JP2019000624A - 医用画像処理装置、医用画像診断装置、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の標的部位の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示することである。【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、抽出部と、設定部と、算出部と、出力制御部とを備える。取得部は、複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータを取得する。抽出部は、前記ボリュームデータに含まれる前記血管の血管構造を抽出する。設定部は、前記ボリュームデータに対して複数の標的部位を設定する。算出部は、前記ボリュームデータにおいて、前記血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との位置関係とに基づいて、前記血管の内部を移動するカテーテルから前記標的部位に対して薬剤を投与する位置である投与位置を複数求める。出力制御部は、前記投与位置を出力する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像診断装置、及び医用画像処理プログラムに関する。

従来、カテーテルを用いた手技において、カテーテルの移動経路を提案するシミュレーション技術が用いられている。このシミュレーション技術は、例えば、造影画像に描出された血管の分岐構造から、ある標的部位とカテーテルの挿入開始位置とを繋ぐ最短経路を算出し、これを推奨移動経路として表示する。このようなシミュレーション技術は、例えば、栄養血管を塞栓することで肝腫瘍を壊死させる肝動脈塞栓術において用いられている。

特開２０１４−１７１９０８号公報

本発明が解決しようとする課題は、複数の標的部位の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示することである。

実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、抽出部と、設定部と、算出部と、出力制御部とを備える。取得部は、複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータを取得する。抽出部は、前記ボリュームデータに含まれる前記血管の血管構造を抽出する。設定部は、前記ボリュームデータに対して複数の標的部位を設定する。算出部は、前記ボリュームデータにおいて、前記血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との位置関係とに基づいて、前記血管の内部を移動するカテーテルから前記標的部位に対して薬剤を投与する位置である投与位置を複数求める。出力制御部は、前記投与位置を出力する。

図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、従来の肝動脈塞栓術のワークフローを説明するための図である。 図３は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理手順を示すフローチャートである。 図４は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図８Ａは、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図８Ｂは、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図１０は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図１１Ａは、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図１１Ｂは、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図１２は、第１の実施形態の変形例１に係るＸ線診断装置の処理を説明するための図である。 図１３は、第１の実施形態の変形例２に係るＸ線診断装置の処理を説明するための図である。 図１４は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理を説明するための図である。 図１５は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の処理を説明するための図である。 図１６は、その他の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。 図１７は、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００の構成の一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、医用画像処理装置、医用画像診断装置、及び医用画像処理プログラムの実施形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は、以下の説明に限定されるものではない。また、実施形態は、処理内容に矛盾が生じない範囲で他の実施形態や従来技術との組み合わせが可能である。

また、以下の実施形態では、開示の技術がＸ線診断装置に適用される場合を説明するが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、開示の技術は、他の医用画像診断装置に適用可能である。他の医用画像診断装置としては、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ（Positron Emission computed Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、又はこれらの装置群等が適用可能である。

また、開示の技術は、医用画像診断装置に限らず、例えば、ワークステーションやＰＡＣＳ（Picture Archiving Communication System）ビューワ等、医用画像を処理する機能を備えた医用画像処理装置にも適用可能である。

（第１の実施形態）
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１の構成の一例を説明する。図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置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、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１は、高電圧発生器１０１と、Ｘ線源１０２と、天板１０３と、平面検出器１０４と、保持アーム１０５と、ディスプレイ１０６と、入力回路１０７と、記憶回路１０８と、処理回路１１０とを備える。

高電圧発生器１０１は、例えば、処理回路１１０による制御の下、高電圧を発生し、発生した高電圧をＸ線源１０２に供給する装置である。Ｘ線源１０２は、Ｘ線管１０２ａと、Ｘ線絞り器１０２ｂとを備える装置である。Ｘ線管１０２ａは、高電圧発生器１０１から供給された高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線絞り器１０２ｂは、被検体Ｐに対する被ばく量の低減と画像の画質向上を目的とし、Ｘ線の照射野を制御する。天板１０３は、例えば、被検体Ｐを載せるベッドであり、図示しない寝台の上に配置される。

平面検出器１０４は、Ｘ線検出素子を複数有し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する検出器である。例えば、平面検出器１０４は、被検体Ｐを透過したＸ線の信号強度を示す分布データを検出し、検出した分布データを処理回路１１０に送信する。保持アーム１０５は、Ｘ線源１０２と平面検出器１０４とを、天板１０３を挟んで対向するように保持する支持部材である。

ディスプレイ１０６は、例えば、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路１１０による制御の下、造影剤を用いて収集されるＸ線画像や手技中に順次生成される透視画像、透視画像に重ねて表示されるマスク像といった各種のＸ線画像を表示する。なお、表示されるマスク像については後に詳述する。入力回路１０７は、各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者からの指示や設定を受け付ける。

記憶回路１０８は、例えば、メモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置であり、処理回路１１０がＸ線診断装置１による処理の全体を制御する際に用いるデータを記憶する。例えば、記憶回路１０８は、Ｘ線画像の収集処理や各種の画像処理において用いられる各種設定情報を記憶する。また、記憶回路１０８は、処理回路１１０によって実行される、各プログラムを記憶する。また、記憶回路１０８は、各種のＸ線画像を記憶する。

処理回路１１０は、例えば、Ｘ線診断装置１における処理の全体を制御するプロセッサである。例えば、処理回路１１０は、Ｘ線診断装置１における処理として、Ｘ線画像の収集処理や各種の画像処理等を実行する。

また、処理回路１１０は、収集機能１１１と、画像生成機能１１２と、算出機能１１３と、出力制御機能１１４とを実行する。ここで、収集機能１１１は、収集部の一例である。また、画像生成機能１１２は、画像生成部の一例である。また、算出機能１１３は、算出部の一例である。また、出力制御機能１１４は、出力制御部の一例である。

収集機能１１１は、高電圧発生器１０１、Ｘ線源１０２、天板１０３、平面検出器１０４及び保持アーム１０５を含む撮像系機器を制御して、Ｘ線の投影データを収集する。具体的には、収集機能１１１は、種々の収集条件に応じて撮像系機器を制御することで、被検体Ｐに対してＸ線を曝射し、被検体Ｐを透過したＸ線を平面検出器１０４で検出する。そして、収集機能１１１は、平面検出器１０４によってＸ線から変換された電気信号を用いて投影データを生成し、生成した投影データを記憶回路１０８に格納する。例えば、収集機能１１１は、平面検出器１０４から受信した電気信号に対して、電流・電圧変換やＡ（Analog）／Ｄ（Digital）変換、パラレル・シリアル変換を行い、投影データを生成する。なお、収集機能１１１は、複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータを取得する取得部の一例である。

画像生成機能１１２は、記憶回路１０８が記憶する投影データに対して画像処理を行い、各種Ｘ線画像を生成する。例えば、画像生成機能１１２は、撮影画像や透視画像を生成する。また、画像生成機能１１２は、血管に造影剤を注入しつつ収集した画像データと、血管に造影剤を注入せずに収集した画像データとを差分し、ＤＳＡ（Digital Subtraction Angiography）画像を生成する。すなわち、画像生成機能１１２は、造影剤を用いて血管内の造影剤が描出された血管像から、骨などの背景を差分して消すことで、血管領域を流れる造影剤がより強調された血管像を生成することができる。

図１における実施形態では、構成要素の収集機能１１１、画像生成機能１１２、算出機能１１３及び出力制御機能１１４にて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１０８へ記録されている。処理回路１１０は、プログラムを記憶回路１０８から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１１０は、図１の処理回路１１０に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては単一の処理回路にて、収集機能１１１、画像生成機能１１２、算出機能１１３及び出力制御機能１１４にて行われる処理機能が実現するものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。なお、算出機能１１３及び出力制御機能１１４における処理については、後述する。

以上、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１は、複数の標的部位の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示することができる。

ここで、図２を用いて、従来の肝動脈塞栓術のワークフローについて説明する。図２は、従来の肝動脈塞栓術のワークフローを説明するための図である。なお、肝動脈塞栓術とは、肝腫瘍の栄養血管を塞栓することで肝腫瘍を壊死させる手技である。例えば、肝動脈塞栓術を行う医師は、カテーテルを用いて血管を塞ぐための薬剤（血管塞栓剤）を栄養血管に投与することで、栄養血管を塞栓する。

図２に示すように、従来の肝動脈塞栓術においては、まず、Ｘ線ＣＴ画像が撮影される（Ｓ１）。続いて、撮影されたＸ線ＣＴ画像から、肝腫瘍及びその栄養血管が抽出される（Ｓ２，Ｓ３）。そして、抽出された肝腫瘍及び栄養血管の位置情報を用いて、投与シミュレーションが行われる（Ｓ４）。投与シミュレーションでは、例えば、肝腫瘍の位置とカテーテルの挿入開始位置とを繋ぐ最短経路が、推奨移動経路として提示される。

そして、医師は、提示された推奨移動経路を通って肝腫瘍の栄養血管までカテーテルを移動させ（Ｓ５）、薬剤（血管塞栓剤）を投与する（Ｓ６）。そして、医師は、塞栓の効果観察を行って（Ｓ７）、栄養血管が塞栓されていれば手技を終了する（Ｓ８）。栄養血管が塞栓されていなければ、再びカテーテルを移動させるなどして、栄養血管が塞栓されるまで手技を行う。

このようなシミュレーションにおいて、本発明者は、複数の肝腫瘍の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示することができれば有用であろうとの考えに至った。つまり、肝動脈塞栓術では、肝腫瘍が複数存在する場合が考えられる。このため、複数の肝腫瘍の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示することが有用であろうと考えた。また、本発明者は、いくつかの腫瘍を同時に壊死させることが可能な栄養血管を提示できれば、更に有用であろうと考えた。

そこで、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１は、複数の標的部位の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示するために、以下に説明する各処理機能を実行する。すなわち、取得部としての収集機能１１１は、複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータを取得する。抽出部としての算出機能１１３は、ボリュームデータに含まれる血管の血管構造を抽出する。設定部としての算出機能１１３は、ボリュームデータに対して複数の標的部位を設定する。算出機能１１３は、ボリュームデータにおいて、血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との接続状態とに基づいて、血管の内部を移動するカテーテルから標的部位に対して薬剤を投与する位置である投与位置を複数求め、複数の投与位置に基づいてカテーテルの推奨移動経路を算出する。出力制御機能１１４は、推奨移動経路を出力する。

なお、本実施形態では、一例として、開示の技術が肝動脈塞栓術に適用される場合を説明するが、これに限定されるものではない。例えば、開示の技術は、他の手技（手術）に適用されても良い。また、本実施形態では、一例として、カテーテルを用いた手技の標的部位が肝腫瘍である場合を説明するが、これに限定されるものではない。例えば、開示の技術は、カテーテルを用いた手技の標的となる部位であれば、腫瘍に限らず、任意の部位を標的とすることが可能である。

図３を用いて、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１による処理手順を説明する。図３は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１による処理手順を示すフローチャートである。図３では、図４から図１１Ｂを参照しつつ、Ｘ線診断装置１による処理手順を説明する。図４から図１１Ｂは、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１による処理を説明するための図である。図３に示す処理手順は、例えば、シミュレーションを開始する旨の指示が操作者（医師）により入力された場合に、開始される。

なお、図３では、Ｘ線診断装置１において、カテーテルの推奨移動経路の算出し、算出した推奨移動経路を表示しつつ、肝動脈塞栓術を行う場合を説明する。この場合、医師は、例えば、Ｘ線診断装置１のモニタ上で推奨移動経路を確認しつつ手技を行うことができる。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、他の医用画像処理装置により予め算出した推奨移動経路を、Ｘ線診断装置１のモニタに表示させることも可能である。

図３に示すように、ステップＳ１０１において、処理回路１１０は、処理が開始されたか否かを判定する。例えば、操作者は、シミュレーションを開始する旨の指示を入力する。当該指示が操作者によって入力されると、処理回路１１０は、処理を開始し、ステップＳ１０２以降の処理を実行する。なお、ステップＳ１０１が否定される場合には、処理回路１１０は、処理を開始せず、待機状態である。

ステップＳ１０１が肯定されると、ステップＳ１０２において、算出機能１１３は、ボリュームデータから血管芯線を抽出する。ここで、ボリュームデータは、例えば、被検体Ｐの肝臓が予め撮影された３次元の医用画像データである。例えば、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置によって予め撮影されたボリュームデータを、記憶回路１０８に格納させておく。算出機能１１３は、ボリュームデータを記憶回路１０８から読み出して、処理を実行する。

図４に示すように、例えば、算出機能１１３は、ボリュームデータに描出される血管像から、肝動脈の血管像を抽出する。例えば、算出機能１１３は、肝動脈基部（起点位置）から先（末端）へ延びる血管を、肝動脈の血管像として抽出する。肝動脈基部は、腹部大動脈から肝動脈へと分岐する分岐点を表し、例えば、パターンマッチングにより検出される。つまり、算出機能１１３は、パターンマッチングを用いて肝動脈基部の位置を検出し、検出した肝動脈基部より末端へ延びる血管像を肝動脈の血管像として抽出する。そして、算出機能１１３は、抽出した肝動脈の血管像に対して収縮処理を実行することで、肝動脈の血管芯線を抽出する。すなわち、抽出部としての算出機能１１３は、ボリュームデータに含まれる血管の血管構造を抽出する。

なお、図４にて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、ボリュームデータから肝動脈の血管芯線を抽出する技術としては、従来の如何なる技術が適用されても良い。また、図４では、肝動脈基部を起点位置として用いる場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、起点位置は、現在被検体Ｐに挿入されているカテーテルの先端位置であってもよい。例えば、カテーテルの先端位置は、Ｘ線診断装置１により撮影される透視画像とボリュームデータとを予め位置合わせしておき、透視画像からカテーテルの投影像を検出することで、算出可能である。

また、ボリュームデータは、血管造影下で撮影されたものが好適であるが、これに限らず、非造影下で撮影されたものであってもよい。また、ボリュームデータは、Ｘ線ＣＴ装置によって撮影されたものに限らず、ＭＲＩ装置等、任意の医用画像診断装置によって撮像されたものでもよい。つまり、ボリュームデータは、標的部位に繋がる血管が含まれるものであれば、如何なる画像データであってもよい。

ステップＳ１０３において、算出機能１１３は、血管芯線から血管枝に対応する線分領域を特定する。ここで、線分領域とは、血管芯線が分岐点で分割された複数の線分に対応する領域である。

例えば、算出機能１１３は、線分領域から、始点、分岐点、及び終点を検出する。ここで、始点は、例えば、肝動脈基部であり、パターンマッチングにより検出される。また、分岐点は、肝動脈が分岐する位置であり、１本の芯線が２本以上に分岐する点として検出される。また、終点は、肝動脈の末端部であり、芯線が途切れる位置として検出される。そして、算出機能１１３は、始点と分岐点との間の線分、分岐点と分岐点との間の線分、若しくは分岐点と終点との間の線分を、線分領域として特定する。そして、算出機能１１３は、特定した線分領域にタグ（識別情報）を付与する。

図５に示すように、例えば、算出機能１１３は、肝動脈基部を通る最初の線分を、線分領域ａ１として特定する。また、算出機能１１３は、線分領域ａ１から分岐する２つの線分を、線分領域ｂ１及び線分領域ｂ２として特定する。また、算出機能１１３は、線分領域ｂ１から分岐する２つの線分を、線分領域ｃ１及び線分領域ｃ２として特定する。また、算出機能１１３は、線分領域ｃ２から分岐する２つの線分を、線分領域ｄ１及び線分領域ｄ２として特定する。また、算出機能１１３は、線分領域ｄ１から分岐する２つの線分を、線分領域ｅ１及び線分領域ｅ２として特定する。

また、算出機能１１３は、線分領域ｂ２から分岐する２つの線分を、線分領域ｃ３及び線分領域ｃ４として特定する。また、算出機能１１３は、線分領域ｃ３から分岐する２つの線分を、線分領域ｄ３及び線分領域ｄ４として特定する。また、算出機能１１３は、線分領域ｄ４から分岐する２つの線分を、線分領域ｅ３及び線分領域ｅ４として特定する。

また、算出機能１１３は、線分領域ｃ４から分岐する２つの線分を、線分領域ｄ５及び線分領域ｄ６として特定する。また、算出機能１１３は、線分領域ｄ５から分岐する２つの線分を、線分領域ｅ５及び線分領域ｅ６として特定する。また、算出機能１１３は、線分領域ｄ６から分岐する２つの線分を、線分領域ｅ７及び線分領域ｅ８として特定する。

また、算出機能１１３は，特定した各線分領域ａ１，ｂ１，ｂ２，ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４，ｄ５，ｄ６，ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ５，ｅ６，ｅ７，ｅ８の長さを計測する。なお、図５にて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、血管芯線を抽出する技術としては、従来の如何なる技術が適用されてもよい。

ステップＳ１０４において、算出機能１１３は、ボリュームデータから腫瘍に対応する腫瘍領域を複数抽出する。例えば、算出機能１１３は、ボリュームデータから腫瘍に対応する腫瘍領域を複数抽出する。例えば、算出機能１１３は、ボリュームデータから、腫瘍の特徴を用いたパターンマッチングにより腫瘍領域を複数抽出する。

図６に示すように、例えば、算出機能１１３は、ボリュームデータから５つの腫瘍領域を抽出する。そして、設定部としての算出機能１１３は、抽出した各腫瘍領域を標的部位として設定する。

なお、図６にて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、腫瘍領域を抽出する技術としては、従来の如何なる技術が適用されてもよい。また、ここでは、抽出された全ての腫瘍領域が自動的に標的部位として設定される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、設定部としての算出機能１１３は、抽出された５つの腫瘍領域のうち、操作者により指定された任意数の腫瘍領域を標的部位として設定しても良い。

ステップＳ１０５において、算出機能１１３は、複数の腫瘍領域と起点位置とを繋ぐ線分領域を特定する。ここで、起点位置とは、例えば、肝動脈基部である。つまり、算出機能１１３は、各腫瘍領域に血液を供給する栄養血管の血管枝を特定する。

図７に示すように、算出機能１１３は、５つの腫瘍領域の栄養血管として、線分領域ａ１，ｂ１，ｂ２，ｃ２，ｃ３，ｃ４，ｄ１，ｄ４，ｄ５，ｄ６，ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ６，ｅ７を特定する（図７の太線）。具体的には、算出機能１１３は、図７の右端の腫瘍領域の栄養血管として、線分領域ａ１，ｂ１，ｃ２，ｄ１，ｅ２を特定する。また、算出機能１１３は、他の腫瘍領域についても同様に、腫瘍領域ごとに栄養血管を表す複数の線分領域を特定する。なお、図７にて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。

ステップＳ１０６において、算出機能１１３は、各線分領域の腫瘍ポイント及び先端ポイントを算出する。ここで、腫瘍ポイントは、各血管枝を経て到達する腫瘍の数に応じた評価値を表す。また、先端ポイントは、各血管枝を経て到達する先端部（末端部）の数に応じた評価値を表す。

図８Ａを用いて、算出機能１１３が腫瘍ポイントを算出する場合の処理を説明する。なお、図８Ａにおいて、線分領域のタグの傍らに図示した括弧内の数値は、その線分領域に対して算出される腫瘍ポイントを表す。

図８Ａに示すように、例えば、算出機能１１３は、末端の血管枝から遡り、複数の血管枝が分岐元の血管枝に統合するごとに、複数の血管枝の腫瘍ポイントの合計値を分岐元の血管枝に対して割り当てる。

まず、算出機能１１３は、末端にある線分領域から順に、腫瘍ポイントを算出する。具体的には、算出機能１１３は、腫瘍領域と直接接続される線分領域に対して、腫瘍ポイント「１」を算出する。つまり、算出機能１１３は、腫瘍領域と直接接続される５つの線分領域ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ６，ｅ７に対して、腫瘍ポイント「１」を算出する。

次に、算出機能１１３は、腫瘍ポイント「１」の線分領域から遡り、腫瘍ポイント［１］の線分領域の分岐元の線分領域の腫瘍ポイントを算出する。例えば、算出機能１１３は、線分領域ｅ２の分岐元である線分領域ｄ１について、腫瘍ポイントを算出する。線分領域ｄ１は、線分領域ｅ１及び線分領域ｅ２へ分岐する血管枝である。ここで、線分領域ｅ１には腫瘍ポイントが割り当てられておらず（言い換えると、腫瘍ポイント「０」である）、線分領域ｅ２には腫瘍ポイント「１」が割り当てられている。この場合、算出機能１１３は、線分領域ｅ１及び線分領域ｅ２の腫瘍ポイントの合計値「１」を、線分領域ｄ１の腫瘍ポイントとして算出する。これは、線分領域ｄ１を経由して血液が供給される腫瘍の数が「１個」であることを表す。

同様に、算出機能１１３は、線分領域ｄ１から線分領域ｃ２へ遡り、線分領域ｃ２の腫瘍ポイント「１」を算出する。また、算出機能１１３は、線分領域ｃ２から線分領域ｂ１へ遡り、線分領域ｂ１の腫瘍ポイント「１」を算出する。

また、例えば、算出機能１１３は、線分領域ｅ３の分岐元である線分領域ｄ４について、腫瘍ポイントを算出する。線分領域ｄ４は、線分領域ｅ３及び線分領域ｅ４へ分岐する血管枝である。ここで、線分領域ｅ３及び線分領域ｅ４には、それぞれ腫瘍ポイント「１」が割り当てられている。この場合、算出機能１１３は、線分領域ｅ３及び線分領域ｅ４の腫瘍ポイントの合計値「２」を、線分領域ｄ４の腫瘍ポイントとして算出する。これは、線分領域ｄ４を経由して血液が供給される腫瘍の数が「２つ」であることを表す。

同様に、算出機能１１３は、線分領域ｄ４から線分領域ｃ３へ遡り、線分領域ｃ３の腫瘍ポイント「２」を算出する。更に、算出機能１１３は、線分領域ｅ６，ｄ５，ｅ７，ｄ６に対して、腫瘍ポイント「１」をそれぞれ算出する。また、算出機能１１３は、線分領域ｃ４に対して、腫瘍ポイント「２」を算出する。また、算出機能１１３は、線分領域ｂ２に対して、腫瘍ポイント「４」を算出する。そして、算出機能１１３は、線分領域ａ１に対して、腫瘍ポイント「５」を算出する。

このように、算出機能１１３は、末端の血管枝から遡り、複数の血管枝が分岐元の血管枝に統合（合流）するごとに、複数の血管枝の腫瘍ポイントの合計値を分岐元の血管枝に対して割り当てることで、血管枝の腫瘍ポイントを算出する。

次に、図８Ｂを用いて、算出機能１１３が先端ポイントを算出する場合の処理を説明する。なお、図８Ｂにおいて、線分領域のタグの傍らに図示した括弧内の数値は、その線分領域に対して算出される先端ポイントを表す。

図８Ｂに示すように、例えば、算出機能１１３は、末端の血管枝から遡り、複数の血管枝が分岐元の血管枝に統合するごとに、複数の血管枝の先端ポイントの合計値を分岐元の血管枝に対して割り当てる。

まず、算出機能１１３は、末端にある線分領域から順に、先端ポイントを算出する。具体的には、算出機能１１３は、末端部を含む線分領域に対して、先端ポイント「１」を算出する。つまり、算出機能１１３は、先端部（末端部）を含む１１個の線分領域ｃ１，ｄ２，ｄ３，ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ５，ｅ６，ｅ７，ｅ８に対して、先端ポイント「１」を算出する。

次に、算出機能１１３は、先端ポイント「１」の線分領域から遡り、先端ポイント「１」の線分領域の分岐元の線分領域の先端ポイントを算出する。例えば、算出機能１１３は、線分領域ｅ１の分岐元である線分領域ｄ１について、先端ポイントを算出する。線分領域ｄ１は、線分領域ｅ１及び線分領域ｅ２へ分岐する血管枝である。ここで、線分領域ｅ１及び線分領域ｅ２には、それぞれ先端ポイント「１」が割り当てられている。この場合、算出機能１１３は、線分領域ｅ１及び線分領域ｅ２の腫瘍ポイントの合計値「２」を、線分領域ｄ１の先端ポイントとして算出する。これは、線分領域ｄ１を経由して血液が供給される末端部（末梢部）の数が「２個」であることを表す。

同様に、算出機能１１３は、線分領域ｄ１から線分領域ｃ２へ遡り、線分領域ｃ２の先端ポイント「３」（線分領域ｄ１，ｄ２の合計値）を算出する。更に、算出機能１１３は、線分領域ｂ１の先端ポイント「４」（線分領域ｃ１，ｃ２の合計値）を算出する。

残りの線分領域についても同様に、算出機能１１３は、末端の血管枝から遡り、複数の血管枝が分岐元の血管枝に統合するごとに、複数の血管枝の先端ポイントの合計値を分岐元の血管枝に対して割り当てる。そして、算出機能１１３は、最終的に、線分領域ａ１の先端ポイント「１１」（線分領域ｂ１，ｂ２の合計値）を算出する。

なお、図８Ａ及び図８Ｂにて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、図８Ａ及び図８Ｂでは、説明の都合上、末端の血管枝から遡るように評価値（腫瘍ポイント及び先端ポイント）算出する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、算出機能１１３は、任意の線分領域（例えば、無作為に選択された線分領域）ごとに、当該線分領域を経由して血液が供給される末端部の数を計数することで、先端ポイントを算出することも可能である。

また、図８Ａ及び図８Ｂでは、腫瘍の数又は末端部の数をそのまま評価値として求める場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、腫瘍の数又は末端部の数に応じた値（例えば、比例した値）であってもよい。また、例えば、算出機能１１３は、各血管枝により供給される腫瘍の大きさに応じて重み付けを行って、腫瘍ポイントを算出してもよい。また、算出機能１１３は、各血管枝の長さ及び太さの少なくとも一方に応じて重み付けを行って、先端ポイントを算出しても良い。

ステップＳ１０７において、算出機能１１３は、各線分領域の投与効率を算出する。例えば、算出機能１１３は、血管の分岐状態と、標的接続状態とに基づいて、カテーテルから投与される薬剤が各標的部位へ到達する効率を表す投与効率を算出する。例えば、算出機能１１３は、腫瘍ポイント及び先端ポイントのうち、少なくとも一方を用いて、カテーテルから投与される薬剤の投与効率を算出する。

図９に示すように、例えば、算出機能１１３は、腫瘍ポイントを先端ポイントで除算した値を、投与効率として算出する。一例として、線分領域ａ１の腫瘍ポイントは「５」であり、先端ポイントは「１１」である。この場合、算出機能１１３は、「５」を「１１」で除算した値「０．４５」を、線分領域ａ１の投与効率として算出する。

このように、算出機能１１３は、それぞれの線分領域について、腫瘍ポイントを先端ポイントで除算することで、投与効率を算出する。なお、図９にて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。言い換えると、算出機能１１３は、血管上の各位置から血液が供給される血管の末端部の数（先端ポイント）のうち、標的部位に接続する末端部の数（腫瘍ポイント）が占める割合に基づいて、投与効率を算出する。

ステップＳ１０８において、算出機能１１３は、投与効率が閾値以上となる投与推奨領域を決定する。例えば、算出機能１１３は、投与効率の閾値の指定を操作者から受け付ける。算出機能１１３は、受け付けた閾値以上となる投与効率の線分領域を、投与推奨領域として決定する。

図１０に示す例では、投与効率の閾値「０．６７」が操作者により指定された場合を説明する。操作者は、例えば、薬剤の種類や被検体Ｐの症状を考慮して、投与効率の閾値を指定する。ここで、投与効率が閾値「０．６７」以上となる線分領域は、７つの線分領域ｅ２，ｃ３，ｄ４，ｅ３，ｅ４，ｅ６，ｅ７である（図１０の太線）。この場合、算出機能１１３は、７つの線分領域ｅ２，ｃ３，ｄ４，ｅ３，ｅ４，ｅ６，ｅ７を、投与推奨領域として決定する。

なお、投与推奨領域は、複数の線分領域が一繋ぎになった単一の領域とは限らず、いくつかの領域のグループを含む場合がある。図１０に示す例では、投与推奨領域は、４つのグループを含む。具体的には、投与推奨領域は、線分領域ｅ２からなるグループＧ１、４つの線分領域ｃ３，ｄ４，ｅ３，ｅ４からなるグループＧ２、線分領域ｅ６からなるグループＧ３、及び線分領域ｅ７からなるグループＧ４を含む。これは、グループＧ１，Ｇ３，Ｇ４へ薬剤を投与すれば、腫瘍を１つずつ壊死させることが可能であり、グループＧ２へ薬剤を投与すれば、２つの腫瘍を同時に壊死させることが可能であることを表す。言い換えると、算出機能１１３は、投与推奨領域を決定することで、複数の腫瘍を効率よく壊死させるために好適なグループ分けを行うことができる。図１０では、算出機能１１３は、５つの腫瘍を壊死させるために薬剤を投与する複数の血管枝を、４つのグループに分類する。

このように、算出機能１１３は、投与効率が閾値以上となる複数の血管枝の領域を、１つ以上のグループに分類する。なお、図１０にて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、投与効率の閾値は、薬剤の種類や被検体Ｐの症状に基づいて、自動的に設定されてもよい。

ステップＳ１０９において、算出機能１１３は、推奨移動経路を決定する。例えば、算出機能１１３は、複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータにおいて、血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との標的接続状態とに基づいて、血管の内部を移動するカテーテルから前記標的部位に対して薬剤を投与する位置である投与位置を複数求める。そして、算出機能１１３は、複数の投与位置に基づいてカテーテルの推奨移動経路を算出する。例えば、算出機能１１３は、投与効率に基づいて、推奨移動経路を算出する。

例えば、算出機能１１３は、血管の血管構造を構成する複数の血管枝の分岐状態を特定し、特定した分岐状態と、標的接続状態とに基づいて、推奨移動経路を算出する。具体的には、算出機能１１３は、投与推奨領域において分類されたグループのうち、カテーテルの起点位置に近いグループから順にカテーテルを移動させる経路を、推奨移動経路として算出する。

図１１Ａに示すように、算出機能１１３は、投与推奨領域のうち、起点位置Ｐ１に最も近い位置Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５をそれぞれ特定する。ここで、位置Ｐ２は、グループＧ１の腫瘍領域（標的部位）に対して薬剤を投与する位置である投与位置に対応する。また、位置Ｐ３は、グループＧ２の腫瘍領域に対して薬剤を投与する位置である投与位置に対応する。また、位置Ｐ４は、グループＧ３の腫瘍領域に対して薬剤を投与する位置である投与位置に対応する。また、位置Ｐ５は、グループＧ４の腫瘍領域に対して薬剤を投与する位置である投与位置に対応する。そして、算出機能１１３は、図１１Ｂに示すように、起点位置Ｐ１、位置Ｐ３、位置Ｐ４、位置Ｐ５、位置Ｐ２の順にカテーテルを移動させるための移動経路（図１１Ｂの矢印）を、推奨移動経路として算出する。

このように、算出機能１１３は、推奨移動経路を算出する。なお、図１１Ａ及び図１１Ｂにて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、必ずしも近い位置から順に移動させなくてもよい。ただし、最も遠い位置（図１１Ａ及び図１１Ｂの例では位置Ｐ２）については、最後に投与するのが好適である。これは、遠い位置を最後にした方が、手技を終えてからカテーテルを抜去する時間を省略することができるからである。言い換えると、遠い位置を最後にすることで、それぞれの腫瘍に対する薬剤投与を早く終えることができる。

また、上述した推奨移動経路の算出方法は、あくまで一例である。例えば、算出機能１１３は、カテーテルの移動距離又は薬剤の投与回数を用いて、推奨移動経路を算出してもよい。この場合、例えば、用手的若しくは自動的に、移動距離若しくは投与回数について条件が設定される。条件としては、例えば、上限、或いは下限となる移動距離や投与回数が設定される。算出機能１１３は、設定された条件を満たす範囲内で投与効率が最大となるように、推奨移動経路を算出する。

また、カテーテルの移動速度及び手技時間に基づいて、経路を算出してもよい。例えば、移動速度は、操作者の熟練度に応じて、例えば、「早い」、「通常」、及び「遅い亅のうちいずれかが設定される。また、手技時間は、肝動脈塞栓術に要する時間の上限である。この場合、設定された移動速度で手技を行った場合に、手技時間内に収まるように、移動距離が設定される。そして、設定された移動距離を満たす範囲内で投与効率が最大となるように、推奨移動経路を算出する。

ステップＳ１１０において、出力制御機能１１４は、推奨移動経路を出力する。例えば、出力制御機能１１４は、図１１Ｂに示した推奨移動経路をディスプレイ１０６に表示させる。このとき、出力制御機能１１４は、肝腫瘍に血液を供給する血管枝（栄養血管）と、他の血管枝とを、異なる表示態様で表示させることが可能である。具体的には、出力制御機能１１４は、線の太さ、線種（実線、破線等）、線の色、及びこれらの組み合わせにより表示態様を変えて表示させる。

また、出力制御機能１１４は、図９に示したように、各線分領域の投与効率を示す画像データを表示させてもよい。この場合、出力制御機能１１４は、投与効率に応じた色で各線分領域を表示するのが好適である。また、出力制御機能１１４は、投与効率が閾値以上となる血管枝の領域を表示してもよい。

また、出力制御機能１１４は、推奨移動経路を示す情報を、装置内外の記憶装置に格納する。例えば、出力制御機能１１４は、記憶回路１０８に推奨移動経路を示す情報を格納する。若しくは、出力制御機能１１４は、院内ネットワークにより接続される他の情報処理装置に推奨移動経路を示す情報を送信してもよい。

このように、Ｘ線診断装置１は、推奨移動経路を算出し、表示する。なお、図３にて説明した処理手順はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、図３に示した各処理は、処理内容に矛盾が生じない範囲内で順序が入れ替えられてもよい。例えば、先端ポイントを算出する処理は、ステップＳ１０３の処理が実行された後であれば、任意のタイミングで実行可能である。

また、図４から図１１Ｂでは、説明の便宜上、肝臓の輪郭を図示して説明したが、推奨移動経路を算出する処理においては肝臓の輪郭を抽出する処理は不要である。ただし、推奨移動経路を表示する場合には、肝臓の輪郭とともに画面上に表示されるのが好適である。

上述してきたように、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１において、算出機能１１３は、複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータにおいて、血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との標的接続状態とに基づいて、血管の内部を移動するカテーテルの推奨移動経路を算出する。また、出力制御機能１１４は、推奨移動経路を出力する。これによれば、Ｘ線診断装置１は、複数の標的部位の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示することができる。また、Ｘ線診断装置１は、複数の腫瘍のうち、いくつかの腫瘍を同時に壊死させることが可能な栄養血管を提示することができる。

（第１の実施形態の変形例１）
例えば、Ｘ線診断装置１は、各線分領域の投与効率を表示する画面において、スライダーバーを更に表示させることができる。図１２は、第１の実施形態の変形例１に係るＸ線診断装置１の処理を説明するための図である。図１２には、ディスプレイ１０６の表示画面の一例を示す。

例えば、出力制御機能１１４は、投与効率の閾値を指定するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示させるとともに、ＧＵＩにより指定された閾値以上となる血管枝を、他の血管枝とは異なる表示態様で表示させる。

図１２に示すように、例えば、操作者は、スライダーバーＢ１を用いて、任意の投与効率の値を指定する。図１２では、操作者により「０．６７」が指定された場合を例示する。この場合、出力制御機能１１４は、投与効率が「０．６７」以上の線分領域を太線で表示させる。具体的に、出力制御機能１１４は、線分領域ｃ３，ｄ４，ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ６，ｅ７を太線で表示させる。

また、図１２において、操作者が投与効率を「０．６７」から「１」に変更すると、出力制御機能１１４は、投与効率が「０．６７」以上の線分領域を太線で表示させる。この場合、出力制御機能１１４は、線分領域ｃ３，ｄ４を通常の線で表示させ、線分領域ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ６，ｅ７を太線で表示させる。

また、図１２において、操作者が投与効率を「０．６７」から「０」に変更すると、出力制御機能１１４は、投与効率が「０」以上の線分領域を太線で表示させる。この場合、出力制御機能１１４は、全ての線分領域を太線で表示させる。

このように、スライダーバーＢ１を更に表示させることにより、操作者は、任意の投与効率を指定しやすくなるとともに、適宜変更しながら適切な投与効率の閾値を指定することが可能となる。

（第１の実施形態の変形例２）
また、例えば、Ｘ線診断装置１は、推奨移動経路を複数提示しても良い。図１３は、第１の実施形態の変形例２に係るＸ線診断装置１の処理を説明するための図である。図１３には、ディスプレイ１０６の表示画面の一例を示す。

例えば、算出機能１１３は、互いに異なる複数の投与効率ごとに、複数の推奨移動経路を算出する。そして、出力制御機能１１４は、算出された複数の推奨移動経路ごとの投与効率と、推奨移動経路の総移動距離との関係を示す情報を表示させる。

図１３の上図は、投与効率に応じた推奨移動経路と、各経路の総移動距離との関係を表すグラフである。例えば、７つの投与効率「０．２５」、「０．３３」、「０．４５」、「０．５０」、「０．５７」、「０．６７」、「１．００」について、個別の推奨移動経路を算出し、表示させる。ここで、グラフから、投与効率が高くなるほど総移動距離が長くなることがわかる。そして、操作者が投与効率「０．６７」の推奨移動経路を選択すると、選択された推奨移動経路が画像Ｒ１としてグラフの下側に表示される（図１３の下図）。

これによれば、操作者は、任意の投与効率に応じた推奨移動経路を選択し易くなる。なお、図１３にて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、出力制御機能１１４は、複数の推奨移動経路を表示させる場合に、更に、各推奨移動経路における分岐点の数を表示させてもよい。これにより、例えば、操作者は、表示された分岐点の数に基づいて、採用する推奨移動経路を決定することができる。

（第１の実施形態の変形例３）
また、例えば、Ｘ線診断装置１は、複数の推奨移動経路を表示させる場合に、各推奨移動経路の投与効率を総移動距離で除算した指標値を表示させてもよい。

例えば、出力制御機能１１４は、複数の推奨移動経路を表示させる場合に、各推奨移動経路の投与効率を総移動距離で除算した指標値を表示させる。例えば、出力制御機能１１４は、下記の式（１）に基づいて、指標値を算出する。

つまり、この指標値は、各推奨移動経路における総移動距離に対する投与効率を表す。この指標値が高い推奨移動経路ほど、総移動距離が少なく、投与効率が高い経路であると言える。なお、出力制御機能１１４は、式（１）によって算出された指標値を数値として出力するだけでなく、総移動距離に対する投与効率のグラフとして出力することも可能である。

（第１の実施形態の変形例４）
また、例えば、Ｘ線診断装置１は、複数の推奨移動経路を表示させる場合に、各推奨移動経路の難易度を表示させてもよい。

例えば、出力制御機能１１４は、複数の推奨移動経路を表示させる場合に、各推奨移動経路の難易度を表示させる。例えば、出力制御機能１１４は、下記の式（２）に基づいて、難易度を算出する。

式（２）において、距離は、推奨移動経路の距離であり、体積は、推奨移動経路に含まれる各血管枝の体積である。つまり、「距離／体積」は、各血管枝にカテーテルを通す際の難易度を表し、この値に更に距離を乗算することで、総移動距離に応じた難易度を表すものである。なお、算出機能１１３は、複数の推奨移動経路それぞれにおける血管枝の太さ及び分岐点の数のうち少なくとも一方に基づいて、難易度を算出してもよい。例えば、血管の太さが太くなるほど難易度が下がるように、式（２）を調整してもよい。また、例えば、分岐点の数が多くなるほど難易度が上がるように、式（２）を調整してもよい。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、１つ、若しくは複数の推奨移動経路を提示する場合を説明したが、更に、提示された推奨移動経路で投与する薬剤の推奨投与量を提示することも可能である。

例えば、算出機能１１３は、推奨移動経路において投与される薬剤の推奨投与量を算出する。具体的には、算出機能１１３は、推奨移動経路に含まれる血管枝の体積と、その血管枝に接続される肝腫瘍の体積とをボリュームデータから計測する。そして、算出機能１１３は、計測した体積を用いて、推奨移動経路の推奨投与量を算出する。そして、出力制御機能１１４は、推奨移動経路における推奨投与量を出力する。

図１４は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の処理を説明するための図である。図１４には、第１の実施形態で説明した線分領域ｅ２の周辺の拡大図を例示する。

図１４に示すように、第１の実施形態で説明した処理により、位置Ｐ２から線分領域ｅ２の方向へ薬剤が投与されることが提示される。この場合、算出機能１１３は、更に、線分領域ｅ２に対応する血管枝の体積と、線分領域ｅ２に接続される肝腫瘍の体積とに基づいて、位置Ｐ２で投与する推奨投与量を算出する。

例えば、算出機能１１３は、線分領域ｅ２に対応する血管枝の体積と、線分領域ｅ２に接続される肝腫瘍の体積とを、ボリュームデータから算出する。ここで、線分領域ｅ２に対応する血管枝の体積が「１ｍＬ」であり、線分領域ｅ２に接続される肝腫瘍の体積が「２０ｍＬ」である場合には、算出機能１１３は、それらの合計値「２１ｍＬ」を、推奨投与量として算出する。

なお、図１４にて説明した内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。例えば、図１４では、血管枝と肝腫瘍の体積の合計値を推奨投与量とする場合を説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、算出機能１１３は、血管枝と肝腫瘍の体積に比例する値など、血管枝と肝腫瘍の体積に基づく値を推奨投与量として算出することができる。また、算出機能１１３は、推奨移動経路に含まれる血管枝の体積、最小径、平均径等を用いて、各推奨移動経路の推奨投与量を算出してもよい。

（第３の実施形態）
上述した実施形態では、一例として、１つの肝腫瘍が１つの血管枝によって栄養される場合を説明したが、これに限定されるものではなく、実際には、１つの肝腫瘍が複数の血管枝によって栄養される場合も考えられる。そこで、第３の実施形態では、１つの肝腫瘍が複数の血管枝によって栄養される場合の処理を説明する。

例えば、算出機能１１３は、１つの標的部位に対して複数の血管枝が接続される場合には、それら複数の血管枝を統合して、推奨移動経路を算出する。例えば、算出機能１１３は、異なる血管枝の腫瘍ポイントを算出する際に、共通の腫瘍に接続される複数の血管枝については、腫瘍ポイントを合計せずに、腫瘍ポイントを求める。

図１５は、第３の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の処理を説明するための図である。図１５には、ある肝腫瘍Ｔ１が、線分領域ｆ１，ｆ２，ｆ３により栄養される場合を例示する。なお、図１５において、線分領域のタグの傍らに図示した括弧内の数値は、その線分領域に対して算出される腫瘍ポイントを表す。ここで、この腫瘍ポイントは、どの肝腫瘍に基づく腫瘍ポイントであるかを識別可能な情報である。具体的に、図１５の「１−Ｔ１」は、肝腫瘍Ｔ１に基づく腫瘍ポイントが「１」であることを示す。

図１５の上段に示すように、算出機能１１３は、各線分領域の腫瘍ポイントを算出する際に、共通の肝腫瘍に基づく値については合計しない。例えば、線分領域ｆ１，ｆ２，ｆ３の腫瘍ポイントは、それぞれ「１−Ｔ１」である。

ここで、算出機能１１３は、腫瘍ポイントを算出する際に、同一の肝腫瘍に基づく腫瘍ポイントであれば、合計せずに一つの腫瘍ポイントとして扱う。例えば、線分領域ｆ４は、線分領域ｆ１と線分領域ｆ２に分岐する血管枝である。ここで、線分領域ｆ１の腫瘍ポイントは「１−Ｔ１」であり、線分領域ｆ２の腫瘍ポイントも「１−Ｔ１」である。この場合、算出機能１１３は、線分領域ｆ１及び線分領域ｆ２の腫瘍ポイントの合計値「２」ではなく、腫瘍ポイント「１−Ｔ１」を線分領域ｆ４に割り当てる。

また、例えば、線分領域ｆ５は、線分領域ｆ３と線分領域ｆ４に分岐する血管枝である。ここで、線分領域ｆ３の腫瘍ポイントは「１−Ｔ１」であり、線分領域ｆ４の腫瘍ポイントも「１−Ｔ１」である。この場合、算出機能１１３は、線分領域ｆ３及び線分領域ｆ４の腫瘍ポイントの合計値「２」ではなく、腫瘍ポイント「１−Ｔ１」を線分領域ｆ５に割り当てる。

このように、算出機能１１３は、同一の腫瘍に基づく腫瘍ポイントを統合する。このため、算出機能１１３は、図１５の下段に示すように、線分領域ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４，ｆ５を、あたかも一つの線分領域Ｆ１として扱うことができる。

なお、第２の実施形態にて説明したように、血管枝の体積を用いる場合には、統合した線分領域の体積は、統合対象となった各線分領域の体積の合計となる。例えば、線分領域Ｆ１の体積は、各線分領域ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４，ｆ５の体積の合計値である。

（その他の実施形態）
上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。

（血管の末端部の数以外のパラメータの利用）
上述した実施形態では、血管の末端部の数を用いて投与効率を算出する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、算出機能１１３は、血管の末端部の数以外にも、血管領域や腫瘍領域の長さ、面積、又は体積を用いて投与効率を算出することができる。

図１６は、その他の実施形態に係るＸ線診断装置による処理を説明するための図である。図１６では、体積を用いて投与効率を算出する場合を説明する。図１６には、線分領域ｅ１，ｅ２に分岐した血管と、線分領域ｅ２に接続する肝腫瘍とを例示する。図１６において、肝腫瘍の体積はＶ１ｍＬであり、線分領域ｅ２の体積はＶ２ｍＬであり、線分領域ｅ１の体積はＶ１ｍＬである。

図１６に示すように、算出機能１１３は、血管上の各位置から血液が供給される組織のうち、その位置から血液が供給される標的部位が占める割合に基づいて、投与効率を算出する。例えば、算出機能１１３は、位置Ｐ１１〜Ｐ１４の４箇所それぞれについて、投与効率を算出する。

位置Ｐ１１は、線分領域ｅ２のうち、肝腫瘍に接続する位置である。このため、位置Ｐ１１から血液が供給される組織は肝腫瘍であり、その肝腫瘍の体積は「Ｖ１」である。また、位置Ｐ１１から血液が供給される肝腫瘍の体積は、「Ｖ１」である。つまり、算出機能１１３は、位置Ｐ１１における投与効率として、「Ｖ１／Ｖ１」を算出する。

位置Ｐ１２は、線分領域ｅ２の中点に対応する位置である。このため、位置Ｐ１２から血液が供給される組織の体積は、肝腫瘍の体積「Ｖ１」と、線分領域ｅ２の体積の半分の体積「Ｖ２／２」との和「Ｖ１＋Ｖ２／２」に対応する。また、位置Ｐ１２から血液が供給される肝腫瘍の体積は「Ｖ１」である。つまり、算出機能１１３は、位置Ｐ１２における投与効率として、「Ｖ１／（Ｖ１＋Ｖ２／２）」を算出する。

位置Ｐ１３は、線分領域ｅ２のうちカテーテルの起点位置に最も近い位置である。このため、位置Ｐ１３から血液が供給される組織の体積は、肝腫瘍の体積「Ｖ１」と、線分領域ｅ２の体積「Ｖ２」との和「Ｖ１＋Ｖ２」に対応する。また、位置Ｐ１３から血液が供給される肝腫瘍の体積は「Ｖ１」である。つまり、算出機能１１３は、位置Ｐ１３における投与効率として、「Ｖ１／（Ｖ１＋Ｖ２）」を算出する。

位置Ｐ１４は、血管が線分領域ｅ１，ｅ２に分岐する分岐位置である。このため、位置Ｐ１４から血液が供給される組織の体積は、肝腫瘍の体積「Ｖ１」と、線分領域ｅ２の体積「Ｖ２」と、線分領域ｅ１の体積「Ｖ３」との和「Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３」に対応する。また、位置Ｐ１４から血液が供給される肝腫瘍の体積は「Ｖ１」である。つまり、算出機能１１３は、位置Ｐ１４における投与効率として、「Ｖ１／（Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３）」を算出する。

このように、算出機能１１３は、血管上の各位置から血液が供給される組織（血管領域及び標的部位）の体積のうち、各位置から血液が供給される標的部位の体積が占める割合に基づいて、投与効率を算出する。

なお、図１６では、体積を用いて投与効率を算出する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、算出機能１１３は、組織の長さ（血管領域の芯線の長さ、肝腫瘍の直径など）や、組織の面積（血管領域や肝腫瘍の断面積など）を用いても、投与効率を算出可能である。つまり、血管上の各位置から血液が供給される組織の大きさ、及び、その位置から血液が供給される標的部位の大きさを表す値として、末端部の数、長さ、面積、又は体積等の値を任意に利用可能である。すなわち、算出機能１１３は、血管上の各位置から血液が供給される組織のうち、その位置から血液が供給される標的部位が占める割合に基づいて、投与効率を算出する。

また、薬剤が血管や肝腫瘍から浸潤する場合には、浸潤する距離を踏まえて体積を算出することもできる。例えば、薬剤が血管から概ね５ｍｍ外側まで浸潤する場合には、算出機能１１３は、血管の半径に５ｍｍを加算した上で体積を算出することで、血管と浸潤領域を踏まえた体積を算出することができる。言い換えると、上述した投与効率を算出するための割合は、「除算値」のみに限定されるものではなく、患者や疾患の状況をより正確に反映させるための各種補正（計算）を行った上での割合であれば良い。

（重み付けの設定）
上述した実施形態において、更に、例えば熟練した医師により予め設定された重み付けを用いて、指標値を算出することも可能である。

すなわち、算出機能１１３は、複数の推奨移動経路それぞれについて、各推奨移動経路に関する各パラメータに対して予め設定された重み付けを行って、重み付け後のパラメータに基づいて、各推奨移動経路の指標値を算出する。そして、出力制御機能１１４は、各推奨移動経路の指標値を表示させる。

例えば、算出機能１１３は、図１３に示したように、複数の推奨移動経路を算出する。ここで、算出機能１１３は、推奨移動経路ごとに、指標値を算出する。例えば、算出機能１１３は、各推奨移動経路における投与効率、総移動距離、分岐回数、手技時間、薬剤の投与量、最小の血管径等、任意のパラメータに対して適宜重み付けを行って、指標値を算出する。なお、指標値を算出するために用いるパラメータの種類や計算方法は、公知の手法を適宜適用可能である。例えば、上記の式（１）は、指標値を求める数式の一例である。

ここで、指標値の算出に用いられる重み付けは、熟練した医師により予め設定される。例えば、医師は、各種のパラメータに対して０〜１の重み付けを設定する。ここで、医師は、重視するパラメータほど大きい重み付けを設定し、重視しないパラメータには低い重み付けを設定する。そして、算出機能１１３は、医師により設定された各パラメータの重み付けを、各パラメータに対して乗算する。そして、算出機能１１３は、乗算後のパラメータを用いて指標値を算出する。そして、出力制御機能１１４は、各推奨移動経路とともに、各推奨移動経路の指標値を表示させる。

上記処理において、算出機能１１３は、医師により設定された各パラメータの重み付けを、記憶回路１０８等の記憶装置に記憶させておく。これにより、算出機能１１３は、次回以降に他の医師（操作者）が各推奨移動経路の指標値を算出する場合にも、前回設定された各パラメータの重み付けを利用することができる。なお、出力制御機能１１４は、各推奨移動経路の指標値を互いに比較して、最も推奨される推奨移動経路を提示することも可能である。

（医用画像処理装置）
例えば、上述した実施形態において説明した処理回路１１０の各処理機能は、医用画像診断装置に限らず、例えば、ワークステーションやＰＡＣＳビューワ等、医用画像を処理する機能を備えた医用画像処理装置にも適用可能である。

図１７は、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００の構成の一例を示すブロック図である。医用画像処理装置２００は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション等の情報処理装置、又は、Ｘ線ＣＴ装置に含まれるコンソール装置等の医用画像診断装置の操作端末に対応する。

図１７に示すように、医用画像処理装置２００は、入力インターフェース２０１、ディスプレイ２０２、記憶回路２１０、及び処理回路２２０を備える。入力インターフェース２０１、ディスプレイ２０２、記憶回路２１０、及び処理回路２２０は、相互に通信可能に接続される。

入力インターフェース２０１は、マウス、キーボード、タッチパネル等、操作者からの各種の指示や設定要求を受け付けるための入力装置である。ディスプレイ２０２は、医用画像を表示したり、操作者が入力インターフェース２０１を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩを表示したりする表示装置である。

記憶回路２１０は、例えば、ＮＡＮＤ（Not AND）型フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、医用画像データやＧＵＩを表示するための各種のプログラムや、当該プログラムによって用いられる情報を記憶する。

処理回路２２０は、医用画像処理装置２００における処理全体を制御する電子機器（プロセッサ）である。処理回路２２０は、算出機能２２１と、出力制御機能２２２とを実行する。処理回路２２０が実行する各処理機能は、例えば、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２１０内に記録されている。処理回路２２０は、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。算出機能２２１及び出力制御機能２２２は、図１に示した算出機能１１３及び出力制御機能１１４と基本的に同様の処理を実行可能である。

例えば、算出機能２２１は、ボリュームデータを取得する取得部として機能する。例えば、算出機能２２１は、医用画像診断装置により撮像されたボリュームデータを記憶する記憶回路から、ボリュームデータを読み出す。また、算出機能２２１は、ボリュームデータに含まれる血管の血管構造を抽出する抽出部として機能する。また、算出機能２２１は、ボリュームデータに対して複数の標的部位を設定する設定部として機能する。また、算出機能２２１は、ボリュームデータにおいて、血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との標的接続状態とに基づいて、血管の内部を移動するカテーテルから標的部位に対して薬剤を投与する位置である投与位置を複数求め、複数の前記投与位置に基づいてカテーテルの推奨移動経路を算出する。また、出力制御機能２２２は、推奨移動経路を出力する。これによれば、医用画像処理装置２００は、複数の標的部位の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示することができる。

上述した実施形態において説明した処理回路１１０の各処理機能は、ソフトウェアによって実現することもできる。例えば、処理回路１１０の各処理機能は、上記の実施形態において処理回路１１０の各処理機能が行うものとして説明した処理の手順を規定したプログラムをコンピュータに実行させることで、実現される。このプログラム（医用画像処理プログラム）は、例えば、ハードディスクや半導体メモリ素子等に記憶され、ＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサによって読み出されて実行される。また、このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc−Read Only Memory）やＭＯ（Magnetic Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されて、配布され得る。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサはプロセッサの回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、プロセッサの回路内にプログラムを組み込む代わりに、コンソールが有する記憶回路にプログラムを保存するように構成しても構わない。この場合、プロセッサは、記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

また、上述した実施形態において図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、複数の標的部位の間を効率良く移動可能なカテーテルの推奨移動経路を提示することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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。

１ Ｘ線診断装置
１１３ 算出機能
１１４ 出力制御機能

Claims (30)

1. 複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータを取得する取得部と、
   前記ボリュームデータに含まれる前記血管の血管構造を抽出する抽出部と、
   前記ボリュームデータに対して複数の前記標的部位を設定する設定部と、
   前記ボリュームデータにおいて、前記血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との位置関係とに基づいて、前記血管の内部を移動するカテーテルから前記標的部位に対して薬剤を投与する位置である投与位置を複数求める算出部と、
   前記投与位置を出力する出力制御部と、
   を備える、医用画像処理装置。
2. 前記算出部は、前記血管上の各位置から血液が供給される組織のうち、当該位置から血液が供給される前記標的部位が占める割合に基づいて、前記カテーテルから投与される薬剤が各標的部位へ到達する効率を表す投与効率を算出する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記算出部は、前記割合として、前記血管上の各位置から血液が供給される血管の末端部の数のうち、前記標的部位に接続する末端部の数が占める割合を算出する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記算出部は、前記割合として、前記血管上の各位置から血液が供給される血管領域及び前記標的部位の長さのうち、前記標的部位の長さが占める割合を算出する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
5. 前記算出部は、前記割合として、前記血管上の各位置から血液が供給される血管領域及び前記標的部位の面積のうち、前記標的部位の面積が占める割合を算出する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
6. 前記算出部は、前記割合として、前記血管上の各位置から血液が供給される血管領域及び前記標的部位の体積のうち、前記標的部位の体積が占める割合を算出する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
7. 前記算出部は、複数の前記投与位置に基づいて前記カテーテルの推奨移動経路を算出する、
   請求項１〜６のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
8. 前記算出部は、前記血管の血管構造を構成する複数の血管枝の分岐状態を特定し、特定した分岐状態と、各標的部位と各血管枝との標的接続状態とに基づいて、前記推奨移動経路を算出する、
   請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記算出部は、前記分岐状態と、前記標的接続状態とに基づいて、前記カテーテルから投与される薬剤が各標的部位へ到達する効率を表す投与効率を算出し、算出した前記投与効率に基づいて、前記推奨移動経路を算出する、
   請求項８に記載の医用画像処理装置。
10. 前記算出部は、
    前記投与効率が閾値以上となる複数の血管枝の領域を１つ以上のグループに分類し、
    分類した前記グループのうち、前記カテーテルの起点位置に近いグループから順に前記カテーテルを移動させる経路を、前記推奨移動経路として算出する、
    請求項９に記載の医用画像処理装置。
11. 前記出力制御部は、前記投与効率が閾値以上となる複数の血管枝の領域を表示させる、
    請求項９又は１０に記載の医用画像処理装置。
12. 前記出力制御部は、前記投与効率に応じた色で各血管枝の領域を表示させる、
    請求項９〜１１のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
13. 前記算出部は、互いに異なる複数の前記投与効率ごとに、複数の前記推奨移動経路を算出し、
    前記出力制御部は、算出された前記複数の推奨移動経路ごとの投与効率と、当該複数の推奨移動経路の総移動距離との関係を示す情報を表示させる、
    請求項９〜１２のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
14. 前記算出部は、前記複数の推奨移動経路それぞれについて、各推奨移動経路に関する各パラメータに対して予め設定された重み付けを行って、重み付け後のパラメータに基づいて、各推奨移動経路の指標値を算出し、
    前記出力制御部は、各推奨移動経路の指標値を表示させる、
    請求項１３に記載の医用画像処理装置。
15. 前記出力制御部は、複数の前記推奨移動経路を表示させる場合に、各推奨移動経路の投与効率を総移動距離で除算した指標値を表示させる、
    請求項１３に記載の医用画像処理装置。
16. 前記出力制御部は、複数の前記推奨移動経路を表示させる場合に、各推奨移動経路の難易度を表示させる、
    請求項９〜１５のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
17. 前記算出部は、複数の前記推奨移動経路それぞれにおける血管枝の太さ及び分岐点の数のうち少なくとも一方に基づいて、前記難易度を算出する、
    請求項１６に記載の医用画像処理装置。
18. 前記出力制御部は、複数の前記推奨移動経路を表示させる場合に、各推奨移動経路における分岐点の数を表示させる、
    請求項９〜１７のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
19. 前記算出部は、各血管枝を経て到達する腫瘍の数に応じた第１評価値、及び、各血管枝を経て到達する末端部の数に応じた第２評価値のうち、少なくとも一方を用いて、前記投与効率を算出する、
    請求項９〜１８のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
20. 前記算出部は、各血管枝を経て到達する腫瘍の大きさに応じて重み付けを行って、前記第１評価値を算出する、
    請求項１９に記載の医用画像処理装置。
21. 前記算出部は、各血管枝の長さ及び太さの少なくとも一方に応じて重み付けを行って、前記第２評価値を算出する、
    請求項１９又は２０に記載の医用画像処理装置。
22. 前記算出部は、前記第１評価値を前記第２評価値で除算した値を、前記投与効率として算出する、
    請求項１９〜２１のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
23. 前記算出部は、前記カテーテルの移動距離又は薬剤の投与回数を用いて、前記推奨移動経路を算出する、
    請求項７〜２２のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
24. 前記算出部は、前記カテーテルの移動速度及び手技時間に基づいて、前記推奨移動経路を算出する、
    請求項７〜２３のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
25. 前記出力制御部は、前記標的部位に血液を供給する血管枝と、他の血管枝とを、異なる表示態様で表示させる、
    請求項１〜２４のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
26. 前記出力制御部は、前記カテーテルから投与される薬剤が各標的部位へ到達する効率を表す投与効率の閾値を指定するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示させるとともに、当該ＧＵＩにより指定された閾値以上となる血管枝を、他の血管枝とは異なる表示態様で表示させる、
    請求項１〜２５のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
27. 前記算出部は、前記推奨移動経路において投与される薬剤の推奨投与量を算出し、
    前記出力制御部は、前記推奨移動経路における前記推奨投与量を出力する、
    請求項７〜２４のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
28. 前記算出部は、１つの前記標的部位に対して複数の前記血管枝が接続される場合には、当該複数の血管枝を統合して、前記推奨移動経路を算出する、
    請求項７〜２４のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
29. 複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータを取得する取得部と、
    前記ボリュームデータに含まれる前記血管の血管構造を抽出する抽出部と、
    前記ボリュームデータに対して複数の標的部位を設定する設定部と、
    前記ボリュームデータにおいて、前記血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との位置関係とに基づいて、前記血管の内部を移動するカテーテルから前記標的部位に対して薬剤を投与する位置である投与位置を複数求める算出部と、
    前記投与位置を出力する出力制御部と、
    を備える、医用画像診断装置。
30. 複数の標的部位それぞれに繋がる複数の血管枝を含む血管が撮像されたボリュームデータを取得し、
    前記ボリュームデータに含まれる前記血管の血管構造を抽出し、
    前記ボリュームデータに対して複数の標的部位を設定し、
    前記ボリュームデータにおいて、前記血管の血管構造と、各標的部位と各血管枝との位置関係とに基づいて、前記血管の内部を移動するカテーテルから前記標的部位に対して薬剤を投与する位置である投与位置を複数求め、
    前記投与位置を出力する、
    各処理をコンピュータに実行させる、医用画像処理プログラム。