JP2007202957A - 壁運動測定装置及び医用画像診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】様々な種類の医用画像診断装置により取得された心臓画像に基づいて心臓の壁運動を評価できる技術を提供する。
【解決手段】壁運動測定装置１の特徴点指定処理部３は、複数の心臓画像Ｇｉのそれぞれから抽出された冠動脈の画像領域Ｃｉにおける特徴点を指定する。識別情報付与処理部４は、指定された各特定点に識別情報を付与する。特徴点照合部５１は、付与された識別情報を参照して、連続するフレームの心臓画像Ｇｉ、Ｇ（ｉ＋１）の特徴点の照合を行う。変位算出部５３は、照合された特徴点について、心臓画像Ｇｉ、Ｇ（ｉ＋１）におけるフレーム間変位を算出する。表示部５７は、算出されたフレーム間変位に応じた表示色が指定された表示用心臓画像を表示する。
【選択図】図１

Description

この発明は、心臓の動作状態を評価するための壁運動測定装置及び医用画像診断装置に関する。

心臓の壁運動（収縮、拡張）の評価は、心臓の動作状態の診断に広く利用されている。たとえば、健常者と患者の壁運動の状態の比較による病状の診断や、術前と術後の壁運動の状態の比較よる手術結果の確認などに利用されている。

特許文献１には、心臓の壁運動の評価に用いられる従来の装置が開示されている。この装置は、被検体内の情報を表した画像データを求め、この画像データに基づいて、位置の移動が追跡可能な複数の特徴点を抽出し、この特徴点の移動を追跡し、その追跡結果に基づいて特定の物理パラメータを算出するように構成されている。この装置は、超音波診断装置により形成される超音波画像に対して当該処理を実行する。

近年では、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置により形成されるＣＴ画像や、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置により形成されるＭＲＩ画像に基づいて、心臓の壁運動を評価したいとの要望に応じて開発が進められている。

たとえば特許文献２には、ＣＴ画像に基づいて心臓の壁運動を評価する発明が開示されている。この発明は、時系列的に連続して得られた複数の心臓画像から心臓輪郭を抽出し、その心臓輪郭から所定の特徴点を決定し、複数の心臓画像における特徴点を対応付けて当該特徴点の運動量を算出し、その特徴点の運動量に基づいてファジィ推論を用いて心臓壁運動が異常か否かを判断するように構成されている。

また、特許文献３には、ＭＲＩ画像に基づいて心臓の壁運動を評価する発明が開示されている。この発明は、心臓の心電図同期シネ（Ｃｉｎｅ）磁気共鳴撮影法を用いたものであり、シネＭＲＩ画像にＶａｒｉａｎｃｅ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｆｉｌｔｅｒ（Ｖ−フィルター）処理を施し、このＶ−フィルター処理後の画像に微分処理および細線化処理を行って心室内腔血液と心筋内膜の境界を形成して心室内腔の容積を決定するとともに、心臓各断面における心室内腔容積の時間変化曲線を求め、この心室内腔容積の時間変化曲線に対してフーリエ級数近似を行い、このフーリエ級数により近似した心室内腔容積曲線と心室内腔容積曲線の微分曲線を用いて心臓壁運動の評価を行うように構成されている。

特開２００３−２５０８０４号公報 特開２００５−２３７５５５号公報 特開２００５−２７０４９１号公報

しかしながら、特許文献２、３に記載の発明は、心臓画像の輪郭の動き（輪郭上に設定された特徴点の動き）に基づいて評価を行うものであり、当該輪郭部分という限定された領域の評価だけしか行えない。したがって、これらの発明では、心臓画像の輪郭以外の領域の壁運動の評価を有効に行うことは困難である。

また、近時注目を集めている４次元のＣＴ画像やＭＲＩ画像（３次元動画像）など、様々な種類の医用画像診断装置により取得された心臓画像に基づいて壁運動を評価することが可能な技術が要望されている。

この発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、様々な種類の医用画像診断装置により取得された心臓画像に基づいて心臓の壁運動を評価することが可能な技術を提供することを目的としている。

また、この発明は、心臓画像の広範囲に亘って壁運動の評価を行うことができる技術を提供することを他の目的としている。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、心臓の動画像を形成する複数の心臓画像に基づいて、当該心臓の壁運動の状態を測定する壁運動測定装置であって、前記複数の心臓画像のそれぞれに対し、少なくとも冠動脈の画像領域における特徴点を指定する特徴点指定手段と、前記複数の心臓画像のうちの二以上の心臓画像に基づいて、前記指定された特徴点の位置の変化状態を示す壁運動情報を呈示する情報呈示手段と、を備える、ことを特徴とする。

また、請求項１６に記載の発明は、心臓の動画像を形成する複数の心臓画像を取得する画像取得手段と、該取得された複数の心臓画像のそれぞれから冠動脈の画像領域を抽出する冠動脈画像抽出手段と、前記複数の心臓画像のそれぞれに対し、少なくとも前記抽出された冠動脈の画像領域における特徴点を指定する特徴点指定手段と、前記複数の心臓画像のうちの二以上の心臓画像に基づいて、前記指定された特徴点の位置の変化状態を示す壁運動情報を呈示する情報呈示手段と、を備える、ことを特徴とする医用画像診断装置である。

この発明に係る壁運動測定装置は、心臓の動画像を形成する複数の心臓画像のそれぞれに対し、少なくとも冠動脈の画像領域に特徴点を指定するとともに、複数の心臓画像のうちの二以上の心臓画像に基づいて特徴点の位置の変化状態を示す壁運動情報を呈示するように構成されている。したがって、この壁運動測定装置によれば、様々な種類の医用画像診断装置により取得された心臓画像に基づいて心臓の壁運動の評価を行うことが可能である。

また、心臓表面の広範囲に亘って分布する冠動脈に指定された特徴点の変位状態を把握できるので、心臓画像の広範囲に亘って壁運動の評価を行うことが可能である。

この発明に係る医用画像診断装置によれば、心臓の動画像を形成する複数の心臓画像を取得して冠動脈の画像領域を抽出するとともに、少なくとも冠動脈の画像領域に特徴点を指定し、複数の心臓画像のうちの二以上の心臓画像に基づいて特徴点の位置の変化状態を示す壁運動情報を呈示するように構成されている。したがって、心臓画像の広範囲に亘って壁運動の評価を行うことができる。

この発明に係る壁運動測定装置及び医用画像診断装置の好適な実施の形態の一例について、図面を参照しながら具体的に説明する。

この発明に係る壁運動量測定装置は、心臓の動画像を形成する複数の心臓画像のそれぞれに対し、その心臓画像中の冠動脈の画像領域における特徴点を指定する機能を有している。そして、この複数の心臓画像のうちの二以上の心臓画像に対して指定された特徴点について、この二以上の心臓画像におけるその特徴点の位置の変化状態を示す壁運動情報を呈示するように構成されている。特に、複数の特徴点の位置の変化状態を色分け表示することにより、心臓の様々な部位における壁運動の状態を容易に把握できるように構成されている。

また、この発明に係る医用画像診断装置は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置、核医学診断装置（ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等）など、被検体の心臓の医用画像（動画像）を撮影可能な任意の形態の医用画像診断装置である。そして、撮影された心臓の動画像を形成する複数の心臓画像から冠動脈の画像領域を抽出する機能を有するとともに、本発明に係る壁運動測定装置と同様の機能を有するものである。

〈第１の実施の形態〉
［装置構成］
まず、この発明に係る壁運動測定装置について説明する。図１に示すブロック図は、この壁運動測定装置の全体構成の一例を表している。

図１に示す壁運動測定装置１は、たとえば医療機関内に設置されたネットワークに接続されている。このネットワークには、医用画像診断装置１０００やデータベース２０００が接続されている。

医用画像診断装置１０００は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置、核医学診断装置等の任意の形態の医用画像診断装置である。なお、医用画像診断装置１０００の設置台数は、１台に限定されるものではなく、同種若しくは各種の医用画像診断装置を複数台設置することが可能である。

また、データベース２０００は、医用画像診断装置１０００により取得された医用画像等の医用情報を格納する大容量の記憶装置（ハードディスクドライブ等）と、この記憶装置に格納される医用情報を管理するコンピュータプログラムとを含んで構成される。このデータベース２０００としては、たとえば、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）やＲＩＳ（Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）やＨＩＳ（Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）などの医療情報システムに組み込まれたデータベースを適用することができる。

壁運動測定装置１は、医用画像診断装置１０００から直接に入力される心臓の動画像に対して後述の処理を実行することもできるし、データベース２０００に格納された心臓の動画像に対して後述の処理を実行することもできる。この動画像は、複数の３次元心臓画像からなる４次元の心臓画像である。

なお、３次元画像とは、ディスプレイ（後述）の２次元の表示画面上に表示される擬似的な３次元画像を意味する。この３次元画像としては、たとえばＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置によって得られたボリュームデータをレンダリングして生成される擬似的な３次元画像などがある。

また、医用画像診断装置１０００により形成される医用画像には、所定の座標系が設定されている。３次元画像においては、たとえば、被検体の体軸方向にｚ座標が設定されており、このｚ座標に直行する平面上の一方向にｘ座標が設定され、このｘ座標及びｚ座標に直行する方向にｙ方向が設定されている。以下、このような座標系があらかじめ設定されているものとして説明を行う。

この壁運動測定装置１は、コンピュータを含んで構成される。このコンピュータには、ＣＰＵやＭＰＵ等のマイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ＬＣＤやＣＲＴ等のディスプレイ、マウスやキーボード等の入力操作デバイス、ＬＡＮカードやモデム等の通信機器などが設けられている。

このコンピュータのハードディスクドライブには、後述の処理を壁運動測定装置１に実行させるコンピュータプログラムがあらかじめ格納されている。なお、上記のネットワーク上のサーバに当該コンピュータプログラムを格納し、壁運動測定装置１がそのコンピュータプログラムを読み出すことにより、後述の処理を実行するように構成することも可能である。

壁運動測定装置１は、冠動脈抽出処理部２、特徴点指定処理部３、識別情報付与処理部４、ワイヤモデル作成部３８、特徴点照合部５１、消失特徴点処理部５２、変位算出部５３、特徴点マッピング部５４、補間処理部５５、表示色指定部５６及び表示部５７を含んで構成されている。以下、これらの構成部分についてそれぞれ具体的に説明する。

〔冠動脈抽出処理部〕
冠動脈抽出処理部２は、医用画像診断装置１０００（又はデータベース２０００；以下同様）から入力される心臓画像を解析して、冠動脈の画像領域を抽出する。この冠動脈抽出処理部２は、上記のコンピュータプログラムにしたがって画像解析を実行するマイクロプロセッサ等を含んで構成される。

医用画像診断装置１０００から入力される心臓画像の一例を図２に示す。同図に示す心臓画像Ｇｉは、心臓の拍動を表す動画像を形成する複数の心臓画像の一つである。医用画像診断装置１０００は、このような心臓画像Ｇｉを所定の撮影間隔（フレームレート）で複数の心臓画像（静止画像）Ｇｉ（ｉ＝１〜ｎ）を撮影することにより、心臓の動画像を取得する。各心臓画像Ｇｉは、動いている心臓の或る時相における状態を表す画像である。

心臓画像Ｇｉにおいて、冠動脈の画像領域Ｃｉは、他の画像領域（特に冠動脈の周辺領域）と異なる輝度や色で表現されている。冠動脈抽出処理部２は、心臓画像の輝度や色を解析することにより、冠動脈の画像領域Ｃｉを抽出する。

たとえば、冠動脈抽出処理部２は、まず、冠動脈の画像領域Ｃｉにおける冠動脈の根元位置ｃｉを決定する。冠動脈は、大動脈の根元から分岐して心臓の表層に張り巡らされた血管であり、心筋に血液を供給している。冠動脈抽出処理部２は、大動脈の根元位置を特定し（ユーザが手動操作で特定してもよい。）、その特定位置の近傍の画素値（ピクセル値）を解析して冠動脈の根元位置ｃｉを抽出する。このとき、冠動脈抽出処理部２は、右冠動脈の根元位置（図２の紙面左側の根元位置ｃｉ）及び左冠動脈の根元位置（図２の紙面右側の根元位置ｃｉ）の一方又は双方の抽出を行う。

次に、冠動脈抽出処理部２は、抽出された冠動脈の根元位置ｃｉにほぼ等しい画素値を有する画素（の座標値）を、心臓画像Ｇｉを形成する画素から選択することにより、冠動脈の画像領域Ｃｉを抽出する。この抽出された画像領域Ｃｉの画素をトレースしていくことにより、冠動脈の血流方向を特定することができる。血流方向は、たとえば、冠動脈の画像領域Ｃｉの各画素について求められる。

図３は、心臓画像Ｇｉから抽出された冠動脈の画像領域Ｃｉを示している。冠動脈抽出処理部２は、複数の心臓画像Ｇ１〜Ｇｎのそれぞれについて、冠動脈の画像領域Ｃ１〜Ｃｎの抽出を行う。抽出された冠動脈の画像領域Ｃｉの画像データ（各画素の画素データ（座標値と画素値））は、特徴点指定処理部３、識別情報付与処理部４及び消失特徴点処理部５２にそれぞれ入力される。このとき、各冠動脈の画像領域Ｃｉの画像データとともに、冠動脈の根元位置ｃｉに相当する画素を特定するデータ（根元位置特定データ）や、冠動脈内を流れる血液の血流方向を特定するデータ（血流方向特定データ）を入力するようにしてもよい。

〔特徴点指定処理部〕
特徴点指定処理部３は、冠動脈抽出処理部２により抽出された複数の冠動脈の画像領域Ｃ１〜Ｃｎにおける特徴点を指定する処理を行う。特徴点とは、冠動脈の画像領域Ｃｉにおける特徴的な部位を意味する。特徴点の一例としては、冠動脈の分岐位置や先端位置などがある（後述）。また、冠動脈の屈曲位置を特徴点とすることもできる。この特徴点指定処理部３は、本発明の「特徴点指定手段」の一例に相当するものである。

この実施形態の特徴点指定処理部３は、根元位置抽出部３１、血管追跡部３２、断面検出部３３、断面判断部３４、分岐位置抽出部３５、先端位置抽出部３６及び特徴点指定部３７を含んで構成される。これら各部は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ等を含んでそれぞれ構成される。以下、これら各部について具体的に説明する。

（根元位置抽出部）
根元位置抽出部３１は、冠動脈の画像領域Ｃ１〜Ｃｎのそれぞれについて、その冠動脈の画像領域Ｃｉにおける冠動脈の根元位置ｃｉを抽出する処理を行う。根元位置抽出部３１は、たとえば、冠動脈抽出処理部２から入力された画像データと根元位置特定データとに基づいて、各冠動脈の画像領域Ｃｉにおける根元位置ｃｉを抽出する。この根元位置抽出部３１は、本発明の「根元位置抽出手段」の一例に相当する。

（血管追跡部）
血管追跡部３２は、冠動脈の画像領域Ｃ１〜Ｃｎのそれぞれについて、その冠動脈の画像領域Ｃｉを、根元位置抽出部３１により抽出された冠動脈の根元位置ｃｉを起点として血流方向に追跡する処理を行う。

血管追跡部３２は、冠動脈抽出処理部２から入力された画像データと血流方向特定データとに基づいて、冠動脈の追跡処理を行う。たとえば、まず、血流方向特定データに基づいて根元位置ｃｉにおける血流方向を特定するとともに、その血流方向に直行する平面の式を求め、その平面と冠動脈の血管壁との交差領域（ほぼ円形となる）を求める。そして、その交差領域の中心位置（円の中心、交差領域で囲まれる平面図形の重心など）を求め、その中心位置を追跡処理の起点の画素とする。

次に、血管追跡部３２は、血流方向特定データに基づいて、根元位置ｃｉの起点となる画素における血流方向に位置する画素を特定し、当該画素における血流方向に位置する画素を特定し、・・・という処理を順次に行うことにより、冠動脈の画像領域Ｃｉを血流方向に沿って追跡していく。なお、追跡の各段階において、上記の交差領域を求めてその中心位置を追跡していくように構成することもできる。

なお、冠動脈の画像領域Ｃｉに対して細線化処理を施し、この細線化画像を形成する画素に沿って冠動脈の画像領域Ｃｉの追跡処理を実行するように構成することも可能である。血管追跡部３２は、本発明の「血管追跡手段」の一例に相当する。

（断面検出部）
断面検出部３３は、冠動脈の血流方向に（ほぼ）直行する方向における血管断面を検出する処理を行う。より具体的に説明すると、断面検出部３３は、或る画素の位置における血流方向を血流方向特定データから取得し、その血流方向に直行する平面の式を求める。そして、断面検出部３３は、この平面の式と冠動脈の血管壁との交差領域を求める。それにより、当該画素の位置における血管断面の画素の座標値（及び画素値）が取得される。この断面検出部３３は、本発明の「断面検出手段」の一例に相当するものである。

断面検出部３３は、血管追跡部３２による冠動脈の画像領域Ｃｉの追跡に伴って、所定の間隔（所定の画素間隔）で血管断面の検出を行う。図４は、断面検出部３３が実行する処理の概要を表している。同図に示すように、断面検出部３３は、所定の画素間隔で、画素ｇｊ（ｊ＝１〜Ｍ）での血流方向ｄｊに直行する方向における血管断面ｓｊを検出する。

（断面判断部）
断面判断部３４は、断面検出部３３により検出される血管断面の個数を判断するとともに、その個数に基づいて当該血管断面の近傍に特徴点が存在するか否か、及び、存在する場合にはその特徴点の種類を判断する処理を行う。

まず、血管断面の個数について説明する。図５は、冠動脈の分岐位置の周辺における血管断面の態様を示している。断面検出部３３は、冠動脈の分岐位置の上流側の画素ｇｊにおいて血管断面ｓｊを検出する。次に、断面検出部３３は、この画素ｇｊから血流方向ｄｊに所定の画素間隔だけ変位した位置にある画素における血管断面の検出を行う。

このとき、血流方向ｄｊに対して直行する方向に所定距離だけ離れた領域内における画素のみを検出するように断面検出部３３を構成して、当該分岐後の血管以外の血管の画素を検出してしまう事態を防止することが望ましい。なお、上記の所定距離は、たとえば当該血管の血管径などに応じて決定することができる（たとえば、「所定距離＝当該血管の血管径の３倍」に設定する）。

画素ｇｊから所定の画素距離だけ変位した位置が分岐位置よりも下流側にある場合、次に断面検出を行うべき画素は二つ以上あることになる。図５では、二股に分岐しているので、画素ｇｊの次の段階では、２つの画素ｇ（ｊ＋１）、ｇ（ｊ＋１）′において断面の検出を行うことになり、それぞれ、血管断面ｓ（ｊ＋１）、ｓ（ｊ＋１）′が検出される。

断面判断部３４は、断面検出部３３により各段階で検出される断面の個数を判断する。この判断処理は、たとえば、断面検出が行われる画素の個数を参照して判断することもできるし、血管断面を形成する画素の連結状態に基づいて判断することもできる。

なお、連結状態とは、次のような意味である。すなわち、一つの血管断面は、隣接する画素からなる閉曲線により形成されている。これを数学的にいうと、検出された血管断面が一つの連結成分のみを含んでいることを示している。一方、血管断面が複数存在する場合には、隣接する画素からなる複数の閉曲線が得られ、複数の連結成分を含んでいることになる。このように、断面検出部３３により検出された血管断面について、それを形成する全ての画素の座標を参照して連結成分の個数を求めることにより、血管断面の個数を取得することができる。

次に、血管断面の近傍に特徴点の存在の判断、及び、特徴点の種類の判断について説明する。まず、断面判断部３４は、断面検出部３３により検出される血管断面の個数が１つから２つ以上に変化したときに、その位置の近傍に特徴点が存在すると判断し、その特徴点は分岐位置であると判断する。

また、図６に示すように、断面検出部３３により検出される血管断面の個数が１つから０に変化したときに、その位置の近傍に特徴点が存在すると判断し、その特徴点は冠動脈の先端位置であると判断する。

（分岐位置抽出部）
分岐位置抽出部３５は、冠動脈の画像領域Ｃｉにおける血管の分岐位置を抽出する処理を行う。この分岐位置抽出部３５は、本発明の「分岐位置抽出手段」の一例に相当するものである。

この分岐位置抽出部３５の処理について、より具体的に説明する。分岐位置抽出部３５は、断面検出部３３により検出された血管断面の個数が１から２以上に変化したときに動作し、たとえば図７に示すように、血管断面の個数の変化が発生した位置において、冠動脈の画像領域Ｃｉの画像データに基づいて血管壁に内接する円又は球の式を求めるとともに、この円又は球の中心の座標を求める。分岐位置抽出部３５は、この中心の座標を、目的の分岐位置の座標として定義する。

血管壁に内接する円や球の生成方法としては、たとえば、先端位置の抽出と同様の追い込み処理を行って当該分岐における股位置ｆ′を特定し、この股位置に内接する円（又は球）の径を拡大していくことにより、血管壁に内接する円（又は球）を求めることができる。

なお、血管壁に内接する図形は、円や球に限定されるものではなく、冠動脈の血管壁の形状などに応じて、たとえば楕円や楕円体や多角形や多面体等の任意の形状の内接図形を用いることができる。なお、その場合には、生成された内接図形の重心、内心、外心など、その内接図形から一意的に求められる位置を分岐位置として用いることができる。

なお、分岐位置として用いられるこのような各種の位置をまとめて「中心位置」と称することにする。この中心位置は、冠動脈の画像領域Ｃｉ上に定義することが望ましく、当該内接図形上に定義することがより望ましい（内接図形上に分岐位置を定義すれば、その分岐位置は自動的に画像領域Ｃｉ上に定義されるため。）。

（先端位置抽出部）
先端位置抽出部３６は、冠動脈の画像領域Ｃｉにおける血管の先端位置を抽出する処理を行う。この先端位置抽出部３６は、本発明の「先端位置抽出手段」の一例に相当するものである。

この先端位置抽出部３６の処理について、より具体的に説明する。血管の先端位置は、図６に示したような手法でその存在が検出されるが、先端位置抽出部３６は、たとえば図８に示す手法を用いることにより、この先端位置の座標を決定することができる。

図８に示す位置ａｊは、図６における血管断面ｓｊの位置を示し、位置ａ（ｊ＋１）は、この血管断面ｓｊから血流方向に所定の画素間隔だけ移動した位置を示す。位置ａｊでは血管断面ｓｊが検出され、次の位置ａ（ｊ＋１）では血管断面は検出されない（図８中の矢印（１））。それにより、位置ａｊと位置ａ（ｊ＋１）との間に先端位置が存在することが検出される（前述）。ここで、位置ａｊと位置ａ（ｊ＋１）との間の距離（画素間隔）をΔａとする。

先端位置抽出部３６は、位置ａ（ｊ＋１）から血流方向と逆方向に距離Δａ／２だけ戻った位置ａ（ｊ＋２）における血管断面の検出を試みる（矢印（２））。図８の例では、位置ａ（ｊ＋２）において血管断面が検出される。次に、先端位置抽出部３６は、位置ａ（ｊ＋１）から血流方向に距離Δａ／４だけ移動した位置ａ（ｊ＋３）における血管断面を検出する（矢印（３））。図８の例では、位置ａ（ｊ＋３）において血管断面は検出されない。更に、先端位置抽出部３６は、位置ａ（ｊ＋３）から血流方向と逆方向に距離Δａ／８だけ戻った位置ａ（ｊ＋４）における血管断面の検出を試みる（矢印（４））。図８の例では、位置ａ（ｊ＋４）において血管断面が検出される。

先端位置抽出部３６は、このようにして、血管断面が検出される位置ａｌと検出されない位置ａ（ｌ＋１）（又は、血管断面が検出されない位置ａｌと検出される位置ａ（ｌ＋１））との距離が、所定のδ＝Δａ／（２＾ｋ）になるまで追い込でいく。そして、そのときの位置ａｌと位置ａ（ｌ＋１）との間の任意の位置（たとえば中点）の座標を、先端位置の座標として定義する。

（特徴点指定部）
特徴点指定部３７は、分岐位置抽出部３５により抽出された各分岐位置と、先端位置抽出部３６により抽出された各先端位置を、それぞれ特徴点に指定する。すなわち、分岐位置抽出部３５により取得された各分岐位置の座標と、先端位置抽出部３６により取得された各先端位置の座標を、それぞれ、特徴点の座標として指定する。

この特徴点指定部３７は、たとえば、これらの座標に位置する画素の画素データに識別情報（フラグ等）を付すことや、これらの画素データを関連付けることにより、上記の指定処理を行う。なお、特徴点指定部３７は、根元位置抽出部３１により抽出された冠動脈の根元位置ｃｉも特徴点に指定する。

〔ワイヤモデル作成部〕
ワイヤモデル作成部３８は、特徴点指定部３７により指定された特徴点（根元位置ｃｉ、分岐位置、先端位置）に基づいて、冠動脈の画像領域Ｃｉのワイヤモデル画像を作成する。このワイヤモデル作成部３８は、本発明の「ワイヤモデル作成手段」の一例に相当するものである。ワイヤモデル作成部３８は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ等を含んで構成される。

このワイヤモデル作成処理の具体例を説明する。ワイヤモデル作成部３８は、まず、特徴点指定部３７が指定した根元位置ｃｉと分岐位置を順次に線で接続する。そして、各先端位置について、その先端位置に到達するまでの最後の分岐位置と当該先端位置とを線で接続する。それにより、冠動脈の画像領域Ｃｉのワイヤモデル画像が得られる。

このとき、２つの特徴点の間を結ぶ線（接続線）は、直線であってもよいし、冠動脈の画像領域Ｃｉの形態を反映した曲線や折れ線であってもよい。後者を採用する場合、ワイヤモデル作成部３８は、冠動脈の画像領域Ｃｉの細線化画像や血流方向特定データなど、冠動脈の画像領域Ｃｉの形態を示す任意の情報に基づいて接続線を作成する。

図９は、このワイヤモデル作成部３８により作成される、冠動脈の画像領域Ｃｉのワイヤモデル画像の一例を表している。同図に示すワイヤモデル画像Ｗｉ（ｉ＝１〜ｎ）は、図３の冠動脈の画像領域Ｃｉに基づいて作成されたものであり、冠動脈の各根元位置ｃｉと、各分岐位置ｆと、各先端位置ｈとを、血流方向に応じた順序で、接続線によって結んで形成された画像である。

〔識別情報付与処理部〕
識別情報付与処理部４は、各心臓画像Ｇｉに指定された特徴点に所定の順序で識別情報を付与する処理を行う。この識別情報付与処理部４は、根元位置抽出部３１及び分岐位置抽出部３５とともに、本発明の「識別情報付与手段」の一例を構成している。

識別情報付与処理部４は、断面サイズ検出部４１、血管追跡部４２及び識別情報付与部４３を含んで構成される。これら各部は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ等を含んでそれぞれ構成される。以下、これらの各部の構成の一例について、それぞれ具体的に説明する。

（断面サイズ検出部）
断面サイズ検出部４１は、分岐位置抽出部３５により抽出された血管の分岐位置において、分岐後の各血管（当該分岐位置よりも下流側の各血管）の断面のサイズを検出する処理を行う。

ここで、血管断面の「サイズ」とは、その血管断面の径の長さ（円形の断面の場合には直径や半径、楕円形の断面の場合には長軸径や短軸径等、任意形状の断面の場合には任意方向における径）や、その血管断面の断面積や、その血管断面における血管壁の周の長さなど、その血管断面の大きさが反映された任意の量を意味する。

断面サイズ検出部４１は、たとえば、分岐位置抽出部３５から入力される各分岐位置の座標の情報と、冠動脈抽出処理部２から入力される冠動脈の画像領域Ｃｉの画像データ及び血流方向特定データとに基づいて、各分岐位置の下流側に位置する各血管の断面サイズの検出を行う。

まず、断面サイズ検出部４１は、各分岐位置の座標の情報を用いて、冠動脈の画像領域Ｃｉにおける分岐位置を特定する。次に、断面サイズ検出部４１は、特定された分岐位置の下流側の各血管について、この分岐位置から血流方向に所定の距離（画素間隔）だけ進んだ位置（断面サイズ検出位置）を決定する。

続いて、断面サイズ検出部４１は、前述の断面検出部３３と同様の処理を行って、その断面サイズ検出位置における血管断面を取得する。そして、断面サイズ検出部４１は、たとえば画素数を数えたり、画素間の距離を算出したりすることにより、血管断面のサイズを算出する。

断面サイズ検出部４１は、分岐位置抽出部３５から入力される各分岐位置について上記の処理を行って、各分岐位置の下流側の全ての血管の断面サイズを取得する。

（血管追跡部）
血管追跡部４２は、ワイヤモデル作成部３８により作成されたワイヤモデル画像Ｗｉを、冠動脈の根元位置ｃｉから血流方向に沿って追跡する。この血管追跡部４２による追跡処理は、前述の血管追跡部４２と同様にして実行される。

（識別情報付与部４３）
識別情報付与部４３は、血管追跡部４２によるワイヤモデル画像の追跡に応じて、このワイヤモデル画像に指定された特徴点に識別情報を付与する。この識別情報は、各特徴点を識別する文字列等からなる情報である。以下、識別情報付与処理部４による識別情報付与処理について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、図９に示すワイヤモデル画像Ｗｉ（右冠動脈のみ）に対する識別情報の付与態様の一例を表している。

血管追跡部４２による追跡は、前述のように冠動脈の根元位置ｃｉから開始される。識別情報付与部４３は、この根元位置ｃｉに識別情報「０（ｉ）」を付与する。断面サイズ検出部４１は、根元位置ｃｉにて分岐している２つの血管の断面サイズをそれぞれ検出する。

血管追跡部４２は、断面サイズの大きい側の血管（図１０の紙面左側の血管）を血管本流（メインストリームＭＳ）と定義するとともに、断面サイズの小さい側の血管（同じく紙面右側の血管）を血管支流（サブストリームＳＳ）と定義する。

血管追跡部４２は、サブストリームＳＳを血流方向に沿って次の分岐位置まで追跡する。識別情報付与部４３は、この分岐位置に識別情報「０−１（ｉ）」を付与する。断面サイズ検出部４１は、この分岐位置における分岐後の２つの血管の断面サイズをそれぞれ検出する。血管追跡部４２は、断面サイズの大きい側の血管（サブストリームＳＳにおけるメインストリーム）を血流方向に沿って先端位置まで追跡する。識別情報付与部４３は、この先端位置に識別情報「０−２（ｉ）」を付与する。また、血管追跡部４２は、断面サイズの小さい側の血管（サブストリームＳＳにおけるサブストリーム）を血流方向に沿って先端位置まで追跡する。識別情報付与部４３は、この先端位置に識別情報「０−０−１（ｉ）」を付与する。

また、血管追跡部４２は、メインストリームＭＳを血流方向に沿って次の分岐位置まで追跡する。識別情報付与部４３は、この分岐位置に識別情報「１（ｉ）」を付与する。断面サイズ検出部４１は、この分岐位置における分岐後の２つの血管の断面サイズをそれぞれ検出する。血管追跡部４２は、断面サイズの大きい側の血管をメインストリームＭＳの続きと定義するとともに、断面サイズの小さい側の血管を新たなサブストリームと定義する。識別情報付与処理部４は、この新たなサブストリーム上の特徴点に対し、上記のサブストリームＳＳと同様にして識別情報を付与する。

血管追跡部４２は、更にメインストリームＭＳを血流方向に沿って次の分岐位置まで追跡する。識別情報付与部４３は、この分岐位置に識別情報「２（ｉ）」を付与する。断面サイズ検出部４１は、この分岐位置における分岐後の２つの血管の断面サイズをそれぞれ検出する。血管追跡部４２は、断面サイズの大きい側の血管をメインストリームＭＳの続きと定義するとともに、断面サイズの小さい側の血管を新たなサブストリームと定義する。識別情報付与処理部４は、この新たなサブストリーム上の特徴点に対し、上記のサブストリームＳＳと同様にして識別情報を付与する。

このようにして、ワイヤモデル画像Ｗｉ（右冠動脈）のメインストリームＭＳ上の特徴点に、識別情報「０（ｉ）」、「１（ｉ）」、「２（ｉ）」、「３（ｉ）」、「４（ｉ）」、「５（ｉ）」、「６（ｉ）」がそれぞれ順次に付与されるとともに、識別情報「０（ｉ）」〜「５（ｉ）」が付与された分岐位置において分岐した各サブストリーム上の特徴点に、識別情報がそれぞれ順次に付与される。

各識別情報の末尾に付された文字列「（ｉ）」は、その識別情報が第ｉ番目の心臓画像Ｇｉの特徴点に付されていることを示している。この文字列「（ｉ）」を画像識別部と称し、他の文字列を特徴点識別部と称することにする。たとえば、識別情報「１−１（ｉ）」においては、「１−１」が特徴点識別部であり、「（ｉ）」が画像識別部である。

なお、特徴点に付与される識別情報は、上記のものに限定されるものではなく、各特徴点の識別を可能にする任意の態様の識別情報を適用することができる。ただし、この実施形態のように、特徴点の分岐態様を階層的に表すような識別情報を用いることが望ましい。

〔特徴点照合部〕
特徴点照合部５１は、或る時相の心臓画像Ｇｉについて、この心臓画像Ｇｉの特徴点と、その次の時相に対応する心臓画像Ｇ（ｉ＋１）の特徴点とを照合する処理を行う。すなわち、特徴点照合部５１は、連続するフレームの心臓画像Ｇｉ、Ｇ（ｉ＋１）について、心臓画像Ｇｉに指定された特徴点と、心臓画像Ｇ（ｉ＋１）に指定された特徴点とを対応付ける。

なお、このように連続する２つの時相（連続する２つのフレーム）の心臓画像間の特徴点を照合する代わりに、心臓画像Ｇｉに指定された特徴点と、他の任意の心臓画像Ｇｉ′（ｉ′≠ｉ）に指定された特徴点とを照合する処理を行うようにしてもよい。

特徴点照合部５１は、本発明の「特徴点照合手段」の一例に相当する。また、特徴点照合部５１は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ等を含んで構成される。

特徴点照合部５１は、心臓画像Ｇｉ、Ｇ（ｉ＋１）のワイヤモデル画像Ｗｉ、Ｗ（ｉ＋１）の各特徴点に付与された識別情報を参照することにより、特徴点の照合を行う。

図１１は、心臓画像Ｇ（ｉ＋１）のワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）、及び、その特徴点に付与された識別情報を表している。このワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）は、図１０のワイヤモデル画像Ｗｉの特徴点のうち、識別情報２（ｉ）、２−１（ｉ）が付与された特徴点及びそれらを結ぶ接続線を有していない。その原因としては、心臓画像Ｇ（ｉ＋１）を撮影するときの心臓の向きなどにより当該接続線に対応する血管が撮影されなかったことや、特徴点指定処理部３により当該特徴点（分岐位置）が有効に抽出されなかったことなどが考えられる。したがって、ワイヤモデル画像Ｗｉの特徴点３（ｉ）以降の特徴点は、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）においては、最初の数字が１ずつ繰り下がったものになっている（たとえば、ワイヤモデル画像Ｗｉの特徴点３（ｉ）は、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）においては特徴点２（ｉ＋１）となっている。

特徴点照合部５１は、たとえば、最初に、ワイヤモデル画像Ｗｉ、Ｗ（ｉ＋１）のそれぞれの特徴点に付与された識別情報に基づいて、特徴点の階層構造（分岐形態）を比較する。互いの階層構造が同じであれば、双方のワイヤモデル画像Ｗｉ、Ｗ（ｉ＋１）上の全ての特徴点が同じであると判断する。そして、ワイヤモデル画像Ｗｉの各特徴点について、その識別情報の特徴点識別部と同じ特徴点識別部を有する識別情報が付されたＷ（ｉ＋１）の特徴点とを関連付ける。この関連付けは、たとえば、それぞれの特徴点の画素データを関連付けることで行う。

また、図１０、図１１のように特徴点の階層構造が異なる場合、特徴点照合部５１は、一方のワイヤモデル画像（ここでは、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１））からの特徴点の抽出に漏れがあったものと判断するとともに、抽出されなかった特徴点を特定する。その特定方法としては、たとえば、まず、双方の識別情報の階層構造を比較して、メインストリーム上の特徴点の個数を比較する。

上記の例では、ワイヤモデル画像Ｗｉのメインストリーム上には、識別情報「０（ｉ）」、「１（ｉ）」、「２（ｉ）」、「３（ｉ）」、「４（ｉ）」、「５（ｉ）」、「６（ｉ）」にて識別される７個の特徴点が設定され、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）のメインストリーム上には、識別情報「０（ｉ＋１）」、「１（ｉ＋１）」、「２（ｉ＋１）」、「３（ｉ＋１）」、「４（ｉ＋１）」、「５（ｉ＋１）」にて識別される６個の特徴点が設定されている。特徴点照合部５１は、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）のメインストリーム上の特徴点が１つ抽出されていないことを認識する。

次に、特徴点照合部５１は、各分岐位置（特徴点）から分岐したサブストリームの階層構造を比較して、どの特徴点が抽出されていないかを特定する。

上記の例では、まず、ワイヤモデル画像Ｗｉの特徴点０（ｉ）からのサブストリームの階層構造「０−１（ｉ）→０−２（ｉ）、０−１（ｉ）→０−１−１（ｉ）」と、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）の特徴点０（ｉ＋１）からのサブストリームの階層構造「０−１（ｉ＋１）→０−２（ｉ＋１）、０−１（ｉ＋１）→０−１−１（ｉ＋１）」とを比較する。双方の階層構造は同じであるので、次の分岐位置からのサブストリームにおける比較を行う。

ワイヤモデル画像Ｗｉの次の分岐位置１（ｉ）からのサブストリームの階層構造と、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）の次の分岐位置１（ｉ＋１）からのサブストリームの階層構造とは同じであるので、特徴点照合部５１は、ワイヤモデル画像Ｗｉの分岐位置１（ｉ）に対応する特徴点は、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）から有効に抽出されたことを認識し、次の分岐位置からのサブストリームにおける比較に移行する。

ワイヤモデル画像Ｗｉの次の分岐位置２（ｉ）からのサブストリームの階層構造は、「２−１（ｉ）」である。一方、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）の次の分岐位置２（ｉ＋１）からのサブストリームの階層構造は、「２−１（ｉ＋１）→２−２（ｉ＋１）、２−１（ｉ＋１）→２−１−１（ｉ＋１）→２−１−２（ｉ＋１）、２−１−１（ｉ＋１）→２−１−１−１（ｉ＋１）」である。これらの階層構造は互いに異なっている。それにより、特徴点照合部５１は、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ）の分岐位置２（ｉ）（及び先端位置２−１（ｉ））に相当する特徴点が、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）から抽出されなかったものと特定する。

更に、特徴点照合部５１は、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）の分岐位置２（ｉ＋１）からのサブストリームの階層構造を、ワイヤモデル画像Ｗｉの次の分岐位置３（ｉ）からのサブストリームの階層構造と比較して、当該分岐位置２（ｉ）に相当する特徴点が抽出されなかったことを確認するとともに、分岐位置２（ｉ＋１）に対応する特徴点が、分岐位置３（ｉ）であることを確認する。また、特徴点の座標や特徴点間の距離などの情報を参照して特徴点の照合処理を行ってもよい。

以上のような処理を各サブストリームについても実行することにより、ワイヤモデル画像Ｗｉの特徴点と、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）の特徴点とを照合し、照合された特徴点を互いに関連付ける。関連付ける相手の特徴点が無い特徴点を単独特徴点と呼び、抽出されなかった特徴点を消失特徴点と呼ぶことにする。

〔消失特徴点処理部〕
消失特徴点処理部５２は、消失特徴点（及び単独特徴点）に関する処理を行う。消失特徴点処理部５２は、たとえば、各消失特徴点に対応する単独特徴点を無視して以降の処理を行うように命令したり、消失特徴点の位置を推定してこの消失特徴点を補完する処理を行ったりする。消失特徴点の位置は、たとえば、単独特徴点とその周囲の特徴点との位置関係から推測することができる。また、たとえばメインストリーム等の太い血管の消失特徴点は補完し、細い血管の単独特徴点は無視するように命令することもできる。

以下、単独特徴点を無視して処理を行うことにする。この消失特徴点処理部５２は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ等を含んで構成される。

〔変位算出部〕
変位算出部５３は、特徴点照合部５１により照合された特徴点について、一方の心臓画像Ｇｉに指定された特徴点の位置と他方の心臓画像Ｇｉ′に指定された特徴点の位置との変位を算出する処理を行う。この変位算出部５３は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ等を含んで構成される。変位算出部５３は、本発明の「変位算出手段」の一例に相当するものである。

ここで、「変位」とは、変位した距離を示す「変位量」、又は、この「変位量」と「変位方向」との双方を意味するものとする。すなわち、「変位」とは、スカラー量である「変位量」のみを示すものであってもよいし、ベクトル量である「変位量」及び「変位方向」を示すものであってもよい。

図１０、図１１の例では、特徴点照合部５１により、ワイヤモデル画像Ｗｉの特徴点とワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）の特徴点とは、次のように関連付けられる（関連付けを「〜」で表す）：０（ｉ）〜０（ｉ＋１）；１（ｉ）〜１（ｉ＋１）；３（ｉ）〜２（ｉ＋１）；４（ｉ）〜３（ｉ＋１）；５（ｉ）〜４（ｉ＋１）；６（ｉ）〜５（ｉ＋１）；０−１（ｉ）〜０−１（ｉ＋１）；０−２（ｉ）〜０−２（ｉ＋１）；０−１−１（ｉ）〜０−１−１（ｉ＋１）；１−１（ｉ）〜１−１（ｉ＋１）；１−２（ｉ）〜１−２（ｉ＋１）；１−３（ｉ）〜１−３（ｉ＋１）；１−１−１（ｉ）〜１−１−１（ｉ＋１）；１−２−１（ｉ）〜１−２−１（ｉ＋１）；３−１（ｉ）〜２−１（ｉ＋１）；３−２（ｉ）〜２−２（ｉ＋１）；３−１−１（ｉ）〜２−１−１（ｉ＋１）；３−１−２（ｉ）〜２−１−２（ｉ＋１）；３−１−１−１（ｉ）〜２−１−１−１（ｉ＋１）；４−１（ｉ）〜３−１（ｉ＋１）；５−１（ｉ）〜４−１。

変位算出部５３は、関連付けられた特徴点の各ペアについて、双方の特徴点の座標値に基づいて、それらの特徴点の位置の変位量を算出する。たとえば、ワイヤモデル画像Ｗｉの特徴点１（ｉ）の座標値が（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ）であり、ワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１）の特徴点１（ｉ＋１）の座標値が（ｘ（ｉ＋１）、ｙ（ｉ＋１）、ｚ（ｉ＋１））である場合、これらの特徴点の変位量は、Δ１（ｉ）＝｛（ｘ（ｉ＋１）−ｘｉ）＾２＋（ｙ（ｉ＋１）−ｙｉ）＾２＋（ｚ（ｉ＋１）−ｚｉ）＾２｝＾（１／２）により算出される（ユークリッド距離）。また、特徴点の変位方向は、（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ）から（ｘ（ｉ＋１）、ｙ（ｉ＋１）、ｚ（ｉ＋１））に向かう（単位）ベクトルを算出することで容易に取得できる。

この変位算出部５３による算出結果の一例を図１２に示す。同図に示す特徴点変位情報Ｄは、各特徴点について、連続するフレームの心臓画像Ｇｉ、Ｇ（ｉ＋１）における変位を記録した情報である。

「フレーム」の欄には、連続するフレームのフレーム番号が記録されている。たとえば「フレーム」の欄の「１，２」は、第１番目のフレームと第２番目のフレームとを表している。

「変位」の欄には、当該「フレーム」の欄に示すフレーム間における特徴点の変位が記録されている。変位算出部５３が変位量のみを算出した場合には、この「変位」の欄にはスカラー量が記録され、変位量と変位方向を算出した場合にはベクトル量が記録される。

特徴点２（ｉ）については、前述のように単独特徴点は無視することにしたので、特徴点変位情報Ｄに変位は記録されていない。なお、他の特徴点の変位を用いて単独特徴点の変位を算出して補完するようにしてもよい。たとえば、特徴点１（ｉ）の変位と特徴点３（ｉ）の変位との平均値を特徴点２（ｉ）の変位とすることができる。また、特徴点１（ｉ）と特徴点２（ｉ）の距離と、特徴点３（ｉ）と特徴点２（ｉ）の距離との比で重み付けをして、特徴点２（ｉ）の変位を算出するようにしてもよい。

〔特徴点マッピング部〕
特徴点マッピング部５４は、特徴点指定部３７により指定された特徴点を、所定の心臓画像（表示用心臓画像）にマッピングする処理を行う。指定された特徴点には、その位置を示す座標値が付与されている。また、表示用心臓画像には、心臓画像Ｇｉと同じ座標系が設定されている。特徴点マッピング部５４は、表示用心臓画像に設定された座標系と、各特徴点の座標値とに基づいて、表示用心臓画像に特徴点をマッピングする。

また、特徴点マッピング部５４は、変位算出部５３から特徴点変位情報Ｄを取得して、表示用心臓画像にマッピングした各特徴点に変位の情報を関連付ける。この特徴点マッピング部５４は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ等を含んで構成される。

〔補間処理部〕
補間処理部５５は、表示用心臓画像の特徴点以外の位置における変位を補間する処理を行う。より具体的に説明すると、補間処理部５５は、たとえば、表示用心臓画像の任意の補間位置Ｐについて、その補間位置Ｐの周辺の特徴点を選択し、選択された特徴点の変位に基づいて補間位置Ｐの変位を算出する。

補間位置Ｐの周辺の特徴点の選択は、たとえば、補間位置Ｐから所定距離以下の領域にマッピングされている特徴点を選択してもよいし、補間位置Ｐからの距離が近い特徴点を順次選択してもよい。このとき、補間位置Ｐから所定の方向にある特徴点を優先的に選択するようにしてもよい。

補間位置Ｐの変位ΔＰは、たとえば、次式を用いて算出することができる：選択された特徴点をＱ１、Ｑ２、Ｑ３とし、各特徴点Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３の変位をそれぞれΔＱ１、ΔＱ２、ΔＱ３とし、各特徴点Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３と補間位置Ｐとの距離をそれぞれｄ（Ｑ１）、ｄ（Ｑ２）、ｄ（Ｑ３）とすると、ΔＰ＝（ｄ（Ｑ１）×ΔＱ１＋ｄ（Ｑ２）×ΔＱ２＋ｄ（Ｑ３）×ΔＱ３）／（ｄ（Ｑ１）＋ｄ（Ｑ２）＋ｄ（Ｑ３））。ここで、ΔＱ１、ΔＱ２、ΔＱ３は、スカラー量であってもよいし、ベクトル量であってもよい。

補間処理部５５は、このようにして１つ以上の補間位置について、その変位を求める。このとき、各補間位置に対して、特徴点変位情報Ｄに示すように、連続する２つのフレームの各ペアについて変位を算出する。すなわち、補間位置Ｐについて、フレーム１、２における変位、フレーム２、３における変位、・・・、フレームｎ−１、ｎにおける変位をそれぞれ算出する。算出された変位の情報は、補間位置Ｐ（の座標値）に関連付けられる。ここで、連続するフレームｋ、ｋ＋１における特徴点や補間位置の変位を「フレーム間変位」と呼ぶことにする。

なお、ユーザの要求等により変位の補間を行う必要のない場合には、補間処理部５５は動作しない。また、ユーザが補間位置Ｐを手動で設定してもよいし、ユーザが表示用心臓画像の部分領域を指定し、この指定領域内に補間位置Ｐを自動的に設定するようにしてもよい。それにより、ユーザが注目する領域（関心領域（ＲＯＩ）等）の変位の状態をより詳しく表現することができるようになる。補間処理部５５は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ等を含んで構成される。

〔表示色指定部〕
表示色指定部５６は、表示用心臓画像に設定された特徴点及び補間位置の変位に基づいて、各特徴点及び補間位置の表示色や表示の濃淡を指定する。より具体的に説明すると、表示色指定部５６には、フレーム間変位の範囲を複数の段階に分割し、各段階の表示色を指定する情報（表示色情報）をあらかじめ記憶している。

この表示色情報は、たとえば、フレーム間変位の範囲を段階１（変位が小さい）〜段階５（変位が大きい）の５段階に分割し、これらの段階１〜５に対して、それぞれの表示色「白」、「黄色」、「オレンジ色」、「ピンク」、「赤」を指定した情報である。

なお、各表示色の濃淡を指定するようにしてもよい。たとえば、段階５の「赤」について、変位の大小に応じて濃淡を指定することができる。また、変位の情報がベクトル量である場合には、変位方向に応じて異なる表示色や濃淡を指定することも可能である。それにより、たとえば心臓が収縮しているときの変位と拡張しているときの変位とを識別できるように表示することができる。また、表示色に代えて、濃淡のみを指定するようにしてもよい。いずれにしても、表示色情報は、特徴点や補間位置の変位の状態を識別できるように設定されていれば十分である。

表示色指定部５６は、表示用心臓画像に設定された各特徴点及び補間位置について、その変位に対応する段階を表示色情報から選択し、選択された段階の表示色や濃淡（単に「表示色」と称する。）をその特徴点等の表示色として指定する。表示色指定部５６は、各特徴点及び補間位置について、各フレーム間変位に対応する表示色を指定する。表示色指定部５６は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ、ハードディスクドライブ等を含んで構成される。

〔表示部〕
表示部５７は、表示色指定部５６により指定された表示色に基づいて、表示用心臓画像を表示する処理を行う。

より具体的に説明すると、表示部５７は、まず、各特徴点及び補間位置の第１番目のフレーム間変位（フレーム１、２のフレーム間変位）に対応する表示色が付された表示用心臓画像を表示する。所定時間経過後に、第２番目のフレーム間変位に対応する表示色に変更する。更に所定時間経過後に、第３のフレーム間変位に対応する表示色に変更する。このようにして、第１番目のフレーム間変位に対応する表示色から第ｎ−１番目のフレーム間変位に対応する表示色までを所定時間毎に順次切り換えて表示する。このとき、たとえば心臓の動画像のフレームレートと同程度の時間間隔で表示色を切り換えるようにすれば、特徴点等の変位をあたかも動画像のようにして表示させることができる。

なお、表示色指定部５６により濃淡の情報のみが指定されている場合には、特徴点等の変位を濃淡で表現した心臓画像が表示される。

この表示色指定部５６は、上記のコンピュータプログラムにしたがって後述の処理を実行するマイクロプロセッサ、ハードディスクドライブ、ディスプレイ等を含んで構成される。また、表示色が所定の時間間隔で切り換え表示される表示用心臓画像は、特徴点（及び補間位置）位置の変化状態を示す本発明の「壁運動情報」の一例に相当する。

［動作］
以上のような構成を有する壁運動測定装置１の動作について、図１３を参照しながら説明する。図１３に示すフローチャートは、壁運動測定装置１の動作の一例を表している。

まず、医用画像診断装置１０００又はデータベース２０００から壁運動測定装置１に、心臓の動画像を形成する複数の心臓画像Ｇｉが入力される（Ｓ１）。壁運動測定装置１の冠動脈抽出処理部２は、各心臓画像Ｇｉから冠動脈の画像領域Ｃｉを抽出する（Ｓ２）。

次に、特徴点指定処理部３が、各冠動脈の画像領域Ｃｉの特徴点を指定する（Ｓ３）。わーやモデル作成部３８は、指定された特徴点に基づいて、各冠動脈の画像領域Ｃｉのワイヤモデル画像Ｗｉを作成する（Ｓ４）。

続いて、識別情報付与処理部４が、各ワイヤモデル画像Ｗｉの特徴点に識別情報を付与する（Ｓ５）。特徴点照合部５１は、連続する２つのフレームの心臓画像Ｇｉ、Ｇ（ｉ＋１）について、心臓画像Ｇｉ（のワイヤモデル画像Ｗｉ）に指定された特徴点と、心臓画像Ｇ（ｉ＋１）（のワイヤモデル画像Ｗ（ｉ＋１））に指定された特徴点との照合を行う（Ｓ６）。変位算出部５３は、照合された特徴点について、心臓画像Ｇｉに指定された特徴点の位置と心臓画像Ｇ（ｉ＋１）に指定された特徴点の位置とのフレーム間変位を算出する（Ｓ７）。

また、特徴点マッピング部５４は、特徴点指定部３７により指定された特徴点を表示用心臓画像にマッピングする（Ｓ８）。補間処理部５５は、表示用心臓画像の各補間位置について、その補間位置におけるフレーム間変位を算出する（Ｓ９）。

次に、表示色指定部５６は、表示用心臓画像に設定された特徴点及び補間位置の変位に基づき、各特徴点及び補間位置について、各フレーム間変位に対応する表示色を指定する（Ｓ１０）。表示部５７は、表示用心臓画像を表示するとともに、各特徴点及び補間位置の表示色を所定の時間間隔で切り換えて表示させる（Ｓ１１）。

［作用・効果］
以上のように動作する壁運動測定装置１の作用及び効果について説明する。まず、この壁運動測定装置１は、心臓の動画像を形成する複数の心臓画像Ｇｉのそれぞれに対し、冠動脈の画像領域Ｃｉにおける特徴点を指定するとともに、連続するフレームの２つの心臓画像Ｇｉ、Ｇ（ｉ＋１）に対して指定された特徴点の位置の変化状態（つまり、特徴点における壁運動の状態）を表示色の相異によって表現する表示用心臓画像を表示するように作用する。この表示用心臓画像は、時相に応じた各特徴点の変位を表示色及び／又は濃淡で表現するものである。

壁運動測定装置１による当該処理に供される心臓画像Ｇｉは、前述のように任意の医用画像診断装置１０００によって撮影された画像である。したがって、様々な種類の医用画像診断装置により取得された心臓画像に基づいて心臓の壁運動の評価を行うことが可能である。

また、心臓表面の広範囲に亘って分布する冠動脈上に指定された特徴点の変位状態を把握できるので、心臓画像の広範囲に亘って壁運動の評価を行うことが可能である。更に、特徴点の変位状態に基づいて、特徴点以外の部位の変位状態を補間して表示するようになっているので、より広範囲に亘る壁運動評価が可能であるとともに、より高精度での壁運動評価が可能になる。

［変形例］
この実施形態の壁運動測定装置１の変形例を説明する。

上記の実施形態では、心臓画像Ｇｉの冠動脈の画像領域Ｃｉ上にのみ特徴点を指定したが、それ以外の部位にも特徴点を追加指定することが可能である。特徴点を指定する部位としては、たとえば、心臓画像Ｇｉの輪郭領域、心臓の中隔、心房、心室、大動脈弁、肺動脈弁、三尖弁、比較的大きな血管等の部位に相当する画像領域などが考えられる。それにより、心臓画像の更に広範囲に亘って壁運動の評価を行うことが可能となる。

また、壁運動測定装置１が呈示する壁運動情報は、特徴点等の変位状態を表示色の相異で表現する表示用心臓画像に限定されるものではない。たとえば、図１２の特徴点変位情報Ｄのような数値データを表示するように構成することができる。

また、壁運動情報の呈示態様についても、ディスプレイに壁運動情報を表示させる構成には限定されず、たとえば画像等を印刷出力するなどの任意の呈示態様を採用することが可能である。

また、上記の実施形態においては、医用画像診断装置１０００により取得された複数の心臓画像Ｇｉとは別の表示用心臓画像をあらかじめ用意し、この表示用心臓画像に指定された特徴点や補間位置の表示色を変化させることにより、その特徴点等の位置の変化状態を表現しているが、各心臓画像Ｇｉ上の特徴点等に表示色を指定するとともに、この心臓画像Ｇ１〜Ｇｎを用いて動画表示を行うことにより、特徴点等の位置の変化状態を表現するようにしてもよい。

また、心臓画像Ｇｉに指定された特徴点や補間位置を直線で接続するとともに、それにより形成される多面体画像の各面に表示色を設定することにより、壁運動の状態を表示するように構成することもできる。なお、特徴点等を接続する接続線は、直線に限定されるものではなく、適宜に曲線を用いることも可能である。

〈第２の実施の形態〉
この発明に係る医用画像診断装置について説明する。前述した第１の実施形態では、医用画像診断装置１０００等から心臓画像の入力を受けて処理を行う壁運動測定装置について説明したが、この壁運動測定装置の機能を医用画像診断装置に搭載したものが、この発明の医用画像診断装置である。

図１４は、この発明に係る医用画像診断装置の構成の一例を表している。なお、第１の実施形態と同様の構成部分には同一の符号を付してある。同図に示す医用画像診断装置１０は、心臓の動画像を形成する複数の心臓画像Ｇｉを取得する画像取得部１１（画像取得手段）が設けられている。

医用画像診断装置１０がＸ線ＣＴ装置の場合、画像取得部１１は、被検体が載置される寝台、被検体に様々な方向からＸ線を曝射するとともに透過Ｘ線を検出し収集するガントリ、収集されたデータを投影データに変換する処理（前処理）を施す前処理装置、投影データに基づいて画像を再構成する画像再構成装置などを含んで構成される。

また、医用画像診断装置１０がＭＲＩ装置の場合には、画像取得部１１は、被検体に静磁場や傾斜磁場を付加する超電導磁石装置、静磁場及び傾斜磁場が付加された被検体に高周波磁場を付加するとともに、それに応じて発生する共鳴信号を検出し収集するＲＦコイル、このＲＦコイルにより収集されたデータに基づいて画像を再構成する画像再構成装置などを含んで構成される。

その他の医用画像診断装置においても、被検体の内部形態を表すデータを収集し、収集されたデータに基づいて画像を再構成する部分が、画像取得部１１として機能する。

医用画像診断装置１０は、画像取得部１１により取得された心臓画像Ｇｉから冠動脈の画像領域Ｃｉを抽出し（冠動脈抽出処理部２）、抽出された冠動脈の画像領域Ｃｉに対して第１の実施形態と同様の処理を実行することにより、壁運動情報を呈示するように動作する。

このような医用画像診断装置１０によれば、心臓画像の広範囲に亘って壁運動の評価を行うことができる。

以上において具体的に説明した構成は、この発明の壁運動測定装置及び医用画像診断装置を実施するための一例に過ぎない。したがって、この発明の要旨の範囲内における任意の変形を適宜に施すことが可能である。

この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態の全体構成の一例を表す概略ブロック図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態に入力される心臓画像の一例を表す図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態が心臓画像から抽出する冠動脈の画像領域の一例を表す図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態による冠動脈の画像領域の血管断面を検出する処理を説明するための概略説明図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態による冠動脈の画像領域の血管断面の個数を判断する処理を説明するための概略説明図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態による冠動脈の画像領域の血管断面の個数を判断する処理を説明するための概略説明図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態による冠動脈の画像領域の血管の分岐位置を抽出する処理を説明するための概略説明図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態による冠動脈の画像領域の血管の先端位置を抽出する処理を説明するための概略説明図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態により作成される冠動脈の画像領域のワイヤモデル画像の一例を表す概略図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態による冠動脈の画像領域のワイヤモデル画像に対する識別情報の付与態様の一例を表す概略図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態冠動脈の画像領域のワイヤモデル画像に対する識別情報の付与態様の一例を表す概略図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態により作成される特徴点変位情報の一例を表す図である。 この発明に係る壁運動測定装置の好適な実施の形態の動作の一例を表すフローチャートである。 この発明に係る医用画像診断装置の好適な実施の形態の全体構成の一例を表す概略ブロック図である。

符号の説明

１ 壁運動測定装置
２ 冠動脈抽出処理部
３ 特徴点指定処理部
３１ 根元位置抽出部
３２ 血管追跡部
３３ 断面検出部
３４ 断面判断部
３５ 分岐位置抽出部
３６ 先端位置抽出部
３７ 特徴点指定部
３８ ワイヤモデル作成部
４ 識別情報付与処理部
４１ 断面サイズ検出部
４２ 血管追跡部
４３ 識別情報付与部
５１ 特徴点照合部
５２ 消失特徴点処理部
５３ 変位算出部
５４ 特徴点マッピング部
５５ 補間処理部
５６ 表示色指定部
５７ 表示部
１０、１０００ 医用画像診断装置
１１ 画像取得部
２０００ データベース
Ｇｉ 心臓画像
Ｃｉ 冠動脈の画像領域
ｃｉ 根元位置
Ｗｉ、Ｗ（ｉ＋１） ワイヤモデル画像
Ｄ 特徴点変位情報

Claims (16)

1. 心臓の動画像を形成する複数の心臓画像に基づいて、当該心臓の壁運動の状態を測定する壁運動測定装置であって、
   前記複数の心臓画像のそれぞれに対し、少なくとも冠動脈の画像領域における特徴点を指定する特徴点指定手段と、
   前記複数の心臓画像のうちの二以上の心臓画像に基づいて、前記指定された特徴点の位置の変化状態を示す壁運動情報を呈示する情報呈示手段と、
   を備える、
   ことを特徴とする壁運動測定装置。
2. 前記特徴点指定手段は、
   前記冠動脈の画像領域における血管の分岐位置を抽出する分岐位置抽出手段を備え、
   該抽出された血管の分岐位置を前記特徴点として指定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の壁運動測定装置。
3. 前記特徴点指定手段は、
   前記冠動脈の画像領域における冠動脈の根元位置を抽出する根元位置抽出手段と、
   前記冠動脈の画像領域を前記根元位置抽出手段により抽出された前記根元位置から血流方向に追跡する血管追跡手段と、
   該血管追跡手段が前記冠動脈の画像領域を追跡するときに、前記血流方向に略直行する方向における血管断面を所定間隔で検出する断面検出手段と、
   を更に備え、
   前記分岐位置抽出手段は、該検出される前記血管断面の個数が１から２以上に変化したときに前記血管の分岐位置の抽出を行う、
   ことを特徴とする請求項２に記載の壁運動測定装置。
4. 前記分岐位置抽出手段は、前記断面検出手段により検出される前記血管断面の個数が１から２以上に変化したときに、当該変化した位置において血管壁に内接する図形を生成し、該生成された図形の中心位置を前記血管の分岐位置として抽出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の壁運動測定装置。
5. 前記特徴点指定手段は、
   前記冠動脈の画像領域における血管の先端位置を抽出する先端位置抽出手段を備え、
   該抽出された血管の先端位置を前記特徴点として指定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の壁運動測定装置。
6. 前記特徴点指定手段は、
   前記冠動脈の画像領域における冠動脈の根元位置を抽出する根元位置抽出手段と、
   前記冠動脈の画像領域を前記根元位置抽出手段により抽出された前記根元位置から血流方向に追跡する血管追跡手段と、
   該血管追跡手段が前記冠動脈の画像領域を追跡するときに、前記血流方向に略直行する方向における血管断面を所定間隔で検出する断面検出手段と、
   を更に備え、
   前記先端位置抽出手段は、該検出される前記血管断面の個数が１から０に変化したときに前記血管の先端位置の抽出を行う、
   ことを特徴とする請求項４に記載の壁運動測定装置。
7. 前記特徴点指定手段により指定された特徴点に基づいて、前記冠動脈の画像領域のワイヤモデル画像を作成するワイヤモデル作成手段を更に備える、
   ことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の壁運動測定装置。
8. 前記複数の心臓画像のうちの二の心臓画像の一方に前記指定された特徴点と他方に前記指定された特徴点とを照合する特徴点照合手段と、
   該照合された特徴点について、前記一方の心臓画像に指定された当該特徴点の位置と前記他方の心臓画像に指定された当該特徴点の位置との変位を算出する変位算出手段と、
   を更に備え、
   前記情報呈示手段は、該算出された当該特徴点の変位に基づいて前記壁運動情報を呈示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の壁運動測定装置。
9. 前記複数の心臓画像のそれぞれは、あらかじめ設定された心臓の時相のいずれかに対応する心臓画像であり、
   前記二の心臓画像は、前記時相が連続する二の心臓画像である、
   ことを特徴とする請求項８に記載の壁運動測定装置。
10. 前記特徴点照合手段は、前記複数の心臓画像のそれぞれについて、当該心臓画像の特徴点と、当該心臓画像の次の前記時相に対応する心臓画像の特徴点とを照合する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の壁運動測定装置。
11. 前記複数の心臓画像のそれぞれについて、当該心臓画像に前記指定された特徴点に所定の順序で識別情報を付与する識別情報付与手段を更に備え、
    前記特徴点照合手段は、前記二の心臓画像のそれぞれの前記特徴点に前記付与された識別情報を照合することにより、前記特徴点の照合を行う、
    ことを特徴とする請求項８〜請求項１０のいずれか一項に記載の壁運動測定装置。
12. 前記識別情報付与手段は、
    前記冠動脈の画像領域における冠動脈の根元位置を抽出する根元位置抽出手段と、
    前記冠動脈の画像領域を前記根元位置抽出手段により抽出された前記根元位置から血流方向に追跡する血管追跡手段と、
    を備え、
    該血管追跡手段による前記追跡に応じて順次に前記特徴点に識別情報を付与する、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の壁運動測定装置。
13. 前記識別情報付与手段は、
    前記冠動脈の画像領域における血管の分岐位置を抽出する分岐位置抽出手段と、
    該抽出された血管の分岐位置において、分岐後の複数の血管のそれぞれの断面のサイズを検出する断面サイズ検出手段と、
    を更に備え、
    前記血管追跡手段は、該検出された断面サイズに基づいて、当該分岐後の複数の血管のうち最大の断面サイズを有する血管本流を血流方向に追跡するとともに、該血管本流以外の血管支流のそれぞれを血流方向に追跡し、
    前記識別情報付与手段は、前記血管本流及び前記血管支流のそれぞれに前記指定された特徴点に、階層的な前記識別情報を順次に付与する、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の壁運動測定装置。
14. 前記情報呈示手段は、前記変位算出手段により算出された前記特徴点の変位の相異を表示色及び／又は濃淡で表現した心臓画像を前記壁運動情報として表示する表示手段を含む、
    ことを特徴とする請求項８〜請求項１０のいずれか一項に記載の壁運動測定装置。
15. 前記情報呈示手段は、前記変位算出手段により算出された前記複数の心臓画像のそれぞれにおける特徴点の変位に基づいて、時相に応じた当該特徴点の変位を表示色及び／又は濃淡で表現した心臓画像を、前記壁運動情報として表示する表示手段を含む、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の壁運動測定装置。
16. 心臓の動画像を形成する複数の心臓画像を取得する画像取得手段と、
    該取得された複数の心臓画像のそれぞれから冠動脈の画像領域を抽出する冠動脈画像抽出手段と、
    前記複数の心臓画像のそれぞれに対し、少なくとも前記抽出された冠動脈の画像領域における特徴点を指定する特徴点指定手段と、
    前記複数の心臓画像のうちの二以上の心臓画像に基づいて、前記指定された特徴点の位置の変化状態を示す壁運動情報を呈示する情報呈示手段と、
    を備える、
    ことを特徴とする医用画像診断装置。

Images