特開 2024-94051 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

(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】P2024094051

(43)【公開日】2024-07-09

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20240702BHJP

【ＦＩ】

A61B5/055 380

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022210766

(22)【出願日】2022-12-27

(71)【出願人】

【識別番号】504179255

【氏名又は名称】国立大学法人 東京医科歯科大学

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】吉田 宗一郎

(72)【発明者】

【氏名】木村 浩一朗

【テーマコード（参考）】

4C096

【Ｆターム（参考）】

4C096AA07

4C096AA17

4C096AB36

4C096AC06

4C096AD14

4C096DC12

4C096DC31

4C096DC33

4C096DC35

(57)【要約】

【課題】１つの画像で評価対象部位の評価を行える画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置１０は、評価対象部位の位置情報が揃った、少なくとも第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを取得する取得部１０１と、取得部１０１が取得した第１の医用画像データ及び第２の医用画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換する画像変換部１０３と、画像変換部１０３によりグレースケール画像に変換された第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る画像合成部１０４と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

評価対象部位の位置情報が揃った、少なくとも第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを取得する取得部と、
前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換する画像変換部と、
グレースケール画像に変換された前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る画像合成部と、
を備える画像処理装置。

【請求項2】

前記評価画像データについて、評価対象部位以外の部位の信号を削除する削除部をさらに備える、請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記削除部は、前記第１の医用画像データ上の、前記評価対象部位以外の部位の信号を削除する、請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記削除部は、予め機械学習により生成された学習済みモデル前記評価画像データを入力し、前記学習済みモデルからの出力を用いて、前記評価対象部位以外の部位の信号を削除する、請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記所定の色は、色の三原色における少なくとも２つの色である、請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記所定の色は、赤色及び緑色である、請求項５に記載の画像処理装置。

【請求項7】

前記取得部は、２種類の前記第２の医用画像データを取得し、
２種類の前記第２の医用画像データについて、対応する画素同士の差分値を演算して差分画像データを得る差分画像演算部をさらに備え、
前記画像変換部は、前記差分画像演算部が生成した前記差分画像データについて前記所定の色でのグレースケール画像に変換し、
前記画像合成部は、グレースケール画像に変換された前記第１の医用画像データ及び前記差分画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る、請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項8】

前記第１の医用画像データは拡散強調画像データであり、前記第２の医用画像データはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像データである、請求項１～７のいずれか１項に記載の画像処理装置。

【請求項9】

前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データは、ＤＩＣＯＭ画像データである、請求項１～７のいずれか１項に記載の画像処理装置。

【請求項10】

プロセッサが、
評価対象部位の位置情報が揃った、少なくとも第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを取得し、
前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換し、
グレースケール画像に変換された前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る、
処理を実行する、画像処理方法。

【請求項11】

コンピュータに、
評価対象部位の位置情報が揃った、少なくとも第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを取得し、
前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換し、
グレースケール画像に変換された前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る、
処理を実行させる、画像処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、被検体に関し互いに診断モードが異なる複数の３次元画像のうちの１つである第１の３次元画像データと、第１の３次元画像データとは異なる第２の３次元画像データとの位置ずれ情報を取得し、第２の３次元画像データと第１及び第２の３次元画像データとは異なる第３の３次元画像データとの位置ずれ情報を取得し、得られた位置ずれ情報に基づいて、第１の３次元画像データと第３の３次元画像データとの位置ずれ情報を求め、第１の３次元画像データと第３の３次元画像データとを合成して表示する３次元画像処理装置を開示している。

【0003】

特許文献２は、被検体の測定画像値データの第１の測定範囲内の測定画像値に対して第１のウィンドウ変換を行い第１の表示範囲内の表示画像値に対応させ、第１の範囲以外の第２の測定範囲内の測定画像値に対して第２のウィンドウ変換を行い、第１の表示範囲以外の第２の表示範囲（グレースケール）内の表示画像値に対応させ、得られた第１の表示画像と第２の表示画像とを合成して表示する医用画像表示装置を開示している。

【0004】

特許文献３は、撮影位置が異なる２以上の２次元の拡散強調画像を受け付け、２以上の拡散強調画像を用いて、当該２以上の拡散強調画像ごとに、当該２以上の各拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得し、２以上の拡散強調画像ごとに、２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、当該取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成し、当該構成した２以上の診断画像を合成し、３次元の診断画像を構成する画像処理装置を開示している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００６－３４１０８５号公報

【特許文献2】特開２００６－６１２７７号公報

【特許文献3】特開２０１５－１６７６１０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

マルチパラメトリックＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）として拡散強調画像が撮像される際には、複数の他の画像が同時に撮像される。拡散強調画像の評価にあたっては、同時に撮像された画像（Ｉｎ－ｐｈａｓｅとＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像、造影ＭＲ画像等）又は拡散強調画像から作成される画像（ＡＤＣマップ等）が参照される。従来は、拡散強調画像と共にこれらの複数画像を別々のウィンドウに同時表示し、拡散強調画像の評価が行われている。

【0007】

しかし、従来の拡散強調画像の評価は、拡散強調画像と同時に撮像された画像又は拡散強調画像から作成される画像を、拡散強調画像と共に参照しなければならず、評価を容易ではないものにしていた。例えば、拡散強調画像で高信号を呈する骨病変として、転移性骨腫瘍とともに、良性変化である赤色髄がある。転移性骨腫瘍と赤色髄とを識別するには、Ｉｎ－ｐｈａｓｅとＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像の差分画像による脂肪成分の有無の評価が必要となる。従来は、これらの複数の画像を別々のウィンドウで表示し相互参照しなければ正しい評価ができなかった。

【0008】

本開示は、上記の点に鑑みてなされたものであり、１つの画像で評価対象部位の評価を行える画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本開示の第１態様に係る画像処理装置は、評価対象部位の位置情報が揃った、少なくとも第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを取得する取得部と、前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換する画像変換部と、グレースケール画像に変換された前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る画像合成部と、を備える。

【0010】

本開示の第１態様によれば、第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得ることで、１つの画像で評価対象部位の評価が行える。

【0011】

本開示の第２態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像処理装置であって、前記評価画像データについて、評価対象部位以外の部位の信号を削除する削除部をさらに備える。

【0012】

本開示の第３態様に係る画像処理装置は、第２態様に係る画像処理装置であって、前記削除部は、前記第１の医用画像データ上の、前記評価対象部位以外の部位の信号を削除する。

【0013】

本開示の第４態様に係る画像処理装置は、第２態様に係る画像処理装置であって、前記削除部は、予め機械学習により生成された学習済みモデル前記評価画像データを入力し、前記学習済みモデルからの出力を用いて、前記評価対象部位以外の部位の信号を削除する。

【0014】

本開示の第２態様～第４態様によれば、評価対象部位以外の部位の信号を削除することで、評価対象部位以外の部位の信号を削除しない場合と比較して評価対象部位の評価を容易とすることができる。

【0015】

本開示の第５態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像処理装置であって、前記所定の色は、色の三原色における少なくとも２つの色である。

【0016】

本開示の第６態様に係る画像処理装置は、第５態様に係る画像処理装置であって、前記所定の色は、赤色及び緑色である。

【0017】

本開示の第５態様及び第６態様によれば、１枚の画像による評価対象部位で生じている現象の評価が可能となる。

【0018】

本開示の第７態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像処理装置であって、前記取得部は、２種類の前記第２の医用画像データを取得し、２種類の前記第２の医用画像データについて、対応する画素同士の差分値を演算して差分画像データを得る差分画像演算部をさらに備え、前記画像変換部は、前記差分画像演算部が生成した前記差分画像データについて前記所定の色でのグレースケール画像に変換し、前記画像合成部は、グレースケール画像に変換された前記第１の医用画像データ及び前記差分画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る。

【0019】

本開示の第７態様によれば、第１の医用画像データ及び第２の医用画像データから生成された差分画像データを減法混色により合成して評価画像データを得ることで、１つの画像で評価対象部位の評価が行える。

【0020】

本開示の第８態様に係る画像処理装置は、第１態様～第７態様のいずれかに係る画像処理装置であって、前記第１の医用画像データは拡散強調画像データであり、前記第２の医用画像データはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像データである。

【0021】

本開示の第８態様によれば、拡散強調画像データ及びＭＲＩ画像データを減法混色により合成して評価画像データを得ることで、１つの画像で評価対象部位の評価が行える。

【0022】

本開示の第９態様に係る画像処理装置は、第１態様～第７態様のいずれかに係る画像処理装置であって、前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データは、ＤＩＣＯＭ画像データである。

【0023】

本開示の第９態様によれば、ＤＩＣＯＭ画像データを減法混色により合成して評価画像データを得ることで、１つの画像で評価対象部位の評価が行える。

【0024】

本開示の第１０態様に係る画像処理方法は、プロセッサが、評価対象部位の位置情報が揃った、少なくとも第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを取得し、前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換し、グレースケール画像に変換された前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る、処理を実行する。

【0025】

本開示の第１０態様によれば、第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得ることで、１つの画像で評価対象部位の評価が行える。

【0026】

本開示の第１１態様に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、評価対象部位の位置情報が揃った、少なくとも第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを取得し、前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換し、グレースケール画像に変換された前記第１の医用画像データ及び前記第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る、処理を実行させる。

【0027】

本開示の第１１態様によれば、第１の医用画像データ及び第２の医用画像データを減法混色により合成して評価画像データを得ることで、１つの画像で評価対象部位の評価が行える。

【発明の効果】

【0028】

本開示によれば、１つの画像で評価対象部位の評価を行える画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】開示の技術の実施形態に係る画像処理装置を備えた画像処理システムの概略構成を示す図である。

【図2】画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】画像処理装置の機能構成の例を示すブロック図である。

【図4】画像処理装置による画像処理の流れを示すフローチャートである。

【図5】検査装置が撮像した画像及び画像処理装置が生成する画像の例を示す図である。

【図6】検査装置が撮像した画像及び画像処理装置が生成する画像の例を示す図である。

【図7】検査装置が撮像した画像及び画像処理装置が生成する画像の例を示す図である。

【図8】検査装置が撮像した画像及び画像処理装置が生成する画像の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0030】

以下、本開示の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一または等価な構成要素および部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

【0031】

図１は、本実施形態に係る画像処理装置を備えた画像処理システムの概略構成を示す図である。図１に示した画像処理システムは、検査装置１での被検体の検査により得られる画像を、画像処理装置１０において画像処理するシステムである。本実施形態では、検査装置１はＭＲＩ装置である。ＭＲＩ装置である検査装置１では、被検体の検査の際に複数の種類の画像が撮像されて画像処理装置２に送られる。

【0032】

検査装置１での被検体の検査において検査装置１で撮像される画像には、例えば、拡散強調画像（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｉｍａｇｅ：ＤＷＩ）、ＭＲＩ画像としてのＩｎ－ｐｈａｓｅ（同位相）及びＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅ（逆位相）のＴ１強調画像、ＳＴＩＲ（Ｓｈｏｒｔ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｔｉｍｅ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ）法による画像がある。これらの画像は、検査装置１での被検体の検査において一度の撮影で取得される。従って、検査装置１で撮像された複数の画像は評価対象部位の位置情報が揃った画像である。

【0033】

そして、画像処理装置１０は、検査装置１で撮像された複数の種類に対する画像処理を行う。画像処理装置１０が、検査装置１で撮像された複数の種類に対する画像処理を行うことで、画像処理を行わない場合と比較して、検査装置１で撮像された画像を用いた被検体の評価を容易とすることができる。

【0034】

図２は、画像処理装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。

【0035】

図２に示すように、画像処理装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、入力部１５、表示部１６及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を有する。各構成は、バス１９を介して相互に通信可能に接続されている。

【0036】

ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはストレージ１４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御および各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２またはストレージ１４には、検査装置１で撮像された複数の種類に対する画像処理を行う画像処理プログラムが格納されている。

【0037】

ＲＯＭ１２は、各種プログラムおよび各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラムまたはデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）またはフラッシュメモリ等の記憶装置により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、および各種データを格納する。

【0038】

入力部１５は、マウス等のポインティングデバイス、およびキーボードを含み、各種の入力を行うために使用される。

【0039】

表示部１６は、たとえば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部１６は、タッチパネル方式を採用して、入力部１５として機能しても良い。

【0040】

通信インタフェース１７は、検査装置１等の他の機器と通信するためのインタフェースであり、たとえば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）等の規格が用いられる。特に、検査装置１と画像処理装置１０との間の通信にはＤＩＣＯＭが用いられ得る。

【0041】

上記の画像処理プログラムを実行する際に、画像処理装置１０は、上記のハードウェア資源を用いて、各種の機能を実現する。画像処理装置１０が実現する機能構成について説明する。

【0042】

図３は、画像処理装置１０の機能構成の例を示すブロック図である。

【0043】

図３に示すように、画像処理装置１０は、機能構成として、取得部１０１、差分画像演算部１０２、画像変換部１０３、画像合成部１０４および削除部１０５を有する。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２またはストレージ１４に記憶された画像処理プログラムを読み出し、実行することにより実現される。

【0044】

取得部１０１は、検査装置１での被検体の検査により撮像された、評価対象部位の撮像位置が揃った複数の画像を取得する。評価対象部位は、例えば骨髄である。本実施形態では、取得部１０１は、拡散強調画像データ、ＭＲＩ画像データとしてのＩｎ－ｐｈａｓｅ及びＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像を取得する。拡散強調画像データは本開示の第１医用画像データの一例であり、ＭＲＩ画像データは本開示の第２医用画像データの一例である。取得部１０１が取得した画像は、例えば一時的にＲＡＭ１３又はストレージ１４に格納される。

【0045】

取得部１０１が取得する画像データは、ＤＩＣＯＭ画像データでありうる。ＤＩＣＯＭ画像データは、フォーマット名、データ長、患者情報、音声データ、撮影時間等のＤＩＣＯＭ規格で定められたタグが画像に付与されたデータである。

【0046】

差分画像演算部１０２は、Ｉｎ－ｐｈａｓｅ及びＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像について、対応する画素同士の差分値を演算して差分画像データを得る。

【0047】

画像変換部１０３は、取得部１０１が取得した拡散強調画像データ及びＭＲＩ画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換する。本実施形態では、所定の色は、減法混色で用いられる原色のいずれかの色であり、画像変換部１０３は、拡散強調画像データを例えば赤色のグレースケール画像に変換し、ＭＲＩ画像データを例えば緑色のグレースケール画像に変換する。差分画像演算部１０２において差分画像データが得られていれば、画像変換部１０３は、拡散強調画像データ及び差分画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換する。

【0048】

画像合成部１０４は、画像変換部１０３においてそれぞれ異なる所定の色のグレースケール画像に変換された拡散強調画像データ及びＭＲＩ画像データを減法混色により合成して評価画像データを得る。

【0049】

削除部１０５は、画像合成部１０４が生成した評価画像データについて、評価対象部位以外の部位の信号を削除する。より詳細には、削除部１０５は、画像合成部１０４が生成した評価画像データについて、拡散強調画像データ上の、評価対象部位以外の部位の信号を削除する。また、削除部１０５は、予め機械学習により生成された学習済みモデルに評価画像データを入力し、学習済みモデルからの出力を用いて評価対象部位以外の部位の信号を削除してもよい。

【0050】

画像処理装置１０は、係る構成を有することで、１つの画像で評価対象部位の評価を行えるようにすることができる。画像処理装置１０による評価画像データの生成処理については後に詳述する。

【0051】

次に、画像処理装置１０の作用について説明する。

【0052】

図４は、画像処理装置１０による画像処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４から画像処理プログラムを読み出して、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより、画像処理が行われる。

【0053】

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０１において、検査装置１での被検体の検査により撮像された、撮像位置が揃った複数の画像を取得する。本実施形態では、取得部１０１は、拡散強調画像データ、ＭＲＩ画像データとしてのＩｎ－ｐｈａｓｅ及びＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像を取得する。拡散強調画像データは本開示の第１医用画像データの一例であり、ＭＲＩ画像データは本開示の第２医用画像データの一例である。ＣＰＵ１１が取得した画像は、例えば一時的にＲＡＭ１３又はストレージ１４に格納される。

【0054】

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０１で取得したＩｎ－ｐｈａｓｅ及びＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像について、対応する画素同士の差分値を演算して差分画像データを得てもよい。

【0055】

ステップＳ１０１に続いて、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０２において、ステップＳ１０１で取得した第１医用画像データ（拡散強調画像データ）及び第２医用画像データ（ＭＲＩ画像データ）について、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換する。本実施形態では、所定の色は、減法混色で用いられる原色のいずれかの色であり、ＣＰＵ１１は、拡散強調画像データを例えば赤色のグレースケール画像に変換し、ＭＲＩ画像データを例えば緑色のグレースケール画像に変換する。

【0056】

ＣＰＵ１１は、差分画像データを得ている場合、ステップＳ１０２において、拡散強調画像データ及び差分画像データについて、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換する。

【0057】

ステップＳ１０２に続いて、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０３において、それぞれ異なる所定の色でのグレースケール画像に変換した第１医用画像データ（拡散強調画像データ）及び第２医用画像データ（ＭＲＩ画像データ）について、減法混色により合成して評価画像データを得る。

【0058】

ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０３で評価画像データを得た後に、評価対象部位以外の部位の信号を削除してもよい。より詳細には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０３が生成した評価画像データについて、拡散強調画像データ上の、評価対象部位以外の部位の信号を削除する。また、ＣＰＵ１１は、予め機械学習により生成された学習済みモデルに評価画像データを入力し、学習済みモデルからの出力を用いて評価対象部位以外の部位の信号を削除してもよい。

【0059】

画像処理装置１０は、係る処理を実行することで、１つの画像で評価対象部位の評価を行えるようにすることができる。

【0060】

図５は、検査装置１が撮像した画像、及び画像処理装置１０が生成する画像の例を示す図である。図５の各図は、骨転移を呈していない被検体を検査して得られる画像である。図５の（Ａ）は、検査装置１が撮像した被検体の拡散強調画像データ、（Ｂ）は、検査装置１が撮像した同一の被検体のＩｎ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像データ、（Ｃ）は、検査装置１が撮像した同一の被検体のＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像データ、（Ｄ）は、検査装置１が撮像した同一の被検体のＳＴＩＲ画像データ、（Ｅ）は、画像処理装置１０が生成する、Ｉｎ－ｐｈａｓｅからＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像の差分を取った差分画像データ、（Ｆ）は、拡散強調画像データ及びＳＴＩＲ画像データに基づいて生成されるフュージョン画像データである。

【0061】

従来では、拡散強調画像データの評価には、差分画像データ又はフュージョン画像データを拡散強調画像データともに別々のウィンドウで参照する必要があり、その評価を容易ではないものとしていた。

【0062】

図６は、検査装置１が撮像した画像、及び画像処理装置１０が生成する画像の例を示す図である。図６の（Ａ）は、図５の（Ａ）と同じく、検査装置１が撮像した被検体の拡散強調画像データ、（Ｂ）は、画像処理装置１０が生成する、Ｉｎ－ｐｈａｓｅからＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像の差分を取った差分画像データ、（Ｃ）は、画像処理装置１０が生成する、（Ａ）の拡散強調画像データ及び（Ｂ）の差分画像データをそれぞれ異なる色でのグレースケール画像に変換した後に、減法混色により合成した評価画像データである。

【0063】

拡散強調画像データを赤色のグレースケール画像に変換すると、良性変化である赤色髄は赤色で描写される。また、差分画像データを緑色のグレースケール画像に変換すると、赤色髄は脂肪を含むため緑色で描写される。そのため、拡散強調画像データと差分画像データとを減法混色により合成すると、画像処理装置１０が生成する評価画像データでは、赤色髄は赤色と緑色とが合わさり黄色に描出される。図６の（Ｄ）において破線で囲んだ領域が、黄色に描出された場所の一例である。

【0064】

図７は、検査装置１が撮像した画像、及び画像処理装置１０が生成する画像の例を示す図である。図７の各図は、骨転移を呈している被検体を検査して得られる画像である。図７の（Ａ）は、検査装置１が撮像した被検体の拡散強調画像データ、（Ｂ）は、検査装置１が撮像した同一の被検体のＩｎ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像データ、（Ｃ）は、検査装置１が撮像した同一の被検体のＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像データ、（Ｄ）は、検査装置１が撮像した同一の被検体のＳＴＩＲ画像データ、（Ｅ）は、画像処理装置１０が生成する、Ｉｎ－ｐｈａｓｅからＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像の差分を取った差分画像データ、（Ｆ）は、拡散強調画像データ及びＳＴＩＲ画像データに基づいて生成されるフュージョン画像データである。

【0065】

図８は、検査装置１が撮像した画像、及び画像処理装置１０が生成する画像の例を示す図である。図８の（Ａ）は、図７の（Ａ）と同じく、検査装置１が撮像した被検体の拡散強調画像データ、（Ｂ）は、画像処理装置１０が生成する、Ｉｎ－ｐｈａｓｅ及びＯｐｐｏｓｅｄ－ｐｈａｓｅのＴ１強調画像の差分を取った差分画像データ、（Ｃ）は、画像処理装置１０が生成する、（Ａ）の拡散強調画像データ及び（Ｂ）の差分画像データをそれぞれ異なる色でのグレースケール画像に変換した後に、減法混色により合成した評価画像データである。

【0066】

拡散強調画像データを赤色のグレースケール画像に変換すると、骨転移は赤色で描写される。また、差分画像データを緑色のグレースケール画像に変換すると、骨転移は脂肪を含んでいない無色で描写される。そのため、拡散強調画像データと差分画像データとを減法混色により合成すると、画像処理装置１０が生成する評価画像データでは、骨転移は赤色に描出される。図８の（Ｄ）において破線で囲んだ領域が、赤色に描出された場所の一例である。

【0067】

このように、画像処理装置１０は、減法混色により合成した評価画像データを生成することで、骨転移と、良性変化である赤色髄との鑑別評価が、１枚の評価画像データのみで可能となる。

【0068】

画像処理装置１０は、評価画像データについて、拡散強調画像データ上の、評価対象部位以外の部位の信号を削除してもよい。図６の（Ｄ）は、画像処理装置１０が図６の（Ａ）の拡散強調画像データにおける陽性部分のみの信号を抜き出して、（Ｂ）の差分画像データと減法混色により合成した評価画像データの例である。同様に、図８の（Ｄ）は、画像処理装置１０が図８の（Ａ）の拡散強調画像データにおける陽性部分のみの信号を抜き出して、（Ｂ）の差分画像データと減法混色により合成した評価画像データの例である。画像処理装置１０は、拡散強調画像データにおける陽性部分のみの信号を抜き出して減法混色処理することで、拡散強調画像データにおける骨転移による陽性部分の評価が容易となる。

【0069】

以上、添付図面を参照しながら本開示の実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらの変更例または修正例についても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

【0070】

また、上記実施形態において記載された効果は、説明的又は例示的なものであり、上記実施形態において記載されたものに限定されない。つまり、本開示に係る技術は、上記実施形態において記載された効果とともに、又は上記実施形態において記載された効果に代えて、上記実施形態における記載から、本開示の技術分野における通常の知識を有する者には明らかな他の効果を奏しうる。

【0071】

なお、上記各実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した画像処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、画像処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

【0072】

また、上記各実施形態では、画像処理のプログラムがＲＯＭまたはストレージに予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

【符号の説明】

【0073】

１ 検査装置
１０ 画像処理装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】