Ｅ，１Ｆ 医用画像処理システム１０，１０Ａ，１０Ｂ Ｘ線画像診断装置（アンギオ装置）
１１ 保持装置
１２，１２Ａ，１２Ｂ ＤＦ装置
３５，３５Ａ，３５Ｂ，３５Ｃ，３５Ｄ，３５Ｅ，３５Ｆ ＣＰＵ
５１ 血管造影画像取得部（第１血管造影画像取得部）
５２ ボリュームデータ生成部（第１ボリュームデータ生成部）
５３ 脳血管抽出部（第１脳血管抽出部）
５４ 第１分類部
５４ａ 第１側副血行路抽出部
５４ｂ 第１虚血血管抽出部
５４ｃ 第１正常血管抽出部
５５ 血管造影撮影制御部
５６ レイサム透視画像生成部
５７ 位置合わせ処理部
５８ 第２分類部
５８ａ 第２側副血行路抽出部
５８ｂ 第２虚血血管抽出部
５８ｃ 第２正常血管抽出部
５９ フィルタ部
５９ａ 抑制フィルタ部
５９ｂ 強調フィルタ部
６０，６０Ａ，６０Ｂ，６０Ｃ，６０Ｄ，６０Ｅ，６０Ｆ 画像合成部
６１ カテーテル先端位置取得部
６２ 注目領域設定部
６３ 透視制御部
６４ 警告判断部
７０Ｃ，７０Ｄ，７０Ｅ，７０Ｆ 医用画像処理装置
８１ 機能画像取得部
８２ 第３血管造影画像取得部
８３ 第３ボリュームデータ生成部
８４ 第３脳血管抽出部
８５ 第３側副血行路抽出部
８６ 第３虚血血管抽出部
８７ 側副血行路評価部
８８ 虚血血管評価部
８９ 治療効果判定部
９０ 接続点座標設定部
９１ 血管分岐座標設定部
９２ 接続距離演算部
９３ バイパス用血管血流量演算部
９４ 虚血血管血流量推定部
９５ バイパス術適合判定部