特開 2024-118255 医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024118255

(43)【公開日】2024-08-30

(54)【発明の名称】医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20240823BHJP

【ＦＩ】

A61B6/03 360D

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023024597

(22)【出願日】2023-02-20

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２５年度、国立研究開発法人科学技術振興機構、ＣＯＩプログラム、ＣＯＩ拠点「自分で守る健康社会拠点」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】504137912

【氏名又は名称】国立大学法人 東京大学

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】佐久間 一郎

(72)【発明者】

【氏名】小野 稔

(72)【発明者】

【氏名】山内 治雄

(72)【発明者】

【氏名】月原 弘之

(72)【発明者】

【氏名】青山 岳人

【テーマコード（参考）】

4C093

【Ｆターム（参考）】

4C093AA22

4C093AA26

4C093CA35

4C093DA02

4C093FF17

4C093FF20

4C093FF22

4C093FF23

4C093FF28

(57)【要約】

【課題】医用画像が非特異的な構造を含む場合に、計測の精度を向上させること。
【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、特定部と、算出部と、補正部とを備える。取得部は、医用画像データを取得する。特定部は、前記医用画像データに含まれる第１の領域と、前記第１の領域と関連する第２の領域とを特定する。算出部は、前記第２の領域に関する特徴量を算出する。補正部は、前記特徴量に基づいて、前記第１の領域に関する情報を補正する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

医用画像データを取得する取得部と、
前記医用画像データに含まれる第１の領域と、前記第１の領域と関連する第２の領域とを特定する特定部と、
前記第２の領域に関する特徴量を算出する算出部と、
前記特徴量に基づいて、前記第１の領域に関する情報を補正する補正部と、
を備える、医用画像処理装置。

【請求項2】

前記補正部は、前記特徴量に基づいた補正方法で前記第１の領域に関する情報を補正する、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項3】

前記特徴量と、前記補正方法とが対応付けられたテーブルを記憶する記憶部を更に備え、
前記補正部は、前記特徴量と前記テーブルとに基づいて、前記第１の領域に関する情報を補正する、請求項２に記載の医用画像処理装置。

【請求項4】

前記特定部は、前記第１の領域に関する情報の算出に影響する領域を前記第２の領域として特定する、請求項１から３のいずれか１つに記載の医用画像処理装置。

【請求項5】

前記第２の領域は、石灰化領域である、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項6】

前記取得部は、大動脈弁を含む画像データを前記医用画像データとして取得し、
前記補正部は、前記第２の領域の容積及び弁尖の前記第２の領域の重心からの距離に基づいて、前記補正方法を選択する、請求項２に記載の医用画像処理装置。

【請求項7】

前記第２の領域は、複数の種類の領域で構成される、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項8】

前記医用画像データの使用目的と、前記特徴量と、前記第２の領域とが対応付けられたテーブルを記憶する記憶部を更に備え、
前記特定部は、前記使用目的に対応付けられた前記第２の領域を特定し、
前記算出部は、前記使用目的に対応付けられた前記特徴量を算出する、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項9】

前記補正部は、前記特徴量に基づいて、前記第１の領域に関する計測値を補正する、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項10】

前記取得部は、大動脈弁を含む画像データを前記医用画像データとして取得し、
前記算出部は、前記特徴量に基づいて、Ｎａｄｉｒ面の位置を補正し、補正された前記Ｎａｄｉｒ面の位置に基づいて、前記大動脈弁のｅＨ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｈｅｉｇｈｔ）を前記計測値として補正する、請求項９に記載の医用画像処理装置。

【請求項11】

前記補正部は、前記第１の領域を分割する基準線を、前記特徴量に基づいて補正する、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項12】

医用画像データを取得し、
前記医用画像データに含まれる第１の領域と、前記第１の領域と関連する第２の領域とを特定し、
前記第２の領域に関する特徴量を算出し、
前記特徴量に基づいて、前記第１の領域に関する情報を補正する、医用画像処理方法。

【請求項13】

医用画像データを取得し、
前記医用画像データに含まれる第１の領域と、前記第１の領域と関連する第２の領域とを特定し、
前記第２の領域に関する特徴量を算出し、
前記特徴量に基づいて、前記第１の領域に関する情報を補正する手順を
コンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

治療計画を立案する際には、各患者における解剖構造を正しく把握することが重要である。この目的で、医用画像から、人体の各解剖構造を抽出したり、医用画像から解剖構造の特徴を算出したりする場合がある。例えば、大動脈弁の画像から、断面を抽出し、弁尖領域を抽出する場合がある。

【0003】

しかしながら、石灰化等の非特異的な構造を有する弁に対して、臨床的に有用な計測が難しい場合があった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１１－２０６２４０号公報

【特許文献2】特開２０１９－５５２３０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本明細書及び図面の開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、医用画像が非特異的な構造を含む場合に、計測の精度を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、特定部と、算出部と、補正部とを備える。取得部は、医用画像データを取得する。特定部は、前記医用画像データに含まれる第１の領域と、前記第１の領域と関連する第２の領域とを特定する。算出部は、前記第２の領域に関する特徴量を算出する。補正部は、前記特徴量に基づいて、前記第１の領域に関する情報を補正する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示した図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る医用画像装置が行う処理の流れについて説明したフローチャートである。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図6】図６は、第１の実施形態に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図7】図７は、第１の実施形態に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図8】図８は、第１の実施形態に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図9】図９は、第１の実施形態に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図10】図１０は、第１の実施形態の第１の変形例に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図11】図１１は、第１の実施形態の第１の変形例に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図12】図１２は、第１の実施形態の第２の変形例に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図13】図１３は、第２の実施形態に係る医用画像装置が行う処理の流れについて説明したフローチャートである。

【図14】図１４は、第２の実施形態に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図15】図１５は、第２の実施形態の第１の変形例に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図16】図１６は、第２の実施形態の第１の変形例に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図17】図１７は、第２の実施形態の第１の変形例に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【図18】図１８は、第２の実施形態の第１の変形例に係る医用画像装置が行う処理について説明した図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、医用画像処理方法及びプログラムの実施形態について詳細に説明する。

【0009】

（第１の実施形態）
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置としての画像処理装置１４０が、Ｘ線ＣＴ装置１０１の一部である場合における構成例を示している。なお、実施形態に係る医用画像処理装置としての画像処理装置１４０は、Ｘ線ＣＴ装置１０１の一部である場合に限られず、例えば超音波診断装置、磁気共鳴イメージング装置など、Ｘ線ＣＴ装置以外の医用画像診断装置の一部であってもよい。また、別の例として、画像処理装置１４０は、これらの医用画像診断装置とは独立に構成されていてもよい。

【0010】

図１に示すように、実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０１は、架台装置１１０と、寝台装置１３０と、画像処理装置１４０とを有する。なお、図１は、説明のために架台装置１１０を複数方向から描画したものであり、Ｘ線ＣＴ装置１０１が架台装置１１０を１つ有する場合を示す。

【0011】

架台装置１１０は、Ｘ線管１１１と、Ｘ線検出器１１２と、回転フレーム１１３と、Ｘ線高電圧装置１１４と、制御装置１１５と、ウェッジ１１６と、コリメータ１１７と、ＤＡＳ（Data Acquisition System）１１８とを有する。

【0012】

Ｘ線管１１１は、熱電子を発生する陰極（フィラメント）と、熱電子の衝突を受けてＸ線を発生する陽極（ターゲット）とを有する真空管である。Ｘ線管１１１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの高電圧の印加により、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することで、被検体Ｐに対し照射するＸ線を発生する。例えば、Ｘ線管１１１には、回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管がある。

【0013】

なお、Ｘ線管１１１及び制御装置１１５は、Ｘ線照射部の一例である。Ｘ線照射部は、既知の物質及び透過長からなるファントムに対して低フラックススキャンを実行する。具体的には、Ｘ線照射部は、初期電流強度及びＸ線管の各管電圧設定で、エアスキャン及び、複数の異なる物質からなるファントムに対するスキャンを実行することにより低フラックススキャンを実行する。

【0014】

回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１とＸ線検出器１１２とを対向支持し、制御装置１１５によってＸ線管１１１とＸ線検出器１１２とを回転させる円環状のフレームである。例えば、回転フレーム１１３は、アルミニウムを材料とした鋳物である。なお、回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１及びＸ線検出器１１２に加えて、Ｘ線高電圧装置１１４やウェッジ１１６、コリメータ１１７、ＤＡＳ１１８等を更に支持することもできる。更に、回転フレーム１１３は、図１において図示しない種々の構成を更に支持することもできる。

【0015】

ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から照射されたＸ線量を調節するためのフィルタである。具体的には、ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から被検体Ｐへ照射されるＸ線の分布が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１１１から照射されたＸ線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ１１６は、ウェッジフィルタ（wedge filter）やボウタイフィルタ（bow-tie filter）であり、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウム等を加工したフィルタである。

【0016】

コリメータ１１７は、ウェッジ１１６を透過したＸ線の照射範囲を絞り込むための鉛板等であり、複数の鉛板等の組み合わせによってスリットを形成する。なお、コリメータ１１７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。また、図１においては、Ｘ線管１１１とコリメータ１１７との間にウェッジ１１６が配置される場合を示すが、Ｘ線管１１１とウェッジ１１６との間にコリメータ１１７が配置される場合であってもよい。この場合、ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から照射され、コリメータ１１７により照射範囲が制限されたＸ線を透過して減衰させる。

【0017】

Ｘ線高電圧装置１１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１１１に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１１が発生するＸ線に応じた出力電圧の制御を行うＸ線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であってもよい。なお、Ｘ線高電圧装置１１４は、回転フレーム１１３に設けられてもよいし、図示しない固定フレームに設けられても構わない。

【0018】

制御装置１１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を有する処理回路と、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。制御装置１１５は、入力インターフェース１４３からの入力信号を受けて、架台装置１１０及び寝台装置１３０の動作制御を行う。例えば、制御装置１１５は、回転フレーム１１３の回転や架台装置１１０のチルト、寝台装置１３０及び天板１３３の動作等について制御を行う。なお、制御装置１１５は架台装置１１０に設けられてもよいし、画像処理装置１４０に設けられてもよい。

【0019】

Ｘ線検出器１１２は、例えば光子計数型検出器またはエネルギー積分型の検出器である。Ｘ線検出器１１２が光子検出型検出器である場合、Ｘ線検出器１１２は、Ｘ線管１１１から照射されて被検体Ｐを透過したＸ線に由来する光子であるＸ線光子が入射するごとに、当該Ｘ線光子のエネルギー値を計測可能な信号を出力する。Ｘ線検出器１１２は、Ｘ線光子が入射するごとに、１パルスの電気信号（アナログ信号）を出力する複数のＸ線検出素子を有する。

【0020】

Ｘ線検出素子は、例えば、例えば、ＣｄＴｅ（テルル化カドミウム：cadmium telluride）やＣｄＺｎＴｅ（テルル化カドミウム亜鉛：cadmium zinc telluride）などの半導体素子（半導体検出素子）にアノード電極及びカソード電極が配置されたものである。

【0021】

Ｘ線検出器１１２は、Ｘ線検出素子と、Ｘ線検出素子に接続されて、Ｘ線検出素子が検出したＸ線光子を計数する読み出し回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）とを複数有する。ＡＳＩＣは、Ｘ線検出素子が出力した個々の電荷を弁別することで、検出素子に入射したＸ線光子の数を計数する。また、ＡＳＩＣは、個々の電荷の大きさに基づく演算処理を行なうことで、計数したＸ線光子のエネルギーを計測する。さらに、ＡＳＩＣは、Ｘ線光子の計数結果をデジタルデータとしてＤＡＳ１１８に出力する。

【0022】

ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２から入力された計数処理の結果に基づいて検出データを生成する。検出データは、例えば、サイノグラムである。サイノグラムは、Ｘ線管１１１の各位置において各Ｘ線検出素子に入射した計数処理の結果を並べたデータである。サイノグラムは、ビュー方向及びチャネル方向を軸とする２次元直交座標系に、計数処理の結果を並べたデータである。ＤＡＳ１１８は、例えば、Ｘ線検出器１１２におけるスライス方向の列単位で、サイノグラムを生成する。ＤＡＳ１１８は、生成した検出データを画像処理装置１４０へ転送する。ＤＡＳ１１８は、例えば、プロセッサにより実現される。

【0023】

ＤＡＳ１１８が生成したデータは、回転フレーム１１３に設けられた発光ダイオード（Light Emitting Diode: ＬＥＤ）を有する送信機から、光通信によって、架台装置１１０の非回転部分（例えば、固定フレーム等。図１での図示は省略している）に設けられた、フォトダイオードを有する受信機に送信され、画像処理装置１４０へと転送される。ここで、非回転部分とは、例えば、回転フレーム１１３を回転可能に支持する固定フレーム等である。なお、回転フレーム１１３から架台装置１１０の非回転部分へのデータの送信方法は、光通信に限らず、非接触型の如何なるデータ伝送方式を採用してもよいし、接触型のデータ伝送方式を採用しても構わない。

【0024】

寝台装置１３０は、撮影対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台１３１と、寝台駆動装置１３２と、天板１３３と、支持フレーム１３４とを有する。基台１３１は、支持フレーム１３４を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置１３２は、被検体Ｐが載置された天板１３３を、天板１３３の長軸方向に移動する駆動機構であり、モータ及びアクチュエータ等を含む。支持フレーム１３４の上面に設けられた天板１３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置１３２は、天板１３３に加え、支持フレーム１３４を天板１３３の長軸方向に移動してもよい。

【0025】

画像処理装置１４０は、メモリ１４１と、ディスプレイ１４２と、入力インターフェース１４３と、処理回路１４４とを有する。なお、画像処理装置１４０は架台装置１１０とは別体として説明するが、架台装置１１０に画像処理装置１４０又は画像処理装置１４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。

【0026】

メモリ１４１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。メモリ１４１は、例えば、投影データやＣＴ画像データを記憶する。また、例えば、メモリ１４１は、Ｘ線ＣＴ装置１０１に含まれる回路が各種の機能を実現するためのプログラムを記憶する。メモリ１４１は、Ｘ線ＣＴ装置１０１とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。

【0027】

ディスプレイ１４２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４２は、処理回路１４４によって生成された各種の画像を表示したり、操作者から各種の操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。例えば、ディスプレイ１４２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。ディスプレイ１４２は、デスクトップ型でもよいし、画像処理装置１４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、ディスプレイ１４２は、表示部の一例である。

【0028】

入力インターフェース１４３は、操作者から各種の入力操作を受け付けて、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１４４に出力する。また、例えば、入力インターフェース１４３は、スキャン条件や、ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像データから後処理画像を生成する際の画像処理条件等の入力操作を操作者から受け付ける。

【0029】

例えば、入力インターフェース１４３は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース１４３は、架台装置１１０に設けられてもよい。また、入力インターフェース１４３は、画像処理装置１４０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース１４３は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、画像処理装置１４０とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路１４４へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース１４３の例に含まれる。

【0030】

処理回路１４４は、Ｘ線ＣＴ装置１０１全体の動作を制御する。例えば、処理回路１４４は、制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、取得機能１４４ｃ、特定機能１４４ｄ、算出機能１４４ｅ、補正機能１４４ｆを実行する。ここで、例えば、図１に示す処理回路１４４の構成要素である制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、取得機能１４４ｃ、特定機能１４４ｄ、算出機能１４４ｅ、補正機能１４４ｆが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ１４１内に記録されている。処理回路１４４は、例えば、プロセッサであり、メモリ１４１から各プログラムを読み出し、実行することで読み出した各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１４４は、図１の処理回路１４４内に示された各機能を有することとなる。処理回路１４４は、再構成装置の一例である。

【0031】

制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、取得機能１４４ｃ、特定機能１４４ｄ、算出機能１４４ｅ、補正機能１４４ｆは、それぞれ、制御部、前処理部、取得部、特定部、算出部、補正部の一例である。また、制御部は、表示制御手段の一例である。また、メモリ１４１は、記憶部の一例である。

【0032】

なお、図１においては、制御機能１４４ａ、前処理機能１４４ｂ、取得機能１４４ｃ、特定機能１４４ｄ、算出機能１４４ｅ、補正機能１４４ｆの各処理機能が単一の処理回路１４４によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路１４４は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１４４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

【0033】

制御機能１４４ａは、入力インターフェース１４３を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、各種処理を制御する。具体的には、制御機能１４４ａは、架台装置１１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。例えば、制御機能１４４ａは、Ｘ線高電圧装置１１４、Ｘ線検出器１１２、制御装置１１５、ＤＡＳ１１８及び寝台駆動装置１３２の動作を制御することで、架台装置１１０における計数結果の収集処理を制御する。一例を挙げると、制御機能１４４ａは、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する位置決めスキャン及び診断に用いる画像を収集する撮影（本スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。

【0034】

また、制御機能１４４ａは、表示制御手段として、メモリ１４１が記憶する各種画像データに基づく画像などをディスプレイ１４２に表示させる。

【0035】

前処理機能１４４ｂは、ＤＡＳ１１８から出力された検出データに対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正、散乱線補正、ダークカウント補正等の前処理を施すことにより投影データを生成する。

【0036】

処理回路１４４は、取得機能１４４ｃにより、Ｘ線検出器１１２から種々のデータを取得する。また、特定機能１４４ｄ、算出機能１４４ｅ、補正機能１４４ｆの各機能の詳細については後述する。

【0037】

続いて、実施形態に係る背景について詳細に説明する。

【0038】

治療計画を立案する際には、各患者における解剖構造を正しく把握するのが重要である。この目的で、医用画像から、人体の各解剖構造を抽出したり、医用画像から解剖構造の特徴を算出したりする場合がある。

【0039】

例えば、３次元ＣＴ画像として画像化された大動脈弁から、特定の位置における断面像を切り出し、弁尖領域を抽出する場合がある。図２及び図３を用いて、このような場合について説明する。図２は、大動脈弁１０の模式図を示し、石灰化領域１ａ、１ｂ、１ｃは、大動脈弁１０において、石灰化が生じている領域を示す。図３は、図２で示される大動脈弁１０の構造を３次元ＣＴ画像として画像化した場合の、線１３に示されている位置での断面像のうちの一部を表す。ここで、図３において、弁尖領域３は、真の弁尖領域を示し、弁尖領域２は、既存手法で自動抽出された弁尖領域を表す。

【0040】

このように、医用画像が、石灰化領域１ａ、１ｂ、１ｃ等を含む場合、医用画像から既存の方法で単純に抽出された弁尖領域２は、真の弁尖領域である弁尖領域３とは異なる場合がある。従って、既存の方法で単純に抽出された弁尖領域２を、石灰化等の非特異的な構造に基づいて補正することが望ましい。

【0041】

実施形態にかかる医用画像処理装置は、かかる背景に基づくものであって、実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、特定部と、算出部と、補正部とを備える。取得部は、医用画像データを取得する。特定部は、当該医用画像データに含まれる第１の領域と、第１の領域と関連する第２の領域とを特定する。算出部は、第２の領域に関する特徴量を算出する。補正部は、特徴量に基づいて、第１の領域に関する情報を補正する。

【0042】

これにより、第１の領域が非特異的な構造を有する場合であっても、第１の領域を、より精度よく抽出することが可能となる。

【0043】

また、実施形態に係る医用画像処理方法は、医用画像データを取得し、医用画像データに含まれる第１の領域と、第１の領域と関連する第２の領域とを特定し、第２の領域に関する特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、第１の領域に関する情報を補正する。

【0044】

また、実施形態に係るプログラムは、医用画像データを取得し、当該医用画像データに含まれる第１の領域と、第１の領域と関連する第２の領域とを特定し、第２の領域に関する特徴量を算出し、特徴量に基づいて、第１の領域に関する情報を補正する手順をコンピュータに実行させる。

【0045】

かかる処理の詳細について、図５～図９を適宜参照しながら、図４を用いて説明する。

【0046】

図４は、第１の実施形態における医用画像処理装置が行う処理の流れを説明したフローチャートである。

【0047】

初めに、ステップＳ１００において、処理回路１４４は、取得機能１４４ｃにより、医用画像データを取得する。一例として、処理回路１４４は、取得機能１４４ｃにより、被検体のＸ線ＣＴ画像を、Ｘ線ＣＴ装置１０１から又は院内の画像データベース等から取得する。例えば、処理回路１４４は、取得機能１４４ｃにより、大動脈弁を含む画像データを医用画像データとして取得する。

【0048】

なお、ステップＳ１００において、処理回路１４４が取得機能１４４ｃにより取得する医用画像の種類は、Ｘ線ＣＴ画像に限られず、例えば、超音波画像、ＭＲＩ画像、Ｘ線画像、ＰＥＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像のような他の医用画像診断装置により撮影された画像であってもよい。また、処理回路１４４が取得機能１４４ｃにより取得する医用画像は、典型的には、対象とする生体組織の３次元の解剖構造の形態情報が格納されている種類の画像が考えられるが、実施形態はこれに限られず、これらの画像を時間方向に複数撮像することによる４次元画像であってもよい。

【0049】

また、ステップＳ１００の処理の開始について、典型的には、ユーザの指示によりステップＳ１００の処理が開始される。しかしながら、実施形態はこれらの例に限られない。一例として、ＰＡＣＳ等の医用画像の保管装置への画像の保管状況を処理回路１４４が監視し、新しい画像が保管された際に、処理回路１４４がステップＳ１００の処理を開始してもよい。

【0050】

この際、処理回路１４４は、当該新しい画像が予め定める条件を満足するか否かを判定し、満足する場合にステップＳ１００の処理を開始してもよい。当該条件としては、例えば画像の状態を判定できる条件が挙げられる。一例として、撮像プロトコルを条件として心臓を対象とする撮像プロトコルで撮像された画像の場合に、処理回路１４４はステップＳ１００の処理を開始してもよい。また、別の例として、再構成方法を条件として、処理回路１４４は、拡大再構成された画像が新しく保管された場合に、ステップＳ１００の処理を開始してもよい。また、別の例として、上述の条件を組み合わせた条件をもとに、処理回路１４４は、ステップＳ１００の処理を開始してもよい。

【0051】

続いて、ステップＳ２００において、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、ステップＳ１００で取得した医用画像データに含まれる第１の領域を特定する。一例として、第１の領域は、大動脈弁の領域である。すなわち、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、ステップＳ１００で取得したＸ線ＣＴ画像に含まれる大動脈弁の領域を特定する。換言すると、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、ステップＳ１００で取得したＸ線ＣＴ画像上における大動脈弁の領域の各画素の座標情報を取得する。

【0052】

第１の領域を特定する具体的な処理として、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、ユーザインターフェースを用いて手動で第１の領域の位置の入力を受け付けることにより、特定してもよい。また、別の例として、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、既知の領域抽出技術によりＣＴ画像に描出される解剖学的構造に基づいて第１の領域を特定してもよい。既知の領域抽出技術としては、例えば、ＣＴ値に基づく大津の二値化法、領域拡張法、スネーク法、グラフカット法、ミーンシフト法などが挙げられる。

【0053】

なお、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより様々な方法で、ステップＳ１００で取得された医用構造から第１の領域を特定してもよい。一例として、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、深層学習等の機械学習技術を用いて事前に準備された学習用データに基づいて構築される第１の領域の形状モデルを用いて第１の領域を特定してもよい。

【0054】

なお、画像全体に対してグラフカット法等の処理を実施すると計算コストが過剰に高くなる可能性があるため、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、第１の領域に関連し、且つ、第１の領域よりも大きいがステップＳ１００で取得された画像全体よりは小さい領域である関連領域を特定し、特定した関連領域にのみ上述の機械学習を用いた処理を行って第１の領域を特定してもよい。ここで、例えば第１の領域が大動脈弁である場合には、関連領域は心臓領域や左心室及び左心室の周囲の領域等である。処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、関連領域を、ユーザインターフェースを用いて手動設定により特定してもよい。

【0055】

続いて、ステップＳ３００において、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、ステップＳ２００で特定した第１の領域と関連する第２の領域を、特定する。第２の領域は、第１の領域に関する情報の算出に影響する領域である。一例として、第１の領域が、大動脈弁の領域である場合、第１の領域に関する情報の算出に影響する領域である第２の領域は、例えば図３の石灰化領域１ａ、１ｂ、１ｃ等である。第２の領域である石灰化領域１ａ、１ｂ、１ｃの存在により、医用画像から単純に抽出された弁尖領域２は、真の弁尖領域３とは異なったものとなっている。このことから、石灰化領域は、第１の領域である大動脈弁の領域に関する情報である弁尖領域の情報に算出に影響する領域である第２の領域の一例であると考えられる。

【0056】

なお、第１の領域が大動脈弁の領域である場合の第２の領域の別の例としては、弁尖の逸脱している領域や、弁尖に穴が開いている領域などが挙げられる。

【0057】

第２の領域が石灰化領域の場合、ステップＳ３００において、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、ステップＳ１００で取得されたＣＴ画像上の大動脈弁周囲の領域における石灰化領域が示す各画素の座標情報を取得する。

【0058】

なお、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、所定のＧＵＩを用いてユーザからの入力を受け付けることにより手動で第２の領域を特定してもよい。また、別の例として、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、既知の領域抽出技術を用いて第２の領域を特定してもよい。また、別の例として、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、機械学習技術を用いて第２の領域を特定してもよい。また、別の例として、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、既知の検出技術を用いてから、検出された位置に対して領域抽出技術を適用し第２の領域を抽出してもよい。ここで、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、第２の領域を抽出するための領域抽出技術を適用する範囲をステップＳ２００で特定した第１の領域に基づいて決定してもよい。第２の領域は複数の領域であってもよい。

【0059】

続いて、ステップＳ４００において、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、第２の領域に関する特徴量を算出する。ここで、第２の領域に関する特徴量としては、例えば、サイズに関する特徴（最大径、容積、等）を表す量、形状に関する特徴（球形度、線形度、等）を表す量、性状に関する特徴（テクスチャ特徴、平均画素値、等）表す量、第１の領域との位置関係に関する特徴（距離、角度、等）を表す量などがある。

【0060】

これらの特徴量算出には、既知のどのような手法を用いてもよい。典型的には、処理回路１４４は、ステップＳ４００において算出する特徴量の種類は予め設定しておく。一例として、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、「石灰化領域の容積」と「石灰化領域の重心と大動脈弁の弁尖との距離」を、算出する特徴量の種類として設定する。

【0061】

なお、ステップＳ３００において、複数の第２の領域を抽出した場合は、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、複数の第２の領域のそれぞれに対して特徴量を算出する。

【0062】

続いて、ステップＳ５００Ａにおいて、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、ステップＳ４００で算出された第２の領域の特徴量に基づいて、後述のステップＳ６００Ａで行う補正方法を決定する。

【0063】

具体的には、記憶部としてのメモリ１４１は、ステップＳ３００において算出された特徴量と、補正方法とが対応付けられたテーブルを記憶する。処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、当該特徴量に基づいた補正方法で、第１の領域に関する情報を補正する。すなわち、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、当該特徴量とテーブルとに基づいて、第１の領域に関する情報を補正する。

【0064】

かかる例が、図５に示されている。図５は、ステップＳ３００において算出された特徴量である、「第２の領域である石灰化領域の容積」及び「第２の領域である石灰化領域の重心と大動脈弁の弁尖との距離」と、補正方法とが対応付けられたテーブルを示している。処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、第２の領域の容積及び弁尖の第２の領域の重心からの距離に基づいて、後述のステップＳ６００Ａにおける補正方法を選択する。

【0065】

例えば、石灰化領域の容積がｎ_２ｍｍ^３以上であり、弁尖の石灰化領域の重心からの距離がX_３ｍｍ以上である場合、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、「手動補正」を、ステップＳ６００Ａにおける補正方法として選択する。また、石灰化領域の容積がｎ_２ｍｍ^３以上であり、弁尖の石灰化領域の重心からの距離がＸ_２ｍｍ以上Ｘ_３ｍｍ未満の場合、または石灰化領域の容積がｎ_１ｍｍ^３以上ｎ_２ｍｍ^３未満であり、弁尖の石灰化領域の重心からの距離がＸ_３ｍｍ以上の場合、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、「石灰化領域を削除したのち穴埋めを行う自動補正」を、ステップＳ６００Ａにおける補正方法として選択する。また、その他の場合、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、補正を行わない旨決定する。

【0066】

なお、補正方法には、上述の方法以外にも、例えば他弁尖領域との比較を行う方法が挙げられる。この場合、大動脈弁は右冠尖、左冠尖、無冠尖の３つの弁尖があるが、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、第１の領域である弁尖以外の弁尖における第２の領域に対応する位置の弁尖の構造に基づいて、第１の領域を補正する。第１の領域が肺である場合には、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、対側領域など類似する構造を有する比較可能な領域の構造情報に基づいて、第２の領域を補正する。

【0067】

また、上述の補正方法は代表的な例を列挙したものにすぎず、実施形態では、これ以外の補正方法も考えられる。一例として、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、石灰化領域の大きさに基づいて画像を切り出し、切り出した領域に対してのみステップＳ２００で示したような領域抽出技術を再度適用するようにしてもよい。この場合において、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、領域抽出技術を適用する際の各種パラメータ（例えば、大津の二値化法による閾値、DilationやErosionなどのモルフォロジー処理のカーネルサイズ、グラフカット法におけるエネルギー関数、機械学習法におけるハイパーパラメータ等）をステップＳ３００において算出された特徴量に基づいて決定するようにしてもよい。

【0068】

続いて、ステップＳ６００Ａにおいて、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、ステップＳ５００Ａにおいて決定された補正方法に基づいて、第１の領域に関する情報について補正を行う。

【0069】

はじめに、図６～図８を用いて、ステップＳ５００Ａにおいて、「手動補正」が選択された場合の補正処理について説明する。

【0070】

はじめに、図６に示されるように、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、第２の領域である石灰化領域１ａの特徴量に基づいて、手動補正範囲２１を算出する。一例として、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、第２の領域である石灰化領域１ａの中心座標とサイズに基づいて、手動補正範囲２１の大きさを算出する。手動補正範囲２１の形状としては、例えば矩形が選択される。

【0071】

続いて、処理回路１４４は、図示しない受付機能により、手動補正範囲２１内にある所定の弁尖領域２の一部である領域２０の修正を、ユーザから受けつけ、手動で修正可能とする。かかるＧＵＩとしては、一例として、ユーザが入力インターフェース１４３を用いて真の弁尖領域３に対応する画素を指定することにより、当該指定された画素を第１の領域として指定するＧＵＩなどが挙げられる。

【0072】

処理回路１４４が図示しない受付機能により、ユーザから弁尖領域２の位置の修正を受け付けると、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、弁尖領域２の位置の修正を行う。図７の弁尖領域２２は、このようにしてユーザからの修正が反映された弁尖領域２を示している。

【0073】

図８に、ユーザからの入力を受け付けるユーザインターフェースの一例が示されている。図８で手動補正範囲２１内の白丸で示された点２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ等は、ユーザが操作可能な移動点を示している。これらのユーザが操作可能な移動点は、例えば、手動補正範囲２１の中における弁尖領域２において、等間隔に配置される。ユーザがこれらの点２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄなどの移動点を移動させることで、処理回路１４４は、図示しない受付機能により、弁尖領域２の位置の修正を受け付ける。処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、受け付けた入力結果を反映させて弁尖領域２の位置の修正を行い、補正後の弁尖領域２２を生成する。

【0074】

なお、処理回路１４４は、ユーザからの弁尖領域２の位置の修正を、手動補正範囲２１内でのみ受け付けるものとしてもよい。これにより、位置の修正をユーザが無制限に行える場合と比較してユーザの負荷を軽減することができ、ユーザの操作を補佐することができる。

【0075】

続いて、図９を用いて、ステップＳ５００Ａにおいて、「石灰化領域を削除したのち穴埋めを行う自動補正」が選択された場合の補正処理について説明する。

【0076】

この場合、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、第２の領域である石灰化領域１ｂの特徴に基づいて、補正範囲３１を算出する。一例として、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、第２の領域である石灰化領域１ｂの大きさに基づいて、補正範囲３１を算出する。補正範囲３１の形状は、例えば円形で与えられる。続いて、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、補正範囲３１内における弁尖領域２を消去する。続いて、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、弁尖領域２に対してＣｌｏｓｉｎｇ処理を行って補正後の弁尖を生成する。なお、処理回路１４４は、弁尖領域２の全体に対してＣｌｏｓｉｎｇ処理を行うのではなく、補正範囲３１の周囲のみに対してＣｌｏｓｉｎｇ処理を実行してもよい。これにより、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、石灰化がないと仮定した場合における弁尖領域２の領域を抽出することができる。

【0077】

なお、上述の図６～９では、説明の簡略化のために、抽出される第２の領域や補正範囲などを２次元的な領域として説明したが、実施形態はこれに限られず、処理回路１４４が補正機能１４４ｆにより補正を行う補正範囲や、抽出される第２の領域は、３次元的な領域であってもよく、またこれらの補正処理などは、３次元的に行われる処理であってもよい。

【0078】

以上のように、第１の実施形態では、処理回路１４４は、第２の領域の特徴量を算出し、これに応じて、第１の領域に係る情報の補正を行う補正方法を選択した。これにより、特徴量に応じて補正方法を柔軟に選択することができ、計測の精度を向上させることができる。また、第１の実施形態による方法により、医用画像が非特異的な構造を含む場合であっても、計測の精度を向上させることができる。

【0079】

（第１の実施形態の第１の変形例）
上述の例では、第２の領域の種類が、石灰化領域という一つの種類の領域のみからなる場合を説明した。しかしながら、第２の領域は複数の種類の領域で構成されていてもよい。一例として、図１０に示されているように、第２の領域が、石灰化領域１ｂだけでなく、弁尖に穴の開いている領域である、領域１ｄ及び領域１ｅとからなる場合を考える。この場合、ステップＳ６００Ａにおいて、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、領域１ｄ、１ｅについて、補正処理を行う。具体的には、図１１に示されているように、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、領域１ｄ、１ｅのそれぞれについて、補正範囲４０、４１を設定し、当該補正範囲内の弁尖領域２を削除し、補正後の弁尖４２、４３及び４４を生成する。一方で、石灰化領域１ｂについては、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、図９で説明した方法により補正後の弁尖を生成する。

【0080】

なお、上にあげた例では、領域１ｄ、１ｅについて、ステップＳ４００において特徴量は算出せず、特徴量に関わらず、対応する弁尖領域２の領域を削除する補正を行っているが、ステップＳ４００において算出する特徴量を予め設定し、それらを算出し、ステップＳ５００Ａにおいて当該特徴量の大きさに基づいて補正方法を変更してもよい。

【0081】

（第１の実施形態の第２の変形例）
第１の実施形態では、ステップＳ３００において抽出される第２の領域の種類や、ステップＳ４００で算出される特徴量の種類は、予め定められている場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られず、実施形態で抽出される第２の領域や算出される特徴量の種類を、第１の領域に基づいて算出する計測項目の種類に応じて自動で設定してもよい。

【0082】

このような実施形態の背景について簡単に説明すると、第１の領域の抽出は、抽出自体は目的ではなく、抽出した構造に基づいて第１の領域の形態的な特徴を算出するために利用される場合も多い。例えば、処理回路１４４がステップＳ６００Ａで抽出した弁尖領域に基づいて弁尖の面積や周長などを算出し、算出された情報が医師に提供されることで、それら算出された情報は、治療計画の際の情報として活用されることができる。

【0083】

ここで、一般に、医用ソフトウェア等では、第１の領域に応じて算出すべき計測項目が予め定義され、当該計測項目における計測値が算出される。従って、計測すべき計測項目に応じてステップＳ４００において算出する特徴量の種類が自動で設定されてもよい。すなわち、計測項目の種類と第２の領域の種類又は特徴量の種類との関係性が予め定義され、ユーザが指定した計測項目の種類に応じて抽出される第２の領域又は算出される特徴量が自動で設定されるようにしてもよい。

【0084】

別の例として、ユーザにソフトウェアを利用する目的を指定させ、その目的に基づいて抽出される第２の領域又は算出される特徴量が自動で設定されるようにしてもよい。すなわち、記憶部としてのメモリ１４１は、図１２に示されているように、医用画像データの使用目的と、当該目的に対応する計測項目と、第２の領域と、第２の領域に関する特徴量とが対応付けられたテーブルを記憶してもよい。ステップＳ３００において、処理回路１４４は、特定機能１４４ｄにより、記憶部としてのメモリ１４１から当該テーブルを取得し、当該医用画像データの使用目的に対応付けられた第２の領域を特定する。また、ステップＳ４００において、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、記憶部としてのメモリ１４１から当該テーブルを取得し、当該医用画像データの使用目的に対応付けられた特徴量を算出する。

【0085】

（第１の実施形態の第３の変形例）
なお、図５や図１２に示すような対応関係は、ソフトウェア利用時にユーザが設定できるようにしてもよい。実施形態に係る医用画像処理装置は、ユーザにより、計測項目、第２の領域、算出する第２の領域の特徴量、補正方法の設定等が可能なＧＵＩを備えてもよい。一例として、実施形態に係る医用画像処理装置は、記憶部としてのメモリ１４１に、計測項目、第２の領域、算出する第２の領域の特徴量、補正方法などの設定の候補値を記憶し、処理回路１４４の制御機能１４４ａにより、ディスプレイ１４２を通じて例えばドロップダウンリストの形で当該候補値をユーザに提示し、ユーザからの入力を受け付けてもよい。

【0086】

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、第２の領域に基づいて、第１の領域の補正を行う場合を、石灰化領域に基づいて大動脈弁の弁尖を補正する場合を例に取り説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られない。第２の実施形態では、第２の領域に基づいて、第１の領域を補正するのではなく、第１の領域に関する計測値を補正する場合について説明する。

【0087】

第２の実施形態の背景について説明すると、多くの臨床アプリケーションでは、第１の領域の抽出はそれ自身が目的ではなく、実際には、抽出された第１の領域をもとに形態的特徴、動態的特徴、性状、血行動態や気流などの周囲の流体的特徴等の第１の領域の特徴の算出が行われる。従って、第２の実施形態においては、実施形態に係る医用画像処理装置も、第２の領域に基づいて、第１の領域に係る計測値の補正を行う。

【0088】

図１３は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置としての画像処理装置１４０が行う処理の流れを示したフローチャートである。ステップＳ１００，Ｓ２００、Ｓ３００及びステップＳ４００についてはすでに第１の実施形態において説明した処理と同様の処理であり、また、ステップＳ５００Ｂについても、ステップＳ５００Ａと同様の処理を行うので、繰り返しての説明は省略する。

【0089】

ステップＳ２５０において、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、計測値を算出する。一例として、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、大動脈弁のｅＨ（eｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｈｅｉｇｈｔ）の計測を行う。この場合、ステップＳ１００において、処理回路１４４は、取得機能１４４ｃにより、大動脈弁を含む医用画像データを医用画像データとして取得する。ステップＳ２５０において、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、第２の領域である石灰化領域を考慮せずに、補正前の計測値である大動脈弁のｅＨを算出する。

【0090】

図１４に、かかる状況が示されている。図１４の左図及び右図は、大動脈弁の構造を表し、石灰化領域１ｆは、第２の領域である石灰化領域を示している。図１４の左図は、ステップＳ２５０における補正前の計測値であるｅＨの算出を示し、図１４の右図は、ステップ６００Ｂにおける補正後の計測値であるｅＨの算出について示している。

【0091】

ステップＳ２５０において、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、第２の領域である石灰化領域１ｆの有無については考慮せず、補正前のＮａｄｉｒ面５０を算出し、補正前のＮａｄｉｒ面５０と各弁尖におけるＡｒａｎｔｉｕｓ ｂｏｄｙの点との距離を算出することにより、補正前のｅＨの値を計測値として算出する。

【0092】

続いて、処理回路１４４は、ステップＳ３００からステップＳ５００Ｂの処理を行う。これらの処理は、第１の実施形態ですでに説明した処理と同様の処理であるので、重ねての説明については省略する。これらのステップにより、石灰化領域１ｆの影響を考慮して、大動脈における弁尖領域を補正することが可能となる。

【0093】

続いて、ステップＳ６００Ｂにおいて、図１４の右図で示されるように、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、第２の領域である石灰化領域１ｆの影響を考慮して、補正後のＮａｄｉｒ面５１を算出する。すなわち、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、ステップＳ４００で算出された第２の領域に関する特徴量に基づいて、Ｎａｄｉｒ面の位置を補正する。具体的には、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、Ｎａｄｉｒ面５１を算出するときに、石灰化領域１ｆの影響を考慮することが必要か否かの判定を行う。処理回路１４４が、補正機能１４４ｆにより、Ｎａｄｉｒ面５１を算出するにあたって、石灰化領域１ｆの影響を考慮することが必要と判定した場合、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、ステップＳ５００Ｂで決定された補正方法により、第１の実施形態における図４のステップＳ６００Ａで説明した補正を行い、弁尖領域の補正を行う。続いて、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、補正された弁尖領域に基づいて、補正後のＮａｄｉｒ面５１を算出し、算出されたＮａｄｉｒ面５１に基づいて、補正後の大動脈弁のｅＨを、計測値として補正する。このように、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより、ステップＳ４００で算出された第２の領域に関する特徴量に基づいて、第１の領域に関する計測量を補正する。処理回路１４４は、制御機能１４４ａにより、ディスプレイ１４２を通じて、補正後の計測値をユーザに表示する。

【0094】

以上のように、第２の実施形態では、処理回路１４４が、補正機能１４４ｆにより、第２の領域に関する特徴量に基づいて、第１の領域に関する計測量を補正する。このことにより、第１の領域に例えば石灰化領域等、非特異的な構造がある場合であっても、臨床的に有用な計測値を精度よく算出することができる。

【0095】

（第２の実施形態の第１の変形例）
第２の実施形態では、補正する対象の計測値が一つである場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られない。第２の実施形態の第１の変形例においては、補正する対象の計測値が複数である場合の例について説明する。一例として、前述のステップＳ６００Ｂにおいて、処理回路１４４が、第１の領域を分割する基準線を、第２の領域に関する特徴量に基づいて補正する場合について説明する。

【0096】

図１５及び図１６は、上行大動脈におけるＮａｄｉｒ面から腕頭動脈の入り口までの領域を示しており、図１５は、石灰化領域１ｇ、１ｈ、１ｉ等を考慮しない補正前の基準線４ａ、４ｂ、４ｃ、４ｄ、４ｅ、４ｆの配置を、図１６は、石灰化領域１ｇ、１ｈ、１ｉ等を考慮した補正後の基準線４ａ、４ｂ、５ｃ、５ｄ、５ｅ、４ｆ等の配置を示している。ここで、基準線とは、例えば上行大動脈の周長や径等の特徴量を算出するための基準となる線であり、処理回路１４４は、これらの基準線を用いて、上行大動脈の周長や径等の計測値を算出する。

【0097】

ここで、石灰化領域等を考慮しない場合、図１５に示されるように、処理回路１４４は、算出機能１４４ｅにより、芯線６０に垂直に、一定間隔で基準線４ａ～４ｆを設定する。しかしながら、石灰化領域を避けて基準線を設定したほうが、上行大動脈の周長や径等等の計測値の算出という観点からは有利である場合がある。

【0098】

従って、第２の実施形態の第１の変形例においては、ステップＳ６００Ｂにおいて、図１５における基準線４ｃ、４ｄ、４ｅの代わりに、図１６に示されるように、処理回路１４４は、石灰化領域１ｇ、１ｈ、１ｉを避けて基準線５ｃ、５ｄ、５ｅを設定し、これらの補正後の基準線を用いて補正後の計測値を算出する。このようにして、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより補正後の計測値を算出する。

【0099】

図１７及び図１８は、基準線を補正する別の例について示している。図１７及び図１８も、上行大動脈におけるＮａｄｉｒ面から腕頭動脈の入り口までの領域を示しており、図１７は、血管壁が細くなっている点７０、７１、７２等を考慮しない補正前の基準線６ａ、６ｂ、６ｃ、６ｄ、６ｅ、６ｆの配置を、図１８は、血管壁が細くなっているこれらの点を考慮した補正後の基準線６ａ、６ｂ、７ｃ、６ｄ、７ｅ、６ｆ等の配置を示している。ここで、これら血管壁が細くなっている点を通るように基準線を設定したほうが、計測値の算出という観点からは有利である場合がある。

【0100】

従って、この例においては、ステップＳ６００Ｂにおいて、図１７における基準線６ｃ、６ｅの代わりに、図１８に示されるように、処理回路１４４は、これら血管壁が細くなっている点を通るように基準線７ｃ，７ｅを設定し、これらの補正後の基準線を用いて補正後の計測値を算出する。このようにして、処理回路１４４は、補正機能１４４ｆにより補正後の計測値を算出する。

【0101】

以上のように、第２の実施形態の第１の変形例においては、処理回路１４４が、第１の領域を分割する基準線を、第２の領域に関する特徴量に基づいて補正する。これにより、算出する計測値の精度を向上することができる。

【0102】

（第２の実施形態の第２の変形例）
第２の実施形態について、これまでの例では、補正後の計測値のみをユーザに提示する例について説明した。しかしながら、実施形態はこれらに限られない。処理回路１４４は、制御機能１４４ａにより、補正前の計測値と補正後の計測値との両方の計測値をディスプレイ１４２を通じてユーザに表示してもよい。また、別の例として、処理回路１４４は、制御機能１４４ａにより、補正前の計測値と補正後の計測値とのうちいずれか又は両方の計測値をディスプレイ１４２を通じてユーザに表示してもよい。また、別の例として、処理回路１４４は、ユーザに、実施形態に係るアプリケーションを使用する目的を入力させ、当該目的に合わせて、処理回路１４４が、アプリケーションが補正前または補正後のうちどちらか又は両方の計測値をディスプレイ１４２を通じてユーザに表示するかを設定してもよい。

【0103】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、医用画像が非特異的な構造を含む場合に、計測の精度を向上させることができる。

【0104】

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、実施形態同士の組み合わせ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同様に、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ものである。

【符号の説明】

【0105】

１４１ メモリ
１４４ 処理回路
１４４ａ 制御機能
１４４ｂ 前処理機能
１４４ｃ 取得機能
１４４ｄ 特定機能
１４４ｅ 算出機能
１４４ｆ 補正機能

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】