特開 2025-98567 医用画像処理装置、医用画像処理方法、および医用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】P2025098567

(43)【公開日】2025-07-02

(54)【発明の名称】医用画像処理装置、医用画像処理方法、および医用画像処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20250625BHJP

【ＦＩ】

A61B5/055 380

A61B5/055 382

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023214791

(22)【出願日】2023-12-20

(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】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】伴苗 修平

(72)【発明者】

【氏名】森島 大静

【テーマコード（参考）】

4C096

【Ｆターム（参考）】

4C096AA04

4C096AA17

4C096AB41

4C096AB44

4C096AC01

4C096AD14

4C096AD24

4C096BA05

4C096BA19

4C096BA42

4C096BB22

4C096BB24

4C096DC20

4C096DC21

4C096DC35

(57)【要約】

【課題】２つの医用画像のミスマッチの定量評価の精度向上。
【解決手段】本実施形態に係る医用画像処理装置は、撮像部位を有する第１医用画像と第１医用画像に関する撮像と異なる撮像により収集され当該撮像部位を含む第２医用画像とを取得する取得部と、第１医用画像での病変に関する第１領域を特定する特定部と、第１領域が撮像部位に対して両側性か片側性かを判定する判定部と、第１領域が両側性であれば、第２医用画像において第１領域とは異なる領域を正常な部分を示す第２領域として決定し、第１領域が片側性であれば、第２医用画像において撮像部位の中心線に対して第１領域の線対称に対応する領域を第２領域として決定する決定部と、第２医用画像において、第１領域に関する第１特徴量と第２領域に関する第２特徴量とを計算し、第１、第２特徴量に基づいて第１、第２医用画像のミスマッチに関する指標を計算する計算部と、を有する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検体の撮像部位に対する所定の撮像により収集された第１医用画像と、前記所定の撮像と異なる撮像により収集され、前記撮像部位を含む第２医用画像とを取得する取得部と、
前記第１医用画像に基づいて、前記撮像部位における病変に関する第１領域を特定する特定部と、
前記撮像部位における前記第１領域の位置に基づいて、前記第１領域が前記撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定する判定部と、
前記第１領域が両側性であると判定された場合、前記第２医用画像において前記第１領域とは異なる領域を、前記撮像部位における正常な部分を示す第２領域として決定し、前記第１領域が片側性であると判定された場合、前記第２医用画像において前記撮像部位に対する中心線を対称軸として前記第１領域の線対称に対応する領域を、前記第２領域として決定する決定部と、
前記第２医用画像において、前記第１領域における複数の画素値による特徴を示す第１特徴量と前記第２領域における複数の画素値による特徴を示す第２特徴量とを計算し、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づいて、前記第１医用画像と前記第２医用画像とのミスマッチに関する指標を計算する計算部と、
を備える医用画像処理装置。

【請求項2】

前記第１医用画像と前記第２医用画像とは、前記撮像部位のアキシャル断面または前記撮像部位のコロナル断面である、
請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項3】

前記第１医用画像は、拡散強調画像であって、
前記第２医用画像は、ＦＬＡＩＲ（Ｆｌｕｉｄ Ａｔｔｅｎｕａｔｅｄ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ）画像である、
請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項4】

前記第１特徴量は、前記第１領域に含まれる複数の画素値に基づく統計値であって、
前記第２特徴量は、前記第２領域に含まれる複数の画素値に基づく統計値である、
請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項5】

前記指標は、前記第１特徴量と前記第２特徴量との比である、
請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項6】

前記判定部は、前記撮像部位に対する中心線を対称軸として前記第１領域の線対称に対応する対称領域と前記第１領域とが重なる場合、前記第１領域が両側性であると判定し、前記対称領域と前記第１領域とが重ならない場合、前記第１領域が片側性であると判定する、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

【請求項7】

前記判定部は、前記撮像部位に対する中心線を対称軸として前記第１領域の線対称に対応する対称領域と前記第１領域とが重なる重複領域のサイズが所定の閾値を超えた場合、前記第１領域が両側性であると判定し、前記重複領域のサイズが前記所定の閾値以下である場合、前記第１領域が片側性であると判定する、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

【請求項8】

前記判定部は、前記撮像部位に対する中心線を超えて位置する解剖学的部位に前記第１領域が含まれるか否かを判定し、前記第１領域が前記解剖学的部位に含まれる場合、前記第１領域が両側性であると判定し、前記第１領域が前記解剖学的部位に含まれない場合、前記第１領域が片側性であると判定する、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

【請求項9】

前記特定部は、前記第２医用画像に対する所定の画像処理により、前記解剖学的部位を特定する、
請求項８に記載の医用画像処理装置。

【請求項10】

前記第１領域が両側性であると判定された場合、前記決定部は、所定の値を超える見かけの拡散係数を有する領域を、前記第２領域として決定する、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

【請求項11】

前記撮像部位は、前記被検体の脳であって、
前記第１領域が両側性であると判定された場合、前記決定部は、前記被検体の脳脊髄液と前記脳の外側の領域とを含まない領域を、前記第２領域として決定する。
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

【請求項12】

前記第１領域が両側性であると判定された場合、前記決定部は、前記第１領域における組織の性状と類似する領域を、前記第２領域として決定する、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

【請求項13】

前記第２医用画像に前記第１領域および前記第２領域を重畳して、前記指標とともに表示する表示部をさらに備える、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

【請求項14】

被検体の撮像部位に対する所定の撮像により収集された第１医用画像と、前記所定の撮像と異なる撮像により収集され、前記撮像部位を含む第２医用画像とを取得し、
前記第１医用画像に基づいて、前記撮像部位における病変に関する第１領域を特定し、
前記撮像部位における前記第１領域の位置に基づいて、前記第１領域が前記撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定し、
前記第１領域が両側性であると判定された場合、前記第２医用画像において前記第１領域とは異なる領域を、前記撮像部位における正常な部分を示す第２領域として決定し、
前記第１領域が片側性であると判定された場合、前記第２医用画像において前記撮像部位に対する中心線を対称軸として前記第１領域の線対称に対応する領域を、前記第２領域として決定し、
前記第２医用画像において、前記第１領域における複数の画素値による特徴を示す第１特徴量と前記第２領域における複数の画素値による特徴を示す第２特徴量とを計算し、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づいて、前記第１医用画像と前記第２医用画像とのミスマッチに関する指標を計算すること、
を備える医用画像処理方法。

【請求項15】

コンピュータに、
被検体の撮像部位に対する所定の撮像により収集された第１医用画像と、前記所定の撮像と異なる撮像により収集され、前記撮像部位を含む第２医用画像とを取得し、
前記第１医用画像に基づいて、前記撮像部位における病変に関する第１領域を特定し、
前記撮像部位における前記第１領域の位置に基づいて、前記第１領域が前記撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定し、
前記第１領域が両側性であると判定された場合、前記第２医用画像において前記第１領域とは異なる領域を、前記撮像部位における正常な部分を示す第２領域として決定し、
前記第１領域が片側性であると判定された場合、前記第２医用画像において前記撮像部位に対する中心線を対称軸として前記第１領域の線対称に対応する領域を、前記第２領域として決定し、
前記第２医用画像において、前記第１領域における複数の画素値による特徴を示す第１特徴量と前記第２領域における複数の画素値による特徴を示す第２特徴量とを計算し、
前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づいて、前記第１医用画像と前記第２医用画像とのミスマッチに関する指標を計算すること、
を実現させる医用画像処理プログラム。

【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、および医用画像処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、脳梗塞の発症時間を予測する方法として、磁気共鳴イメージング（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＭＲＩ）画像のうち拡散強調画像（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｉｍａｇｅ：ＤＷＩ）とＦＬＡＩＲ（Ｆｌｕｉｄ Ａｔｔｅｎｕａｔｅｄ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ）画像とのミスマッチ（ＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象）に着目する方法がある。

【0003】

ＤＷＩ画像は、急性期の脳梗塞を描出することができる。一方、急性期の脳梗塞では、ＦＬＡＩＲ画像では変化は見られない。これらのことから、ユーザーは、図１０に示すように、ＤＷＩ画像とＦＬＡＩＲ画像との差（ミスマッチ）を利用して、被検体の脳梗塞が急性期の脳梗塞か否かを判断する。図１０に示すように、ＤＷＩ画像とＦＬＡＩＲ画像とのミスマッチがある場合（ＴＭＭ）では、急性期の脳梗塞に該当し、ミスマッチがない場合（ＮＭＭ）では、急性期ではない脳梗塞に該当する場合が多い。

【0004】

急性期の脳梗塞であれば、例えば、ｒｔ－ＰＡ（ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ｔｉｓｓｕｅ－ｔｙｐｅ ｐｌａｓｍｉｎｏｇｅｎ ａｃｔｉｖａｔｏｒ）投与による血栓除去の効果が認められる。このため、被検体で発生した脳梗塞が急性期か否かを把握したいという要望がある。脳梗塞は、就寝中など夜中から朝方にかけて発症することが多く、脳梗塞の発症時間が不明な場合が多い。このため、ＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象に着目することで、脳梗塞の発症からのおおよその経過時間を把握することが可能となることがある。

【0005】

ＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象では、まず、ＤＷＩ画像において脳梗塞に関する領域が患側側の領域（以下、患側領域と呼ぶ）が特定され、患側領域が、ＦＬＡＩＲ画像にマッピングされる。次いで、ＦＬＡＩＲ画像において、脳の中心線を対称軸として患側領域の線対称に対応する領域が、健側側の領域（以下、健側領域と呼ぶ）として決定される。続いて、ＦＬＡＩＲ画像における患側領域と健側領域とを用いて、ＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象を定量化することが知られている。

【0006】

しかしながら、小脳梗塞や両側性梗塞など被検体の脳の左右両側に梗塞がある場合、既知のＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象の定量化では、患側と健側との区別ができない。このため、患側領域と健側領域とによるＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象の定量評価が困難となる。したがって、医師は、自身の頭の中でＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象を定性的に判断している。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】Ｃｈｅｎｇ， Ｂａｓｔｉａｎ， ｅｔ ａｌ． “Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｆｌｕｉｄ－ａｔｔｅｎｕａｔｅｄ ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｒｅｃｏｖｅｒｙ （ＦＬＡＩＲ） ｓｉｇｎａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ ｉｎ ａｃｕｔｅ ｓｔｒｏｋｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｉｍｅ ｆｒｏｍ ｓｙｍｐｔｏｍ ｏｎｓｅｔ．” Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ ＆ Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ ３３．１ （２０１３）： ７６－８４．

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、病変の両側性および片側性に関わらず、２つの医用画像におけるミスマッチの定量評価の精度を向上させることにある。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】

【0009】

本実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、特定部と、判定部、決定部と、計算部と、を備える。取得部は、被検体の撮像部位に対する所定の撮像により収集された第１医用画像と、前記所定の撮像と異なる撮像により収集され、前記撮像部位を含む第２医用画像とを取得する。特定部は、前記第１医用画像に基づいて、前記撮像部位における病変に関する第１領域を特定する。判定部は、前記撮像部位における前記第１領域の位置に基づいて、前記第１領域が前記撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定する。決定部は、前記第１領域が両側性であると判定された場合、前記第２医用画像において前記第１領域とは異なる領域を、前記撮像部位における正常な部分を示す第２領域として決定し、前記第１領域が片側性であると判定された場合、前記第２医用画像において前記撮像部位に対する中心線を対称軸として前記第１領域の線対称に対応する領域を、前記第２領域として決定する。計算部は、前記第２医用画像において、前記第１領域における複数の画素値による特徴を示す第１特徴量と前記第２領域における複数の画素値による特徴を示す第２特徴量とを計算し、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づいて、前記第１医用画像と前記第２医用画像とのミスマッチに関する指標を計算する。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用情報処理システムの構成の一例を示すブロック図。

【図2】図２は、実施形態に係り、第２医用画像において、第１領域と、対称領域との一例を示す図。

【図3】図３は、実施形態に係り、第２医用画像において、第１領域と、対称領域との一例を示す図。

【図4】図４は、実施形態に係り、第２医用画像において、第１領域と、対称領域との一例を示す図。

【図5】図５は、実施形態に係り、第１領域が両側性である場合において、第１領域と第２領域との一例を示す図。

【図6】図６は、実施形態に係り、ミスマッチ評価処理の手順の一例を示すフローチャート。

【図7】図７は、実施形態に係り、第１領域が片側性と判定された場合において、第２医用画像に第１領域および第２領域が重畳され、ミスマッチ指標の凡例とともに、ディスプレイに表示された一例を示す図。

【図8】図８は、実施形態係り、第１領域が両側性と判定された場合において、第２医用画像に第１領域および第２領域が重畳され、ミスマッチ指標の凡例とともに、ディスプレイに表示された一例を示す図。

【図9】図９は、図８に示す表示例において、複数の区分領域をさらに重畳させた一例を示す図。

【図10】図１０は、従来技術に係り、ＤＷＩ画像とＦＬＡＩＲ画像との差（ミスマッチ）の一例を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0011】

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、および医用画像処理プログラムの実施形態について説明する。以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作を行うものとして、重複する説明は適宜省略する。

【0012】

（実施形態）
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置３０を含む医用情報処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、実施形態に係る医用情報処理システム１は、磁気共鳴イメージング（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＭＲＩ）装置１０と、画像保管装置２０と、医用画像処理装置３０とを備える。図１に示すように、ＭＲＩ装置１０、画像保管装置２０及び医用画像処理装置３０は、ネットワークを介して相互に接続される。

【0013】

ＭＲＩ装置１０は、被検体Ｐから磁気共鳴画像（ＭＲ画像）を収集する。例えば、ＭＲＩ装置１０は、被検体ＰからＭＲデータを収集して再構成することにより、ＭＲ画像を生成する。ＭＲＩ装置１０は、生成したＭＲ画像を画像保管装置２０又は医用画像処理装置３０に送信する。ＭＲＩ装置１０の構成としては、既知の構成が適用可能であるため、説明は省略する。ＭＲＩ装置１０は、画像撮像装置の一例である。

【0014】

ＭＲＩ画像は、第１医用画像と、第２医用画像であるものとする。第１医用画像は、例えば、被検体の撮像部位に対する所定の撮像により収集される。以下、説明を具体的にするために、第１医用画像は、拡散強調画像（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＤＷＩ）であるものとする。拡散強調画像は、ＡＤＣ（見かけの拡散係数：Ａｐｐａｒｅｎｔ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）マップも含む。また、第１医用画像は、撮像部位のアキシャル断面または撮像部位のコロナル断面であるものとする。また、撮像部位は、被検体の脳であるものとする。所定の撮像は、例えば、エコープラナーイメージング（Ｅｃｈｏ Ｐｌａｎａｒ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＥＰＩ）を用いた拡散強調（ＤＷ）撮像（ＤＷ－ＥＰＩ）であるものとする。ＤＷ撮像としては、Ｔ２強調画像系の既知の撮像手法が適用可能であるため、説明は省略する。ＤＷ撮像は、典型的には、撮像部位のアキシャル断面または撮像部位のコロナル断面に対して実施される。

【0015】

第２医用画像は、所定の撮像と異なる撮像により収集され、第１医用画像の収集に関する撮像部位を含む。第２医用画像は、ＦＬＡＩＲ（Ｆｌｕｉｄ Ａｔｔｅｎｕａｔｅｄ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ）画像であるものとする。また、第２医用画像は、撮像部位のアキシャル断面または撮像部位のコロナル断面であるものとする。また、撮像部位は、第１医用画像と同様に被検体の脳であるものとする。所定の撮像と異なる撮像は、例えば、高速スピンエコー（Ｆａｓｔ Ｓｐｉｎ ｅｃｈｏ）法を用いたＦＬＡＩＲ撮像（ＦＬＡＩＲ－ＦＳＥ）であるものとする。ＦＬＡＩＲ撮像としては、水抑制Ｔ２強調画像系の既知の撮像手法が適用可能であるため、説明は省略する。ＦＬＡＩＲ撮像は、典型的には、撮像部位のアキシャル断面または撮像部位のコロナル断面に対して実施される。なお、第２医用画像は、第１医用画像と同一断面であってもよいし、第１医用画像と異なる断面であってもよい。

【0016】

なお、ＤＷＩ撮像およびＦＬＡＩＲ撮像は、撮像部位のアキシャル断面または撮像部位のコロナル断面に限定されず、被検体の脳に対するボリュームスキャン、またはオブリーク断面など他の断面に対して実施されてもよい。このとき、第１医用画像および第２医用画像は、生成されたボリュームデータに対する断面変換処理により生成される。

【0017】

画像保管装置２０は、ＭＲＩ装置１０によって収集された第１医用画像および第２医用画像などを保管する。例えば、画像保管装置２０は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。具体的には、画像保管装置２０は、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：画像保存通信システム）サーバなどにより実現される。画像保管装置２０は、医療用画像管理システムと称されてもよい。本実施形態では、画像保管装置２０は、ネットワークを介してＭＲＩ装置１０から第１医用画像および第２医用画像を取得し、取得した第１医用画像および第２医用画像を、装置内又は装置外に設けられたメモリに記憶させる。

【0018】

医用画像処理装置３０は、ネットワークを介して第１医用画像および第２医用画像をＭＲＩ装置１０または画像保管装置２０から取得し、取得した第１医用画像および第２医用画像を用いて種々の処理を実行する。医用画像処理装置３０は、医用画像解析装置または解析装置と称されてもよい。例えば、医用画像処理装置３０は、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。また、医用画像処理装置３０は、第１医用画像および第２医用画像に基づいて処理された処理の結果を、ディスプレイ３２に表示させる。

【0019】

図１に示すように、医用画像処理装置３０は、入力インターフェース３１と、ディスプレイ３２と、メモリ３３と、処理回路３４とを有する。

【0020】

入力インターフェース３１は、各種指示や各種設定などを行なうためのトラックボール、スイッチ、ボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行なうタッチパッド、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って実現される。入力インターフェース３１は、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路３４へと出力する。なお、入力インターフェース３１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、医用画像処理装置３０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３４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３１の例に含まれる。入力インターフェース３１は、入力部の一例である。

【0021】

ディスプレイ３２は、表示制御機能３４ｆによる制御の下で、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ３２は、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）や、各種のＸ線画像データを表示する。例えば、ディスプレイ３２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３２は、表示部の一例である。

【0022】

メモリ３３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。例えば、メモリ３３は、ＭＲＩ装置１０または画像保管装置２０から取得された第１医用画像および第２医用画像を記憶する。また、例えば、メモリ３３は、医用画像処理装置３０に含まれる各回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。メモリ３３は、記憶部の一例である。

【0023】

処理回路３４は、取得機能３４ａ、特定機能３４ｂ、判定機能３４ｃ、決定機能３４ｄ、計算機能３４ｅ、および表示制御機能３４ｆを実行することで、医用画像処理装置３０全体の動作を制御する。

【0024】

処理回路３４は、取得機能３４ａに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行することにより、ＭＲＩ装置１０または画像保管装置２０から第１医用画像と第２医用画像とを取得する。取得機能３４ａは、第１医用画像と第２医用画像とをメモリ３３に記憶させる。取得機能３４ａを実現する処理回路３４は、取得部に対応する。

【0025】

処理回路３４は、特定機能３４ｂに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行する。これにより、特定機能３４ｂは、第１医用画像に基づいて、撮像部位における病変に関する第１領域を特定する。例えば、特定機能３４ｂは、第１医用画像に対して画像処理を実行し、第１医用画像における第１領域を特定する。例えば、特定機能３４ｂは、第１医用画像におけるＡＤＣマップにおいて、所定の閾値より低い画素値を有する複数の画素を、第１領域として特定する。所定の閾値は、例えば、見かけの拡散係数（ＡＤＣ）が健常部分より低い値（以下、ＡＤＣ閾値と呼ぶ）に対応する。ＡＤＣ閾値は、予め設定されてメモリ３３に記憶される。見かけの拡散係数が小さい値は、血管の梗塞により影響が表れている組織に相当する。このため、撮像部位が脳である場合、第１領域は、脳梗塞が発生している領域に対応する。

【0026】

なお、第１領域の特定は、第１医用画像におけるＡＤＣマップ対してＡＤＣ閾値を用いたセグメンテーション処理に限定されない。例えば、第１医用画像を入力として第１領域を出力する学習済みモデルが第１領域の特定に用いられてもよい。

【0027】

また、処理回路３４は、特定機能３４ｂにより、第１医用画像と第２医用画像との位置合わせ（レジストレーション：ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）により、第１医用画像と第２医用画像との位置的な対応付けを特定する。位置的な対応付けは、例えば、第１医用画像における複数の画素各々を第２医用画像における複数の画素各々に対応付けるための変換行列（マッピング行列）に相当する。レジストレーションおよびマッピング行列の生成としては、既知の方法が適用可能であるため、説明は省略する。特定機能３４ｂは、マッピング行列を、メモリ３３に記憶させる。

【0028】

また、処理回路３４は、特定機能３４ｂにより、第２医用画像における撮像部位に対して中心線を特定する。撮像部位が脳などの略左右対称の臓器（すなわち略線対称な臓器）である場合、中心線は、略左右対称関する対称軸、すなわち略線対称な臓器に関する対称軸に相当する。中心線の特定に関する画像処理としては、既知の方法が適用可能であるため、説明は省略する。特定機能３４ｂは、第２医用画像における撮像部位に対して特定された中心線（対称軸）を、メモリ３３に記憶させる。特定機能３４ｂを実現する処理回路３４は、特定部に対応する。

【0029】

処理回路３４は、判定機能３４ｃにより、撮像部位における第１領域の位置に基づいて、第１領域が撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定する。撮像部位における第１領域の位置とは、例えば、左右対称の撮像部位における対称軸に対する第１領域の位置に相当する。判定機能３４ｃは、第２医用画像における撮像部位における第１領域の位置を用いて、第１領域が撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定する。判定機能３４ｃを実現する処理回路３４は、判定部に対応する。

【0030】

具体的には、処理回路３４は、判定機能３４ｃにより、マッピング行列を用いて第１領域を第２医用画像にマッピングする。次いで、判定機能３４ｃは、第２医用画像における撮像部位に対する中心線を対称軸として、第２医用画像における第１領域の線対称を計算して、当該線対称に対応する対称領域を特定する。判定機能３４ｃは、第２医用画像において、第１領域と対称領域とが重なるか否かを判定する。第１領域と対称領域とが重なる場合、判定機能３４ｃは、第１領域が両側性であると判定する。また、第１領域と対称領域とが重ならない場合、判定機能３４ｃは、第１領域が片側性であると判定する。上記説明では、第２医用画像において第１領域の両側性または片側性が判定されたが、これに限定されず、第１医用画像において第１領域の両側性または片側性が判定されてもよい。

【0031】

図２は、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥと、対称領域ＳＲとの一例を示す図である。図２に示すように、対称領域ＳＲは、中心線ＣＬを対象軸として第１領域１ＲＥの線対称に対応する位置に設定される。図２に示すように、第１領域１ＲＥと、対称領域ＳＲとは重ならため、第１領域１ＲＥは、判定機能３４ｃにより、片側性と判定される。

【0032】

図３は、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥと、対称領域ＳＲとの一例を示す図である。図３に示すように、中心線ＣＬを対象軸として第１領域１ＲＥの線対称に対応する位置に設定されて対称領域ＳＲの一部分は、第１領域１ＲＥと重なる。このため、第１領域１ＲＥは、判定機能３４ｃにより、両側性と判定される。

【0033】

なお、処理回路３４は、判定機能３４ｃにより、対称領域ＳＲと第１領域１ＲＥとが重なる重複領域のサイズが所定の閾値を超えた場合、第１領域１ＲＥが両側性であると判定し、重複領域のサイズが所定の閾値以下である場合、第１領域１ＲＥが片側性であると判定してもよい。所定の閾値は、両側性または片側性の判定に関する閾値（以下、判定閾値と呼ぶ）であって、例えば、体積、面積、ボクセル数、ピクセル数などで予め設定されたメモリ３３に記憶される。

【0034】

図４は、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥと、対称領域ＳＲとの一例を示す図である。図４に示すように、対称領域ＳＲは、中心線ＣＬを対象軸として第１領域１ＲＥの線対称に対応する位置に設定された対称領域ＳＲの一部分は、第１領域１ＲＥと重なる。これにより、図４に示すように、対称領域ＳＲと第１領域１ＲＥとが重なる重複領域ＯＬＲのサイズと判定閾値とを比較することで、判定機能３４ｃには、第１領域１ＲＥが片側性であるか両側性であるかを判定する。

【0035】

なお、処理回路３４は、判定機能３４ｃにより、撮像部位に対する中心線ＣＬを超えて位置する解剖学的部位に第１領域１ＲＥが含まれるか否かを判定し、第１領域１ＲＥが解剖学的部位に含まれる場合、第１領域１ＲＥが両側性であると判定し、第１領域１ＲＥが解剖学的部位に含まれない場合、第１領域１ＲＥが片側性であると判定してもよい。撮像部位が脳である場合、解剖学的部位は、例えば、小脳、脳幹などである。

【0036】

具体的には、判定機能３４ｃによる判定に先立って、処理回路３４は、特定機能３４ｂにより、第２医用画像に対する所定の画像処理により、解剖学的部位を特定する。所定の画像処理としては、例えば、脳のパーセレーション（Ｂｒａｉｎ Ｐａｒｃｅｌｌａｔｉｏｎ：脳の区分化）などのセグメンテーション処理、および学習済みモデルなど既知の手法が適用可能であるため、説明は省略する。なお、脳の区分化は、例えば、脳の機能に応じた脳の領域分割に対応する。このとき、特定機能３４ｂは、脳の画像に対する脳の区分化により、脳の機能に応じた複数の区分領域を特定する。次いで、判定機能３４ｃは、マッピング行列を適用後の第１領域１ＲＥと特定された解剖学的部位とを比較し、第１領域１ＲＥが解剖学的部位に含まれれば第１領域１ＲＥが両側性であると判定し、第１領域１ＲＥが解剖学的部位に含まれなければ第１領域１ＲＥが片側性であると判定する。

【0037】

処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、撮像部位における正常な部分を示す第２領域２ＲＥを決定する。第２領域２ＲＥは、第２医用画像２ＭＥにおいて第１領域１ＲＥとは異なる領域であって、正常な組織を示す正常領域に対応する。例えば、第１領域１ＲＥが片側性であると判定された場合、決定機能３４ｄは、第２医用画像２ＭＥにおいて撮像部位に対する中心線ＣＬを対称軸として第１領域１ＲＥの線対称に対応する領域を、第２領域２ＲＥとして決定する。図２に示すように、第１領域１ＲＥが片側性である場合、第２領域２ＲＥは、対称領域ＳＲに対応する。また、決定機能３４ｄを実現する処理回路３４は、決定部に対応する。

【0038】

なお、決定機能３４ｄは、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥを除く他の領域全体を第２領域２ＲＥとして決定してもよい。このとき、決定機能３４ｄは、例えば、第２医用画像２ＭＥから第１領域１ＲＥを差分することにより第２領域２ＲＥを決定する。また、決定機能３４ｄは、第２領域２ＲＥを出力可能な学習済みモデルに、第２医用画像２ＭＥと第１領域１ＲＥとを入力することで、第２領域２ＲＥを決定してもよい。

【0039】

第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、第２医用画像において、第１領域１ＲＥとは異なる領域を、第２領域２ＲＥとして決定する。図５は、第１領域１ＲＥが両側性である場合において、第１領域１ＲＥと第２領域２ＲＥとの一例を示す図である。撮像部位に対する第２領域２ＲＥの位置および大きさは、図５に限定されず、任意に設定可能である。

【0040】

例えば、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、第２医用画像において、所定の値を超える見かけの拡散係数（ＡＤＣ値）を有する領域を、第２領域２ＲＥとして決定してもよい。所定の値は、例えば、ＡＤＣ閾値である。なお、所定の値は、ＡＤＣ閾値より大きい値に設定されてもよい。具体的には、決定機能３４ｄは、ＡＤＣマップにおいて、所定の値を超える領域（以下、超過領域と呼ぶ）を決定する。次いで、決定機能３４ｄは、超過領域にマッピング行列を適用して、超過領域を第２医用画像２ＭＥ上にマッピングする。続いて、決定機能３４ｄは、第２医用画像において、マッピングされた超過領域のうち、第１領域１ＲＥとは異なる領域を、第２領域２ＲＥとして決定する。

【0041】

なお、処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、ＡＤＣマップにマッピング行列を適用して、ＡＤＣマップを第２医用画像２ＭＥ上にマッピングし、次いで、第２医用画像２ＭＥ上にマッピングされたＡＤＣマップに所定の値を適用して超過領域を決定してもよい。このとき、決定機能３４ｄは、第２医用画像において、決定された超過領域のうち第１領域１ＲＥとは異なる領域を、第２領域２ＲＥとして決定する。

【0042】

また、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、第２医用画像において、第１領域１ＲＥとは異なる領域のうち、被検体の脳脊髄液と脳の外側の領域（すなわち、撮像部位が表示されていない領域）とを含まない領域を、第２領域２ＲＥとして決定してもよい。具体的には、決定機能３４ｄによる第２領域２ＲＥの決定に先立って、特定機能３４ｂは、第２医用画像に対する所定の画像処理により、脳脊髄液の領域と脳の外側とを特定する。所定の画像処理としては、各種セグメンテーション処理、および学習済みモデルなどの既知の手法が適用可能であるため、説明は省略する。次いで、決定機能３４ｄは、第２医用画像において、被検体の脳脊髄液と脳の外側の領域とを含まず、かつ第１領域１ＲＥとは異なる領域を第２領域２ＲＥとして決定する。

【0043】

なお、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、第２医用画像における第１領域１ＲＥとは異なる領域のうち、被検体の脳脊髄液と脳の外側の領域とを含まず、かつ、マッピング行列を適用後のＡＤＣマップにおいて所定の値を超える超過領域を、第２領域２ＲＥとして決定してもよい。

【0044】

また、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、第２医用画像において、第１領域１ＲＥにおける組織の性状と類似する領域を、第２領域２ＲＥとして決定してもよい。例えば、決定機能３４ｄによる第２領域２ＲＥの決定に先立って、特定機能３４ｂは、第２医用画像に対する所定の画像処理により、第１領域１ＲＥと組織性状と類似する領域（以下、類似領域と呼ぶ）を特定する。所定の画像処理としては、脳の区分化などのセグメンテーション処理、および学習済みモデルなどの既知の手法が適用可能であるため、説明は省略する。次いで、決定機能３４ｄは、第２医用画像において、第１領域１ＲＥとは異なる領域のうち類似領域を、第２領域２ＲＥとして決定する。

【0045】

なお、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥとは異なる領域のうち白質や灰白質などの特定の組織のみを、第２領域として決定してもよい。また、例えば、第１領域１ＲＥが小脳梗塞である場合、決定機能３４ｄは、第２医用画像において小脳ではない領域を第２領域として決定してもよい。白質や灰白質などの特定の組織の特定および小脳以外の領域特定としては、第２医用画像に対する脳の区分化などのセグメンテーション処理、および学習済みモデルなどの既知の手法が適用可能であるため、説明は省略する。また、決定機能３４ｄは、例えば、第２医用画像において、脳領域の自動抽出アプリなどで第２医用画像における脳領域の分割を行い、第２領域を選定してもよい。

【0046】

処理回路３４は、計算機能３４ｅにより、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥにおける複数の画素値による特徴を示す第１特徴量と、第２領域２ＲＥにおける複数の画素値による特徴を示す第２特徴量とを計算する。第１特徴量は、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥに含まれる複数の画素値に基づく統計値である。また、第２特徴量は、第２医用画像２ＭＥにおいて、第２領域２ＲＥに含まれる複数の画素値に基づく統計値である。統計値は、例えば、複数の画素値の中央値である。すなわち、第１特徴量は、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥに含まれる複数の画素値の中央値（以下、第１中央値と呼ぶ）である。また、第２特徴量は、第２医用画像２ＭＥにおいて、第２領域２ＲＥに含まれる複数の画素値の中央値（以下、第２中央値と呼ぶ）である。なお、第２特徴量に対応する統計値は、第２領域２ＲＥにおける複数の画素値による標準偏差（以下、正常標準偏差と呼ぶ）であってもよい。なお、統計値は上記に限定されず、既知のものが適宜利用可能である。

【0047】

処理回路３４は、計算機能３４ｅにより、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて、第１医用画像と第２医用画像とのミスマッチに関する指標（以下、ミスマッチ指標と呼ぶ）を計算する。当該ミスマッチ指標は、例えば、第１特徴量と第２特徴量との比である。具体的には、計算機能３４ｅは、第２中央値に対する第１中央値の比を、ミスマッチ指標として計算する。なお、計算機能３４ｅは、第２中央値に対して第１領域１ＲＥにおける複数の画素値各々の比を、第１領域１ＲＥにおけるミスマッチ指標のマップとして計算してもよい。また、計算機能３４ｅは、第２中央値を０とした場合に、第１領域１ＲＥにおける複数の画素値各々が正常標準偏差の何倍になっているかを示す値を、第１領域１ＲＥにおけるミスマッチ指標のマップとして計算してもよい。このとき、ミスマッチ指標のマップ各々の値（ミスマッチ指標）は、Ｚスコアに対応する数値に相当する。

【0048】

処理回路３４は、計算機能３４ｅにより計算されたミスマッチ指標またはミスマッチ指標のマップを、第１領域１ＲＥと対応付けて、メモリ３３に記憶させる。計算機能３４ｅを実現する処理回路３４は、計算部に対応する。

【0049】

処理回路３４は、表示制御機能３４ｆに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行する。これにより、表示制御機能３４ｆは、計算機能３４ｅにより計算されたミスマッチ指標と第１領域１ＲＥと第２領域２ＲＥとを、ディスプレイ３２に表示させる。例えば、表示制御機能３４ｆは、第１領域１ＲＥと第２領域２ＲＥとミスマッチ指標とを第２医用画像に重畳させた重畳画像を、ディスプレイ３２に表示させる。このとき、ディスプレイ３２は、第２医用画像２ＭＥに第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥを重畳して、ミスマッチ指標とともに表示する。表示制御機能３４ｆを実現する処理回路３４は、表示制御部に対応する。

【0050】

以上、実施形態に係る医用情報処理システム１の全体構成について説明した。以下、第１医用画像および第２医用画像におけるミスマッチの定量評価に関する処理（以下、ミスマッチ評価処理と呼ぶ）について、図６を用いて説明する。

【0051】

図６は、ミスマッチ評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下、説明を具体的にするために、撮像部位は、上述のように被検体の脳であって、第１医用画像は、拡散強調画像であって、第２医用画像はＦＬＡＩＲ画像であるものとする。また、第１医用画像および第２医用画像は、ミスマッチ評価処理の実施に先立って、予め生成されているものとする。

【0052】

（ミスマッチ評価処理）
（ステップＳ６０１）
処理回路３４は、取得機能３４ａにより、ＭＲＩ装置１０または画像保管装置２０から第１医用画像と第２医用画像とを取得する。取得機能３４ａは、第１医用画像と第２医用画像とをメモリ３３に記憶させる。

【0053】

（ステップＳ６０２）
処理回路３４は、特定機能３４ｂにより、第１医用画像に対して画像処理を実行し、第１医用画像において第１領域を特定する。例えば、特定機能３４ｂは、第１医用画像におけるＡＤＣマップにおいて、ＡＤＣ閾値より低い画素値を有する複数の画素を、第１領域として特定する。特定機能３４ｂは、マッピング行列により第２医用画像上において特定された第１領域１ＲＥを、メモリ３３に記憶させる。

【0054】

（ステップＳ６０３）
処理回路３４は、判定機能３４ｃにより、撮像部位における第１領域の位置に基づいて、第１領域が撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定する。例えば、判定機能３４ｃは、第２医用画像における対称軸（中心線）を第１領域がまたいでいれば、第１領域を両側性として判定する。他の判定方法については、上述の内容に準拠するため、説明は省略する。

【0055】

（ステップＳ６０４）
第１領域が両側性と判定されれば（ステップＳ６０４のＹｅｓ）、ステップＳ６０５の処理が実行される。第１領域１ＲＥが両側性と判定されなければ（ステップＳ６０４のＮｏ）、すなわち第１領域が片側性と判定されれば、ステップＳ６０６の処理が実行される。

【0056】

（ステップＳ６０５）
処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、第２医用画像２ＲＥにおいて、第１領域１ＲＥとは異なる領域を、第２領域２ＲＥとして決定する。第１領域が両側性と判定された場合における第２領域２ＲＥの決定方法は、上記に準拠するため、説明は省略する。決定機能３４ｄは、第２医用画像上において決定された第２領域２ＲＥを、メモリ３３に記憶させる。

【0057】

（ステップＳ６０６）
処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、第２医用画像２ＲＥにおける撮像部位の対称軸として、第１領域１ＲＥの線対称に対応する領域（対象領域）を、第２領域２ＲＥとして決定する。第１領域１ＲＥが片側性と判定された場合における第２領域２ＲＥの決定方法は、上述の内容に準拠するため、説明は省略する。決定機能３４ｄは、第２医用画像上において決定された第２領域２ＲＥを、メモリ３３に記憶させる。

【0058】

（ステップＳ６０７）
処理回路３４は、計算機能３４ｅにより、第２医用画像２ＲＥにおいて、第１領域１ＲＥにする第１特徴量と、第２領域２ＲＥに関する第２特徴量とを計算する。第１特徴量と、第２特徴量との計算に関する処理内容は、上述の内容に準拠するため、説明は省略する。計算機能３４ｅは、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて、ミスマッチ指標を計算する。また、ミスマッチ指標の計算に関する処理内容は、上述の内容に準拠するため、説明は省略する。計算機能３４ｅは、ミスマッチ指標を、第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥと関連で付けてメモリ３３に記憶させる。

【0059】

（ステップＳ６０８）
処理回路３４は、表示制御機能３４ｆにより、第２医用画像２ＭＥに第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥを重畳して、計算されたミスマッチ指標とともに、ディスプレイ３２に表示させる。以下、第１領域１ＲＥが片側性である場合の表示例と、第１領域１ＲＥが両側性である場合の表示例とについて、図７乃至図９を用いて説明する。

【0060】

図７は、第１領域１ＲＥが片側性と判定された場合において、第２医用画像２ＭＥに第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥが重畳され、ミスマッチ指標の凡例ＩＮＢとともに、ディスプレイ３２に表示された一例を示す図である。図７では、第２中央値に対する第１中央値の比がミスマッチ指標として、第１領域１ＲＥに重畳して、ディスプレイ３２に表示される。

【0061】

図８は、第１領域１ＲＥが両側性と判定された場合において、第２医用画像２ＭＥに第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥが重畳され、ミスマッチ指標の凡例ＩＮＢとともに、ディスプレイ３２に表示された一例を示す図である。図８では、第２中央値に対する第１中央値の比がミスマッチ指標として、第１領域１ＲＥに重畳して、ディスプレイ３２に表示される。

【0062】

図９は、図８に示す表示例において、複数の区分領域をさらに重畳させた一例を示す図である。例えば、図９では、第２医用画像２ＭＥに、複数の区分領域（Ａ１～Ａ６）がそれぞれ重畳され、次いで第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥが重畳される。図９に示すように、脳の機能に応じた複数の区分領域が重畳されることで、病変領域と正常領域とにおける脳の機能との対応を容易に把握することができる。このため、図９に示す表示例によれば、病変領域と正常領域とに関する脳の機能領域を容易に把握できるため、ユーザーに対する検査の負担を軽減させることができる。これらのことから、実施形態に係る医用画像処理装置３０によれば、被検体に対する検査のスループットを向上させることができる。

【0063】

以上に述べた実施形態に係る医用画像処理装置３０は、第１医用画像と第２医用画像２ＭＥとを取得し、第１医用画像に基づいて第１領域１ＲＥを特定し、第２医用画像２ＲＥにおける撮像部位における第１領域１ＲＥの位置に基づいて、第１領域１ＲＥが両側性であるかまたは片側性であるかを判定し、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、第２医用画像２ＲＥにおいて第１領域１ＲＥとは異なる領域を第２領域２ＲＥとして決定し、第１領域１ＲＥが片側性であると判定された場合、第２医用画像２ＭＥにおいて撮像部位に対する中心線ＣＬを対称軸として第１領域１ＲＥの線対称に対応する領域を第２領域２ＲＥとして決定し、第２医用画像において第１領域１ＲＥに関する第１特徴量と第２領域２ＲＥに関する第２特徴量とを計算し、第１特徴量と第２特徴量とに基づいてミスマッチ指標を計算する。また、実施形態に係る医用画像処理装置３０は、第２医用画像２ＭＥに第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥを重畳して、ミスマッチ指標とともに表示する。

【0064】

実施形態に係る医用画像処理装置３０において、第１医用画像と前記第２医用画像とは、撮像部位のアキシャル断面または撮像部位のコロナル断面である。また、実施形態に係る医用画像処理装置３０において、第１医用画像は拡散強調画像であって、第２医用画像は、ＦＬＡＩＲ画像である。また、実施形態に係る医用画像処理装置３０において、第１特徴量は、第１領域１ＲＥに含まれる複数の画素値に基づく統計値であって、第２特徴量は、第２領域２ＲＥに含まれる複数の画素値に基づく統計値である。また、実施形態に係る医用画像処理装置３０において、ミスマッチ指標は、第１特徴量と第２特徴量との比である。

【0065】

実施形態に係る医用画像処理装置３０は、撮像部位に対する中心線を対称軸として第１領域１ＲＥの線対称に対応する対称領域ＳＲと第１領域１ＲＥとが重なる場合、第１領域１ＲＥが両側性であると判定し、対称領域ＳＲと第１領域１ＲＥとが重ならない場合、第１領域１ＲＥが片側性であると判定してもよい。また、実施形態に係る医用画像処理装置３０は、対称領域ＳＲと第１領域１ＲＥとが重なる重複領域ＯＬＲのサイズが所定の閾値を超えた場合、第１領域１ＲＥが両側性であると判定し、重複領域ＯＬＲのサイズが所定の閾値以下である場合、第１領域１ＲＥが片側性であると判定してもよい。

【0066】

また、実施形態に係る医用画像処理装置３０は、第２医用画像２ＭＥに対する所定の画像処理により、撮像部位に対する中心線ＣＬを超えて位置する解剖学的部位を特定し、特定された解剖学的部位に第１領域１ＲＥが含まれるか否かを判定し、第１領域１ＲＥが解剖学的部位に含まれる場合、第１領域１ＲＥが両側性であると判定し、第１領域１ＲＥが解剖学的部位に含まれない場合、第１領域１ＲＥが片側性であると判定してもよい。

【0067】

また、実施形態に係る医用画像処理装置３０は、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、所定の値を超える見かけの拡散係数を有する領域を、第２領域２ＲＥとして決定してもよい。また、実施形態に係る医用画像処理装置３０において、撮像部位は、被検体の脳であって、実施形態に係る医用画像処理装置３０は、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、被検体の脳脊髄液と脳の外側の領域とを含まない領域を、第２領域２ＲＥとして決定してもよい。また、実施形態に係る医用画像処理装置３０は、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、第１領域１ＲＥにおける組織の性状と類似する領域を、第２領域２ＲＥとして決定してもよい。

【0068】

これらのことから、実施形態に係る医用画像処理装置３０によれば、被検体の病変（例えば、脳梗塞）が片側性か両側性かを判定し、病変領域が急性期か否かの判断となるミスマッチ指標の算出の基準となる健側の領域（正常領域）を適切に設定することができる。これにより、実施形態に係る医用画像処理装置３０によれば、病変の両側性および片側性に関わらず、ＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象の定量評価の精度を向上させることができる。加えて、実施形態に係る医用画像処理装置３０によれば、ユーザーなどの医師に自身の頭の中でＤＷＩ／ＦＬＡＩＲミスマッチ現象を定性的に判断してもらう必要がなく、ユーザーに対する検査の負担を軽減させることができる。さらに、実施形態に係る医用画像処理装置３０によれば、ユーザーによる定性的な判断が低減できるため、被検体に対する検査のスループットを向上させることができる。

【0069】

（応用例）
本応用例は、ミスマッチ指標に基づいて病変が急性期か否かを判定し、判定結果をディスプレイ３２に表示することにある。メモリ３３は、ミスマッチ指標が急性期か否かを判定するための閾値（以下、急性期判定閾値と呼ぶ）を記憶する。本応用例におけるミスマッチ評価処理では、図６のステップＳ６０７続いて以下の処理が実行される。処理回路３４は、判定機能３４ｃにより、ミスマッチ指標と急性期判定閾値と比較する。ミスマッチ指標が急性期判定閾値を超えている場合、判定機能３４ｃは、第１領域１ＲＥに関する病変が急性期であると判定する。

【0070】

また、応用例におけるミスマッチ評価処理では、図６のステップＳ６０８において、以下の処理がさらに実行される。処理回路３４は、表示制御機能３４ｆにより、第２医用画像２ＭＥに第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥを重畳した重畳画像とともに、ミスマッチ指標および急性期か否かの判定結果を、ディスプレイ３２に表示させる。

【0071】

なお、本応用例の変形例として、メモリ３３は、ミスマッチ指標を入力として第１領域１ＲＥに関する病変の発症時刻および／または当該病変の発症からの経過時間を計算する計算式または学習済みモデルなどのアルゴリズム（以下、病変発症計算アルゴリズムと呼ぶ）を記憶してもよい。このとき、処理回路３４は、計算機能３４ｅにより、ミスマッチ指標を病変発症計算アルゴリズムに適用することで、病変の発症時刻および／または当該病変の発症からの経過時間を計算する。次いで、処理回路３４は、表示制御機能３４ｆにより、第２医用画像２ＭＥに第１領域１ＲＥおよび第２領域２ＲＥを重畳した重畳画像、ミスマッチ指標、および急性期か否かの判定結果に加えて、病変の発症時刻および／または当該病変の発症からの経過時間を、ディスプレイ３２に表示させる。

【0072】

なお、病変発症計算アルゴリズムの代わりに、ミスマッチ指標に対する病変の発症時刻および／または当該病変の発症からの経過時間の対応表が、メモリ３３に記憶されてもよい。このとき、処理回路３４は、決定機能３４ｄにより、ミスマッチ指標と対応表とを照合することで、病変の発症時刻および／または当該病変の発症からの経過時間を決定する。

【0073】

本応用例に係る医用画像処理装置３０によれば、片側性および両側性の病変（例えば脳梗塞）における発症時間などを予測することができる。これにより、本応用例に係る医用画像処理装置３０によれば、ユーザーに対する検査の負担をさらに軽減し、被検体に対する検査のスループットをさらに向上させることができる。他の効果は、実施形態と同様なため、説明は省略する。

【0074】

本実施形態における技術的思想を医用画像処理方法で実現する場合、当該医用画像処理方法は、被検体の撮像部位に対する所定の撮像により収集された第１医用画像と、所定の撮像と異なる撮像により収集され、当該撮像部位を含む第２医用画像２ＲＥとを取得し、第１医用画像に基づいて、撮像部位における病変に関する第１領域１ＲＥを特定し、撮像部位における第１領域１ＲＥの位置に基づいて、第１領域１ＲＥが撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定し、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、第２医用画像２ＲＥにおいて第１領域１ＲＥとは異なる領域を、撮像部位における正常な部分を示す第２領域２ＲＥとして決定し、第１領域１ＲＥが片側性であると判定された場合、第２医用画像２ＭＥにおける撮像部位に対する中心線ＣＬを対称軸として第１領域１ＲＥの線対称に対応する領域を、第２領域２ＲＥとして決定し、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥにおける複数の画素値による特徴を示す第１特徴量と第２領域２ＲＥにおける複数の画素値による特徴を示す第２特徴量とを計算し、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて、第１医用画像と第２医用画像２ＭＥとのミスマッチに関する指標を計算する。医用画像処理方法における処理手順は、ミスマッチ評価処理の手順に準拠する。また、医用画像処理方法による効果は、実施形態と同様である。これらのことから、医用画像処理方法におけるミスマッチ評価処理の処理手順および効果について、説明は省略する。

【0075】

実施形態における技術的思想を医用画像処理プログラムで実現する場合、当該医用画像処理プログラムは、コンピュータに、被検体の撮像部位に対する所定の撮像により収集された第１医用画像と、所定の撮像と異なる撮像により収集され、当該撮像部位を含む第２医用画像２ＲＥとを取得し、第１医用画像に基づいて、撮像部位における病変に関する第１領域１ＲＥを特定し、撮像部位における第１領域１ＲＥの位置に基づいて、第１領域１ＲＥが撮像部位に対して両側性であるかまたは片側性であるかを判定し、第１領域１ＲＥが両側性であると判定された場合、第２医用画像２ＲＥにおいて第１領域１ＲＥとは異なる領域を、撮像部位における正常な部分を示す第２領域２ＲＥとして決定し、第１領域１ＲＥが片側性であると判定された場合、第２医用画像２ＭＥにおける撮像部位に対する中心線ＣＬを対称軸として第１領域１ＲＥの線対称に対応する領域を、第２領域２ＲＥとして決定し、第２医用画像２ＭＥにおいて、第１領域１ＲＥにおける複数の画素値による特徴を示す第１特徴量と第２領域２ＲＥにおける複数の画素値による特徴を示す第２特徴量とを計算し、第１特徴量と第２特徴量とに基づいて、第１医用画像と第２医用画像２ＭＥとのミスマッチに関する指標を計算すること、を実現させる。

【0076】

例えば、図１に示す医用画像処理装置３０やＭＲＩ装置１０などのコンピュータに画像処理プログラムをインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても、ミスマッチ評価処理を実現することができる。このとき、コンピュータに当該処理を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。また、医用画像処理プログラムの頒布は、上記媒体に限定されず、例えば、インターネットを介したダウンロードなど、電気通信機能を用いて頒布されてもよい。医用画像処理プログラムにおける処理手順は、ミスマッチ評価処理に準拠する。また、医用画像処理プログラムによる効果は、実施形態と同様である。これらのことから、医用画像処理プログラムにおけるミスマッチ評価処理の処理手順および効果について、説明は省略する。

【0077】

本実施形態における技術的特徴は、ＭＲＩ装置により実現可能である。このとき、ＭＲＩ装置に搭載された処理回路は、図１に示す取得機能３４ａ、特定機能３４ｂ、判定機能３４ｃ、決定機能３４ｄ、計算機能３４ｅ、および表示制御機能３４ｆを有することとなる。このとき、ＭＲＩ装置は、ミスマッチ評価処理を実現する。取得機能３４ａ、特定機能３４ｂ、判定機能３４ｃ、決定機能３４ｄ、計算機能３４ｅ、および表示制御機能３４ｆを実現するＭＲＩ装置における処理手順は、実施形態のミスマッチ評価処理に準拠する。また、ＭＲＩ装置による効果は、実施形態と同様である。これらのことから、ＭＲＩ装置におけるミスマッチ評価処理の処理手順および効果について、説明は省略する。

【0078】

以上説明した少なくとも実施形態、応用例等によれば、病変の両側性および片側性に関わらず、２つの医用画像におけるミスマッチの定量評価の精度を向上させることができる。

【0079】

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】

【0080】

１ 医用情報処理システム
１０ ＭＲＩ装置
２０ 画像保管装置
３０ 医用画像処理装置
３１ 入力インターフェース
３２ ディスプレイ
３３ メモリ
３４ 処理回路
３４ａ 取得機能
３４ｂ 特定機能
３４ｃ 判定機能
３４ｄ 決定機能
３４ｅ 計算機能
３４ｆ 表示制御機能

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】