特許 6242572 医用画像撮影装置および画像処理装置

(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】6242572

(24)【登録日】2017年11月17日

(45)【発行日】2017年12月6日

(54)【発明の名称】医用画像撮影装置および画像処理装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20171127BHJP

【ＦＩ】

   A61B6/03 360D

   A61B6/03 360J

   A61B6/03 360G

【請求項の数】12

【全頁数】13

(21)【出願番号】特願2012-260821(P2012-260821)

(22)【出願日】2012年11月29日

(65)【公開番号】特開2014-104249(P2014-104249A)

(43)【公開日】2014年6月9日

【審査請求日】2015年8月12日

(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】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100109830

【弁理士】

【氏名又は名称】福原 淑弘

(74)【代理人】

【識別番号】100088683

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100075672

【弁理士】

【氏名又は名称】峰 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100153051

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100140176

【弁理士】

【氏名又は名称】砂川 克

(74)【代理人】

【識別番号】100158805

【弁理士】

【氏名又は名称】井関 守三

(74)【代理人】

【識別番号】100172580

【弁理士】

【氏名又は名称】赤穂 隆雄

(74)【代理人】

【識別番号】100179062

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 正

(74)【代理人】

【識別番号】100124394

【弁理士】

【氏名又は名称】佐藤 立志

(74)【代理人】

【識別番号】100112807

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 貴志

(74)【代理人】

【識別番号】100111073

【弁理士】

【氏名又は名称】堀内 美保子

(72)【発明者】

【氏名】前田 達郎

【審査官】 亀澤 智博

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００４−０４９４９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２０１１−５２４７５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２０６１５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２０１０−５０００７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−０３４３３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−１９９０４０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−１７４２５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−２８９３３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−０６１６２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 MORI K，CAD system for quantitative evaluation of chronic obstructive pulmonary disease based on 3-D CT images，INTERNATIONAL CONGRESS SERIES，２００３年 ６月，V1256，P1049-1054

(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】

被検体の内部形態を反映したデータを収集するデータ収集部と、
前記データ収集部が収集したデータに基づき、被検体の内部形態を表す画像データを生成する画像生成部と、
前記画像データに対して、気管支の形状に基づいて気管支の周囲に存在する対象領域を注目する気管支領域について設定する設定部と、
前記対象領域内に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域の分布を表すパラメータを、前記対象領域毎に算出するパラメータ算出部と、
前記パラメータに基づき、気管支狭窄のリスクがあるリスク領域を前記対象領域毎に特定するリスク領域特定部と、
を備え、
前記画像生成部は、画像データとして被検体の肺を含むボリュームデータを生成し、
前記パラメータ算出部は、前記ボリュームデータに基づいて生成される気管支のクロスカット画像データにおいて、気管支の周囲におけるＣＴ値低吸収領域の分布角度を、前記パラメータとして算出することを特徴とする医用画像撮影装置。

【請求項2】

前記画像生成部は、画像データとして被検体の肺を含むボリュームデータを生成し、
前記パラメータ算出部は、前記ボリュームデータにおいて、前記各対象領域と、当該各対象領域内に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域との体積比を表すパラメータをさらに算出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像撮影装置。

【請求項3】

前記リスク領域特定部が特定した領域を報知するリスク領域報知部をさらに備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の医用画像撮影装置。

【請求項4】

前記画像生成部により生成された画像データに基づく画像を表示する表示部をさらに備え、
前記リスク領域報知部は、前記表示部に表示された画像上で、前記リスク領域特定部が特定した領域を表すことにより、当該領域を報知することを特徴とする請求項３に記載の医用画像撮影装置。

【請求項5】

前記設定部は、気管支の芯線、内壁および外壁のいずれか１つから当該気管支の外側に向かって規定距離の範囲を前記対象領域として設定することを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の医用画像撮影装置。

【請求項6】

被検体の内部形態を反映したデータを収集し、収集したデータに基づき被検体の内部形態を表す画像データを生成する医用画像撮影装置により生成された画像データに対して、気管支の形状に基づいて気管支の周囲に存在する対象領域を注目する気管支領域について設定する設定部と、
前記対象領域内に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域の分布を表すパラメータを、前記対象領域毎に算出するパラメータ算出部と、
前記パラメータに基づき、気管支狭窄のリスクがあるリスク領域を前記対象領域毎に特定するリスク領域特定部と、
を備え、
前記画像データは、被検体の肺を含むボリュームデータであり、
前記パラメータ算出部は、前記ボリュームデータに基づいて生成される気管支のクロスカット画像データにおいて、気管支の周囲における肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域の分布角度を、前記パラメータとして算出することを特徴とする画像処理装置。

【請求項7】

前記画像データは、被検体の肺を含むボリュームデータであり、
前記パラメータ算出部は、前記ボリュームデータにおいて、前記各対象領域と、当該各対象領域内に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域との体積比を表すパラメータをさらに算出することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。

【請求項8】

前記リスク領域特定部が特定した領域を報知するリスク領域報知部をさらに備えることを特徴とする請求項６または請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項9】

前記画像データに基づく画像を表示する表示部をさらに備え、
前記リスク領域報知部は、前記表示部に表示された画像上で、前記リスク領域特定部が特定した領域を表すことにより、当該領域を報知することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。

【請求項10】

前記設定部は、気管支の芯線、内壁および外壁のいずれか１つから当該気管支の外側に向かって規定距離の範囲を前記対象領域として設定することを特徴とする請求項６乃至請求項９のいずれか１項に記載の画像処理装置。

【請求項11】

被検体の内部形態を反映したデータを収集するデータ収集部と、
前記データに基づき、被検体の内部形態を表す画像データを生成する画像生成部と、
前記画像データに基づいて生成される気管支の断面を含む断層像に基づいて、当該断層像に描出された気管支の周囲に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域の分布角度を表すパラメータを算出するパラメータ算出部と、
を備えることを特徴とする医用画像撮影装置。

【請求項12】

被検体の内部形態を反映したデータを収集し、収集したデータに基づき被検体の内部形態を表す画像データを生成する医用画像撮影装置により生成された画像データに基づいて生成される気管支の断面を含む断層像に基づいて、当該断層像に描出された気管支の周囲に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域の分布角度を表すパラメータを算出するパラメータ算出部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、被検体の内部形態を表す画像データを生成する医用画像生成装置および該装置によって生成された画像データを処理する画像処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、気管支と肺気腫の病態について研究が進み、肺気腫が気管支の周囲に存在する場合に、気管支壁がその形状を保てなくなり、気管支が狭窄してしまうことが解明されてきた。

【0003】

従来、例えばＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置にて撮影されたＣＴ画像を用いて気管支の疾患の状態を評価するに当たっては、先ずＣＴ画像から気管支壁に相当する部分を抽出し、抽出した部分の形状に基づいて気管支の狭窄率を計測する手法などが用いられている。

【0004】

気管支が狭窄すると、その治療において患者は多大な負担を負うことになる。そのため、気管支が狭窄する前に狭窄のリスクが有るか否かを評価して、リスクが有る場合には生活習慣の改善などにより狭窄を未然に防ぐことが好ましい。

【0005】

上記のような従来の手法においては、実際に狭窄した気管支の状態を評価することができるが、今後に気管支が狭窄するリスクの有無までは評価することができない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１２−４４８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明が解決しようとする課題は、気管支の狭窄に関するリスクを評価する医用画像撮影装置および画像処理装置を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

一実施形態に係る医用画像撮影装置は、データ収集部と、画像生成部と、パラメータ算出部と、リスク領域特定部とを備える。上記データ収集部は、被検体の内部形態を反映したデータを収集する。上記画像生成部は、上記データ収集部が収集したデータに基づき、被検体の内部形態を表す画像データを生成する。上記パラメータ算出部は、上記画像生成部により生成された画像データに基づいて、当該画像データに描出された気管支の周囲に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域の分布を表すパラメータを算出する。上記リスク領域特定部は、上記パラメータ算出部が算出したパラメータに基づき、気管支の狭窄に関するリスクが有る気管支の領域を特定する。

【0009】

また、一実施形態に係る画像処理装置は、パラメータ算出部と、リスク領域特定部とを備える。上記パラメータ算出部は、被検体の内部形態を反映したデータを収集し、収集したデータに基づき被検体の内部形態を表す画像データを生成する医用画像撮影装置により生成された画像データに描出された気管支の周囲に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域の分布を表すパラメータを算出する。上記リスク領域特定部は、上記パラメータ算出部が算出したパラメータに基づき、気管支の狭窄に関するリスクが有る気管支の領域を特定する。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】第１の実施形態におけるＸ線ＣＴ装置の要部構成を示すブロック図。

【図2】肺気腫による気管支の狭窄を説明するための図。

【図3】気管支狭窄のリスク評価機能に係る一連の動作を示すフローチャート。

【図4】気管支形状、芯線、対象領域等の関係を示す模式図。

【図5】気管支のクロスカット画像データを示す模式図。

【図6】リスク領域の報知の一例を示す図。

【図7】第２の実施形態に係る画像処理装置の要部構成を示すブロック図。

【発明を実施するための形態】

【0011】

いくつかの実施形態につき、図面を参照しながら説明する。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要素については同一の符号を付し、重複説明は省略する。

【0012】

（第１実施形態）
先ず、第１の実施形態について説明する。
本実施形態では、医用画像撮影装置の一例として、Ｘ線ＣＴ装置を開示する。

【0013】

［Ｘ線ＣＴ装置の全体構成］
図１は、本実施形態におけるＸ線ＣＴ装置１の要部構成を示すブロック図である。同図に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１は、架台装置２と、コンソール装置３とを備える。

【0014】

架台装置２は、本実施形態に係るデータ収集部として機能するものであり、被検体ＰにＸ線を曝射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出することにより、被検体Ｐの内部形態を反映したデータを収集する。なお、Ｘ線ＣＴシステムの撮影系には、Ｘ線管球と検出器システムとが一体として被検体の周囲を回転する回転／回転（ROTATE/ROTATE）タイプや、リング状に多数の検出素子がアレイされ、Ｘ線管球のみが被検体の周囲を回転する固定／回転（STATIONARY/ROTATE）タイプ等様々なタイプがあるが、本実施形態では現状において主流を占めている回転／回転タイプのＸ線ＣＴ装置を例示する。

【0015】

図１に示すように、架台装置２は、固定部１０、回転部１１、寝台１２、Ｘ線管球１３、Ｘ線検出器１４、給電部１５、高電圧発生部１６、データ収集回路（ＤＡＳ）１７、データ伝送部１８、および架台寝台駆動部１９等を備える。

【0016】

回転部１１には開口部１１０が設けられている。寝台１２は、この開口部１１０内に被検体Ｐを搬送する。

【0017】

Ｘ線管球１３は、Ｘ線を発生する真空管であり、回転部１１に取り付けられている。Ｘ線検出器１４は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する検出器システムであり、Ｘ線管球１３に対向する向きで回転部１１に取り付けられている。

【0018】

固定部１０には、商用交流電源等の外部電源から動作電力が供給される。固定部１０に供給された動作電力は、例えばスリップリングである給電部１５を介して回転部１１が備える各部に伝達される。

【0019】

高電圧発生部１６は、高電圧変圧器、フィラメント加熱変換器、整流器、および高電圧切替器等で構成されており、給電部１５から供給される動作電力を高電圧変換してＸ線管球１３に供給する。

【0020】

Ｘ線管球１３は、高電圧発生部１６から高電圧の供給を受けると、Ｘ線を発生する。Ｘ線検出器１４は、Ｍ×Ｎのマトリクス状に配列された検出素子を備える。各検出素子は、入射したＸ線に応じた電荷を蓄える。Ｘ線検出器１４は、各検出素子が蓄えた電荷を所定のタイミングで読み出してデータ収集回路１７に出力する。

【0021】

データ収集回路１７は、ＤＡＳチップが配列された複数のデータ収集素子列を有し、Ｘ線検出器１４から入力されるＭ×Ｎのチャンネルに関する膨大なデータ（１ビューあたりのＭ×Ｎチャンネル分のデータを以下「生データ」と呼ぶ）に対して増幅処理やＡ／Ｄ変換処理を施す。データ収集回路１７は、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理を施した後の生データをデータ伝送部１８に出力する。

【0022】

データ伝送部１８は、例えば回転部１１側に設けられた発光部と固定部１０側に設けられた受光部とを備え、これら発光部と受光部との間で光通信することにより、データ収集回路１７から入力された投影データを固定部１０側に伝送する。

【0023】

架台寝台駆動部１９は、架台装置２の各部を制御する。例えば被検体Ｐの撮影時において、架台寝台駆動部１９は、高電圧発生部１６に高電圧を発生させることでＸ線管球１３にＸ線を発生させ、開口部１１０に挿入された被検体Ｐの体軸方向に平行な中心軸のまわりで回転部１１を高速回転させつつ、被検体Ｐを寝台１２により上記体軸方向に移動させる。このようにして被検体Ｐが広範囲にスキャンされる。

【0024】

次に、コンソール装置３について説明する。コンソール装置３は、コントローラ２０、前処理部２１、再構成部２２、記憶部２３、入力部２４、画像処理部２５、表示部２６、およびデータ／制御バス３０等を備える。

【0025】

コントローラ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリを主体として構成される。コントローラ２０は、ＣＰＵにてメモリが記憶するコンピュータプログラムを実行することにより、撮影処理、データ処理、および画像処理等の各種処理に関する統括的な制御を行う。

【0026】

前処理部２１は、データ伝送部１８を介してデータ収集回路１７から生データを受け取り、受け取った生データに対して感度補正やＸ線強度補正を施す。以下の説明においては、当該前処理部２１によって各種補正が施された後の生データを「投影データ」と呼ぶ。

【0027】

再構成部２２は、本実施形態に係る画像生成部として機能するものであり、所定の再構成パラメータ（再構成領域サイズ、再構成マトリクスサイズ、関心部位を抽出するための閾値等）に基づいて投影データを再構成処理することで、所定のスライス数分の再構成画像データを生成する。

【0028】

記憶部２３は、前処理部２１がデータ収集回路１７から受け取った生データ、前処理部２１にて生成された投影データ、再構成部２２にて生成された再構成画像データ等の各種データを記憶する。

【0029】

入力部２４は、キーボード、トラックボール、各種スイッチ、およびマウス等を備え、各種指示の入力やスライス厚，スライス数等のスキャン条件の入力等に用いられる。

【0030】

画像処理部２５は、再構成部２２により生成された再構成画像データに対して、ウィンドウ変換、ＲＧＢ処理等の表示のための画像処理を行い、表示部２６に出力する。また、画像処理部２５は、オペレータが入力部２４を介して入力する指示に基づき、任意断面の断層像データ、任意方向からの投影像データ、あるいは疑似３次元画像データ等の各種画像データを生成し、表示部２６に出力する。

【0031】

表示部２６は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）であり、画像処理部２５やコントローラ２０から入力されるデータに基づく画像や文字等を表示する。

【0032】

データ／制御バス３０は、コンソール装置３の各部を接続し、各種データ、制御信号、およびアドレス情報等を送受信するための信号線である。

【0033】

以上のような構成のＸ線ＣＴ装置１を用いれば、被検体Ｐの任意断面に係る断層像データや、被検体Ｐの所定領域に係るボリュームデータを得ることができる。

【0034】

［気管支の狭窄］
ここで、肺気腫による気管支の狭窄につき、図２を参照して説明する。
図２（ａ）は、Ｘ線ＣＴ装置１による撮影にて得られた被検体Ｐの肺の断層像を示す。環状に描出された部分が気管支Ｂに相当する。気管支Ｂの周囲には肺胞が存在する。

【0035】

肺胞は、気管支Ｂの外壁に対してその壁面の法線方向に向けた張力を与える。この状態をモデル化したものが図２（ｂ）であり、肺胞を複数のコイルばねに置き換えて張力を表現している。健常なケースでは、図２（ｂ）に示す通り肺胞による張力にて気管支Ｂの形状が保たれ、気管支Ｂの内部に十分な空気の通り道ができる。

【0036】

肺胞が肺気腫に侵されると、当該肺胞からの張力が得られなくなる。図２（ｃ）は、気管支Ｂ周りの肺胞の一部にて肺気腫が発生した状態を示している。気管支Ｂの外壁は、肺気腫が発生した肺胞や他の組織からの圧力を受けて変形する。これにより気管支Ｂの内腔面積が減少するので、気管支狭窄を併発する。

【0037】

［気管支狭窄に関するリスク評価］
本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、被検体Ｐの肺を含む再構成画像データに基づいて被検体Ｐの気管支の狭窄に関するリスクを評価し、その結果を報知する気管支狭窄リスク評価機能を備える。以下、当該機能の詳細について説明する。

【0038】

当該機能を実現するにあたり、コントローラ２０は、気管支抽出部１００、パラメータ算出部１０１、リスク領域特定部１０２、およびリスク領域報知部１０３としての機能を実現する。これら各部はソフトウェア的に実現されてもよいし、回路の組み合わせによりハードウェア的に実現されてもよい。

【0039】

気管支抽出部１００は、再構成部２２により再構成された画像データから気管支の形状（内壁および外壁の形状）や気管支の芯線を抽出する。ここに、芯線は、例えば気管支内腔の中心を通る線と定義する。

【0040】

パラメータ算出部１０１は、再構成部２２により再構成された画像データに基づいて、当該画像データに描出された気管支の周囲に存在する肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域（肺気腫化した肺胞に相当する領域）の分布を表すパラメータを算出する。

【0041】

リスク領域特定部１０２は、パラメータ算出部１０１が算出したパラメータに基づき、気管支の狭窄に関するリスクが有る気管支の領域を特定する。

【0042】

リスク領域報知部１０３は、リスク領域特定部１０２が特定したリスク領域を報知する。

【0043】

続いて、気管支狭窄リスク評価機能に係る一連の動作につき、図３のフローチャートに沿って説明する。Ｘ線ＣＴ装置１は、このフローチャートに示す動作を、例えばオペレータが入力部２４を介して当該リスク評価機能に係る処理の開始を指示したことに応じて開始する。

【0044】

処理開始当初において、Ｘ線ＣＴ装置１は、被検体Ｐの非造影の肺領域を架台装置２により撮影する（ステップＳ１）。より具体的には、コントローラ２０が架台寝台駆動部１９に撮影の開始を指示する。この指示を受けた架台寝台駆動部１９は、高電圧発生部１６に高電圧を発生させることでＸ線管球１３にＸ線を発生させ、開口部１１０に挿入された被検体Ｐの体軸方向に平行な中心軸のまわりで回転部１１を高速回転させつつ、被検体Ｐを寝台１２により上記体軸方向に移動させて、被検体Ｐを広範囲にスキャンする。なお、スキャン範囲には少なくとも被検体Ｐの肺領域が含まれるように設定されているものとする。このスキャンにより得られた投影データを再構成部２２が再構成処理することにより、被検体Ｐの肺領域を含む複数断面に係る断層像データ群が得られる。再構成部２２は、断層像データ群から成るボリュームデータＶＤを記憶部２３に保存する。

【0045】

続いて、気管支抽出部１００がステップＳ１にて記憶部に保存されたボリュームデータＶＤから気管支の形状および芯線を抽出する（ステップＳ２）。
気管支の形状および芯線の抽出は、例えば以下の手順で行う。
先ず気管支抽出部１００は、ボリュームデータＶＤにおいてＣＴ値が略−１０００ＨＵとなる領域を抽出する。気管支の内腔は空気にて満たされるため、ボリュームデータＶＤにおいて気管支の内腔に相当するボクセルのＣＴ値は、約−１０００ＨＵを示す。一方、肺胞等は組織を多く含むため、肺胞等に相当するボクセルのＣＴ値は、−８００ＨＵ程度を示す。従って、−１０００ＨＵに合理的な誤差範囲を勘案した値を閾値として領域を抽出することにより、気管支の内腔領域を抽出することが可能である。続いて、気管支抽出部１００は、抽出した内腔領域の中心線を求める。この中心線が芯線に相当する。最後に、気管支抽出部１００は、求めた芯線を起点としてＣＴ値の変化を詳細に観測することにより、正確な気管支内壁と外壁の形状を抽出する。

【0046】

ステップＳ２の後、パラメータ算出部１０１が気管支狭窄に関するリスクを評価するための対象領域Ｒを設定する（ステップＳ３）。例えば対象領域Ｒは、気管支の芯線、内壁あるいは外壁から規定距離Ｄ内の領域と定義することができる。規定距離Ｄは、例えば気管支の芯線、内壁あるいは外壁からこの距離以内に存在する肺胞が肺気腫化した場合に、当該肺胞が気管支の狭窄に影響し得ると想定される範囲とする。このような規定距離Ｄは、実験的、経験的、あるいは理論的に予め定めておけばよい。

【0047】

図４は、ステップＳ１にて得られたボリュームデータＶＤの一部において、ステップＳ２にて抽出された形状の気管支Ｂおよびその芯線Ｃと、上記対象領域Ｒとの関係を示す模式図である。同図においては、対象領域Ｒを気管支の芯線Ｃから規定距離Ｄの範囲と定義した場合を例示している。さらに本実施形態では、この対象領域Ｒを芯線Ｃに沿う長さＨごとに区切ることにより、多数のサブ領域Ｒｓを定義する。

【0048】

ステップＳ３の後、パラメータ算出部１０１は、ボリュームデータＶＤにおいて対象領域Ｒに含まれる各ボクセルのＣＴ値を計測し、ボリュームデータＶＤにおいて肺気腫化した肺胞に相当する領域（以下、ＣＴ値低吸収領域Ｅと呼ぶ）を示すＣＴ値低吸収領域データを生成する（ステップＳ４）。ＣＴ値低吸収領域Ｅは、例えば対象領域Ｒに含まれる肺胞に相当する領域において、ＣＴ値が−９５０ＨＵ以下となるボクセルにて構成される領域である。

【0049】

続いて、パラメータ算出部１０１は、各サブ領域Ｒｓのそれぞれについて、ＣＴ値低吸収領域Ｅの体積比ＬＡＶ（Low Attenuation Volume）％を算出する（ステップＳ５）。ＬＡＶ％は、例えば１つのサブ領域Ｒｓに含まれるＣＴ値低吸収領域Ｅのボクセル数を、当該サブ領域Ｒｓに含まれる全ボクセル数にて除し、百分率表記した値である。

【0050】

ステップＳ５の後、パラメータ算出部１０１は、芯線に沿って設定された複数のサンプリング点Ｓにおける気管支のクロスカット画像データＣＤに関して、対象領域Ｒに含まれるＣＴ値低吸収領域Ｅの分布角度θを算出する（ステップＳ６）。サンプリング点Ｓは、例えば各サブ領域Ｒｓに含まれる芯線の中心点とするなど、サブ領域Ｒｓにつき１点ずつ設定すればよい。

【0051】

図５は、あるサンプリング点Ｓにおける気管支のクロスカット画像データＣＤを示す模式図である。当該サンプリング点Ｓを含むサブ領域Ｒｓ中に同図に示すようなＣＴ値低吸収領域Ｅが存在する場合、ステップＳ６においてパラメータ算出部１０１は、当該サンプリング点Ｓを軸として当該ＣＴ値低吸収領域Ｅの一端部から他端部までの分布角度θを算出する。本例では連続するＣＴ値低吸収領域Ｅが１つのみサブ領域Ｒｓ中に存在する場合を示しているが、仮に複数のＣＴ値低吸収領域Ｅが存在するならば、パラメータ算出部１０１はそれらＣＴ値低吸収領域Ｅのそれぞれについて本例と同様に分布角度を求め、その合計角度を分布角度θとする。その際、各ＣＴ値低吸収領域Ｅに係る分布角度において重複する角度範囲については、分布角度θから差し引けばよい。

【0052】

ステップＳ６の後、リスク領域特定部１０２が気管支狭窄のリスクが有る領域を特定する（ステップＳ７）。具体的には、リスク領域特定部１０２は、ステップＳ５にて算出した各サブ領域Ｒｓの体積比ＬＡＶ％と、ステップＳ６にて算出した各サンプリング点Ｓのクロスカット画像データＣＤにおける分布角度θとに基づき、ボリュームデータＶＤにおいて気管支狭窄のリスクが存在する領域（以下、リスク領域Ｘと呼ぶ）を示すリスク領域データを生成する。リスク領域Ｘは、例えば体積比ＬＡＶ％が予め定められた閾値ＳＨ１を超えるサブ領域Ｒｓに含まれる気管支壁と、分布角度θが予め定められた閾値ＳＨ２を超えるサンプリング点Ｓに対応するサブ領域Ｒｓに含まれる気管支壁とを合せた領域である。閾値ＳＨ１，ＳＨ２は気管支狭窄のリスクが有る場合と無い場合とを隔てるものであり、具体的な値は実験的、経験的、あるいは理論的に予め定めておけばよい。

【0053】

ステップＳ７の後、リスク領域報知部１０３がリスク領域データにて示されるリスク領域Ｘを報知する（ステップＳ８）。例えばリスク領域報知部１０３は、ボリュームデータＶＤに基づき、気管支の芯線に沿うＣＭＰＲ（Curved multi planar reconstruction）像を表示部２６に表示するとともに、当該ＣＭＰＲ像に対応する断面に存在するリスク領域Ｘを当該ＣＭＰＲ像上に描画することにより、リスク領域Ｘを報知する。また、リスク領域報知部１０３は、ステップＳ２にて抽出した気管支の形状の３次元画像を表示部２６に表示するとともに、この３次元画像にリスク領域Ｘを描画することにより、リスク領域Ｘを報知してもよい。

【0054】

リスク領域報知部１０３による報知の一例につき、図６を用いて説明する。
同図は、表示部２６に表示された、気管支の芯線に沿うＣＭＰＲ像Ｔを示す。リスク領域報知部１０３は、ＣＭＰＲ像Ｔに含まれる気管支Ｂの壁部（内壁−外壁間）に、ステップＳ７にて生成されたリスク領域データで示されるリスク領域Ｘを描画する。さらに、リスク領域報知部１０３は、対象領域Ｒ内に、ステップＳ４にて生成されたＣＴ値低吸収領域データで示されるＣＴ値低吸収領域Ｅを描画する。リスク領域ＸやＣＴ値低吸収領域Ｅは、その存在が明確に把握できるように目立つ色や模様にて表すことが好ましい。

【0055】

なお、表示部２６に表示するＣＭＰＲ像Ｔに係る断面は、例えばオペレータが入力部２４の操作によって指定する。さらに、表示部２６にＣＭＰＲ像Ｔが表示された状態でオペレータが入力部２４の操作により他の断面を指定すると、リスク領域報知部１０３は、表示部２６の表示を当該断面に係るＣＭＰＲ像Ｔに切り替えるとともに、当該断面に対応するリスク領域ＸやＣＴ値低吸収領域Ｅを切り替え後のＣＭＰＲ像Ｔ上に描画する。

【0056】

以上説明したように、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、再構成画像データに基づいてパラメータ（体積比ＬＡＶ％，分布角度θ）を算出し、算出したパラメータに基づいて狭窄のリスクが有る気管支の領域（リスク領域Ｘ）を特定する。オペレータは、特定されたリスク領域Ｘを確認して、気管支狭窄が発生する前に適切な処置を施したり、被検体である患者に生活習慣の改善をアドバイスしたりすることができる。

【0057】

また、Ｘ線ＣＴ装置１は、図６に例示したように表示部２６に表示された画像上に表示することによりリスク領域Ｘを報知する。このような報知態様であれば、オペレータは視覚的に容易にリスク領域Ｘを認識できる。

【0058】

また、Ｘ線ＣＴ装置１は、気管支狭窄のリスクを評価するパラメータとして、体積比ＬＡＶ％と分布角度θの双方を使用する。このように複数のパラメータを使用することで、評価の精度を高めることができる。
その他にも、本実施形態の構成からは種々の好適な効果が得られる。

【0059】

（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。
本実施形態では、第１の実施形態にて説明したステップＳ２〜Ｓ８に係る動作を実行する画像処理装置を開示する。

【0060】

図７は、本実施形態における画像処理装置２００の要部構成を示すブロック図である。画像処理装置２００は、例えばＲＩＳ（Radiology Information System）などのシステムから画像データを取得して処理するワークステーションであり、コントローラ２０１、記憶部２０２、通信部２０３、入力部２０４、表示部２０５、およびデータ／制御バス２０６などを備える。

【0061】

コントローラ２０１は、ＣＰＵやメモリを主体として構成される。コントローラ２０１は、ＣＰＵにてメモリが記憶するコンピュータプログラムを実行することにより、画像処理装置２００が備える各部の制御や、処理対象の画像データに対する画像処理などを行う。また、コントローラ２０は、気管支抽出部１００、パラメータ算出部１０１、リスク領域特定部１０２、およびリスク領域報知部１０３としての機能を実現する。これら各部はソフトウェア的に実現されてもよいし、回路の組み合わせによりハードウェア的に実現されてもよい。

【0062】

記憶部２０２は、処理対象の画像データや画像処理後の画像データなどを記憶する。

【0063】

通信部２０３は、例えばＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格に準拠したプロトコルにてＲＩＳなどと通信し、処理対象の画像データを取得する。

【0064】

入力部２０４は、キーボード、トラックボール、各種スイッチ、およびマウス等を備え、各種指示の入力等に用いられる。

【0065】

表示部２０５は、例えばＬＣＤであり、通信部２０３が取得した画像データや画像処理後の画像データなどに基づく画像を表示する。

【0066】

データ／制御バス２０６は、画像処理装置２００の各部を接続し、各種データ、制御信号、およびアドレス情報等を送受信するための信号線である。

【0067】

このような構成の画像処理装置２００において、オペレータが入力部２０４を介して画像処理の開始を指示すると、通信部２０３がＸ線ＣＴ装置により得られたボリュームデータＶＤをＲＩＳなどから取得し、記憶部２０２に保存する。

【0068】

その後、気管支抽出部１００、パラメータ算出部１０１、リスク領域特定部１０２、およびリスク領域報知部１０３が、記憶部２０２に保存されたボリュームデータＶＤを使用してステップＳ２〜Ｓ８の処理を実行する。

【0069】

以上説明した画像処理装置２００によれば、第１の実施形態にて説明したものと同様の効果が得られる。

【0070】

（変形例）
いくつかの変形例を例示する。
第１の実施形態においては、医用画像撮影装置としてＸ線ＣＴ装置１を例示した。しかしながら、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、Ｘ線診断装置、あるいは超音波診断装置などの他種の医用画像撮影装置において、これら装置がそれぞれの方法で被検体を撮影することにより得た画像データに基づき、第１の実施形態にて開示した気管支狭窄のリスク評価に関する処理を実行することもできる。

【0071】

気管支狭窄のリスク評価に用いるパラメータは、体積比ＬＡＶ％と分布角度θに限られない。他のパラメータとしては、例えば特定の断面に係る２次元の画像データに設定した対象領域Ｒと、この対象領域Ｒに含まれるＣＴ値低吸収領域Ｅとの面積比ＬＡＡ（Low Attenuation Area）％を用いることができる。

【0072】

また、体積比ＬＡＶ％と分布角度θの双方を用いて気管支狭窄のリスクを評価するのではなく、いずれか一方のみを用いて気管支狭窄のリスクを評価してもよい。

【0073】

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、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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】

【0074】

１…Ｘ線ＣＴ装置、２…架台装置、３…コンソール装置、２０…コントローラ、１００…気管支抽出部、１０１…パラメータ算出部、１０２…リスク領域特定部、１０３…リスク領域報知部、２００…画像処理装置、Ｂ…気管支、Ｒ…対象領域、Ｄ…規定距離、Ｃ…芯線、Ｅ…肺気腫を含むＣＴ値低吸収領域、Ｘ…リスク領域、Ｔ…ＣＭＰＲ像。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】