JP6285304B2 - コンピュータプログラム、画像処理装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理技術に関し、特に、被験者に所定の薬剤を投与した後に撮像されたダイナミック画像を解析する技術に関する。

被験者にＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤（放射性薬剤）や所定の造影剤などを投与して、その直後の一定時間に目的とする臓器（例えば、心臓、脳など）をコマ撮りするように時間経過を追って撮影するダイナミック収集（ダイナミックスキャン）という撮像方法がある。この方法で撮像された時系列のダイナミック画像を解析し、時間の経過に伴う画像の変化を捉えることで、臓器の機能や血流を定量的に解析することが行われている。このダイナミック収集は、例えばＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）及びＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）などで行われる。

従来は、このようなダイナミック画像の解析は、医師等の解析者が着目する領域にＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定し、設定されたＲＯＩ内の画素値に基づいて行われていた。

特に心臓の時系列のダイナミック画像を解析する場合、心筋領域と内腔領域の画素値に基づいて画素値の時間変化曲線を生成して解析することが一般的である。

特開２００６−１５３８６７公報 特開２００６−１５３８６８公報

しかしながら、ＲＯＩを設定して解析を行う場合、ＲＯＩの設定が適切に行われるか否かは解析者の経験や技能によるところが大きい。従って、従来の手法は解析者による個人差が出やすく、客観性に欠けるという問題があった。

また、心筋血流での時系列のダイナミック画像を解析する場合、心筋領域で予め設定されたセグメント内のピーク値の画素を用いて解析が行われており、解析を行う画素の位置が変動して正確な時系列での評価ができないという課題があった。

そこで、本発明の目的は、時系列画像の解析において、客観性及び定量性を担保した解析手法を提供することである。

本発明の別の目的は、心臓の時系列画像の解析において、より詳細な解析手法を提供することである。

本発明の一つの実施態様に従う、所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の画像の画像データであって、時系列の複数の画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムは、前記画像処理装置に、前記複数の画像における心筋の位置を特定するステップと、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、前記特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行うステップと、を実行させる。

好適な実施態様では、前記セグメント解析の結果に基づいて、各セグメントの画素値の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップを、さらに前記画像処理装置に実行させてもよい。

好適な実施態様では、前記時間変化曲線は、各セグメントの代表値の時系列変化を示す曲線であってもよい。

好適な実施態様では、前記セグメント解析は、ブルズアイマップに従うセグメント解析であってもよい。

本発明の一つの実施態様に従う、所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の画像の画像データであって、時系列の複数の画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムは、前記複数の画像における心筋の位置を特定するステップと、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、前記特定された画素値に基づいて、前記複数の画素の画素値の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップと、を実行させる。

好適な実施態様では、前記複数の画像のうち、最も心房よりの短軸断層画像で、心基部の中心位置を特定するステップと、前記心基部の中心位置を含む１以上の画素の画素値から、前記薬剤の心臓に対する入力を特定するステップと、前記薬剤の心臓に対する入力の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させてもよい。

好適な実施態様では、前記心筋の位置を特定するステップでは、前記複数の画像のうちの第１の画像の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の内壁及び外壁の位置を特定して前記第１の画像内の心筋の位置を特定するようにしてもよい。

好適な実施態様では、前記心筋の位置を特定するステップでは、前記複数の画像のうちの第１の画像の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の内腔の中心位置を特定し、前記中心位置を通る直線上にある画素の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の位置を特定するようにしてもよい。

好適な実施態様では、前記所定の薬剤は、ＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤であり、前記複数の画像は何れもＲＩ画像であってもよい。

好適な実施態様では、前記第１の画像は、前記ＲＩ薬剤を前記被験者に投与してから４分以上の時間が経過した後に撮像された画像であってもよい。

好適な実施態様では、前記心筋の位置を特定するステップでは、前記被験者の心臓を撮像した、前記複数のＲＩ画像とは異なるモダリティの参照画像において心筋の位置を特定し、前記参照画像における心筋位置に基づいて前記複数のＲＩ画像における心筋の位置を特定するようにしてもよい。

好適な実施態様では、前記所定の薬剤は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）検査用の造影剤であってもよい。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置１の全体構成図である。 画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０の一例を示す。 心筋ポイント抽出部１１が心筋ポイントを特定する手順の説明図である。 ＣＴ画像（ＳＡ画像）３００である。 内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０のＣＴ値のＴＤＣである。 ＣＴ画像３００、ＳＰＥＣＴ画像４００、及びフュージョン画像５００を含む表示画面の一例である。 心筋ポイントデータ２３０のデータ構造の一例を示す図である。 サンプリングデータ２５０のデータ構造の一例を示す図である。 セグメントデータ２７０のデータ構造の一例を示す図である。 心基部中心ポイントの設定画面１００である。 ＴＡＣ（Ｔｉｍｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｃｕｒｖｅ）の一例である。 ブルズアイマップの表示例である。 画像処理装置１の全体の処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態に係る画像処理装置について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の全体構成図である。画像処理装置１は、本実施形態では、ダイナミックＳＰＥＣＴ画像を処理して、心筋の血流を定量解析する。

画像処理装置１は、例えば汎用的な情報処理装置（コンピュータシステム）により構成され、以下に説明する画像処理装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。

画像処理装置１は、心筋ポイント抽出部１１と、心筋画素値サンプリング部１３と、セグメント処理部１５と、入力処理部１６と、時間変化曲線生成部１７と、表示処理部１９と、画像データ記憶部２１と、心筋ポイントデータ記憶部２３と、画素値データ記憶部２５と、セグメントデータ記憶部２７と、入力データ記憶部２９とを有する。

画像データ記憶部２１は、所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の時系列の複数の画像の画像データを記憶する。本実施形態では、ＲＩ薬剤を投与して撮像された複数のＲＩ画像を対象とする。複数のＲＩ画像は、ダイナミックＳＰＥＣＴ画像である。ＲＩ薬剤は、例えばへキサキス（2-メトキシイソブチルイソニトリル）テクネチウム（^99mTc）注射液（MIBI）や塩化タリウム（²⁰¹Tl）注射液でもよい。

本実施形態ではＳＰＥＣＴ画像を中心に説明するが、所定の造影剤を投与し、ダイナミック収集されたＣＴ画像またはＭＲＩ画像を対象の画像とすることもできる。なお、何れのモダリティの画像も心電図に同期してダイナミック収集された心電図同期画像であってもよい。

図２は、画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０のデータ構成の一例を示す。

画像データ２１０は、ＲＩ薬剤投与後に被験者の心臓をダイナミックＳＰＥＣＴ収集して得られたＳＰＥＣＴ画像である。画像データ２１０は、所定の枚数の短軸断層（Ｓｈｏｒｔ Ａｘｉｓ、以下ＳＡという）のスライス画像を含む３次元のボクセルデータからなる画像データである。さらに、画像データ２１０では、各スライスにおいて、ＲＩ薬剤投与後の時間経過に応じて撮像した複数のフレーム画像が含まれている。本実施形態では、フレーム数は第１フレームＦ１から第１９フレームＦ１９までの１９である。同一フレームＮｏの複数のスライス画像は、すべて同じ時間帯に撮像された画像である。図２では、スライス単位にフレームＦ１〜Ｆ１９までを並べている。

ここで、スライス画像は１６枚のスライスに規格化されていてもよい。これは、撮像する際の条件（画像収集条件）、画像処理の条件及び被験者の心臓サイズの個人差等によって、被験者に応じて１フレーム（１ボリューム）のスライス枚数が変動し得るからである。ここでは、例えば、心基部から心尖部までの長さを基に線形補間によって１６スライスに正規化された画像データ２１０を用いてもよい。

第１フレームＦ１から第１２フレームＦ１２までの１２枚のフレーム画像は、１枚あたりの撮像時間（データ収集時間）が１０秒である。第１フレームは、ＲＩ薬剤投与と同時に撮像を開始する。第１３フレームＦ１３から第１６フレームＦ１６までの４枚のフレーム画像は、１枚あたりの撮像時間（データ収集時間）が３０秒である。第１７フレームＦ１７から第１９フレームＦ１９までの３枚のフレーム画像は、１枚あたりの撮像時間（データ収集時間）が１２０秒である。従って、全１９枚のフレーム画像のデータ収集に要する時間は９分間である。

改めて図１を参照する。心筋ポイント抽出部１１は、複数の画像における心筋の位置を特定する。心筋ポイント抽出部１１は、画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０に基づいて、一つのフレーム画像（第１のＲＩ画像）で、そのフレーム画像内の心筋の位置を特定する。例えば、心筋ポイント抽出部１１は、スライス単位に、各スライス画像の中で心筋が存在する位置の座標を特定する。ここで、対象とするフレーム画像は、ＳＥＰＣＴ画像を用いる場合は、ＲＩ薬剤を被験者に投与してから４分以上の時間が経過した後に撮像された画像でよい。本実施形態では、最終フレーム画像である第１９フレームＦ１９を用いる。これは、ＲＩ薬剤投与からの経過時間が長いほど血中クリアランスが進み、ＲＩ薬剤が心筋に行き渡って心筋ポイントの抽出が容易になるためである。

図３は、心筋ポイント抽出部１１が心筋ポイントを特定する手順の説明図である。まずは、ＳＰＥＣＴ画像における心筋ポイントの特定手法を説明する。

同図に示すように、心筋ポイント抽出部１１は、処理対象フレームのＳＡスライス画像を選択する。処理対象フレームは、ここでは第１９フレームＦ１９のフレームとする。これは、上述の通り、第１９フレームＦ１９のフレーム画像では、心筋にＲＩ薬剤が集積しているので、心筋の領域の画素値（ボクセル値）が高いからである。また、心筋の形状は略円形または略円弧である。従って、心筋ポイント抽出部１１は、第１９フレームＦ１９のフレーム画像の画素値に基づいて、その画像において、心筋の内壁または外壁を円で近似し、その円の中心、つまり、心臓の内腔の中心ポイントＯを特定する。

心筋ポイント抽出部１１は、中心ポイントＯを通る直線上にある画素の画素値に基づいて、このフレーム画像内の心筋の位置を特定する。例えば、心筋ポイント抽出部１１は、その中心Ｏから放射状に７．５度間隔で４８方向に伸びる直線方向において、それぞれの直線上での画素値に基づいて心筋ポイントを特定する。例えば、心筋ポイント抽出部１１は、中心から心筋の外壁までの間の画素値を検出し、その最大画素値の位置座標を心筋ポイントとして特定してもよい。つまり、第１９フレームＦ１９において、４８の心筋ポイントＰが特定される。ここで特定された内腔の中心ポイントＯ及び４８の心筋ポイントＰ１〜Ｐ４８の位置座標が心筋ポイントデータ記憶部２３に保存される。心筋ポイント抽出部１１は、この処理をすべてのＳＡスライスに対して行い、全ＳＡスライスでそれぞれ４８の心筋ポイントを特定する。心筋ポイント抽出部１１は、心筋の内壁及び外壁を抽出して、前述の直線上の内壁と外壁の間の点を心筋ポイントとしてもよい。

ここで、心筋ポイント抽出部１１が特定したすべての心筋ポイントは、ＡＨＡ（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｈｅａｒｔ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）が定める１７セグメントのいずれかに属するように対応づけられている。

次に、ＳＰＥＣＴ画像ではなく、ＣＴ画像またはＭＲＩ画像などの形態画像を対象とした場合の心筋ポイントの特定手法を図４及び図５を参照して説明する。つまり、画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０がダイナミック収集されたＣＴ画像またはＭＲＩ画像の画像データである場合は、以下の手法で各スライスの心筋ポイントＰ１〜Ｐ４８の位置を特定する。ここではＣＴ画像を例にとって説明する。

図４は、心電図に同期させて撮像したＣＴ画像（ＳＡ画像）３００である。

ここではまず、ＳＡ画像３００において、解析者が目視で内腔領域及び心筋領域を特定し、それぞれの領域内の内腔位置及び心筋位置を選択する。心筋ポイント抽出部１１は、選択された位置を、それぞれ、内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０とする。心筋ポイント抽出部１１が、ＣＴ画像３００のＣＴ値に基づいて自動的に内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０を特定してもよい。

次に、心筋ポイント抽出部１１は、これと同一のＳＡスライスのすべてのフレーム画像に基づいて、内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０のＣＴ値の時間変化を示す時間変化曲線を生成する。ここで、ＣＴ値の時間変化曲線をＴＤＣ（Ｔｉｍｅ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｃｕｒｖｅ）と呼び、ＳＰＥＣＴカウント値の時間変化曲線をＴＡＣ（Ｔｉｍｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｃｕｒｖｅ）と呼ぶ。

図５は、内腔参照位置３１０及び心筋参照位置３２０のＣＴ値のＴＤＣである。

心筋ポイント抽出部１１は、このＴＤＣに基づいて処理対象フレームを特定してもよい。例えば、内腔参照位置３１０のＴＤＣのピークとなる経過時間Ｔ１以降のフレームを処理対象フレームとしてもよい。Ｔ１以降、内腔参照位置３１０のＣＴ値が急激に減少するからである。

心筋ポイント抽出部１１は、対象のＳＡフレーム画像において、ＣＴ値に基づいて心筋の内壁または外壁を円で近似し、その円の中心を内腔の中心ポイントＯを特定する。そして、心筋ポイント抽出部１１は、その中心Ｏから放射状に７．５度間隔で４８方向に伸びる直線上の、心筋の内壁と外壁の間の任意の点、例えば、その直線上の内壁と外壁の中間点の位置座標を心筋ポイントとして特定してもよい。心筋ポイント抽出部１１は、心筋の内壁と外壁の間の前述の直線上の画素値に基づいて心筋ポイントを特定してもよい。

心筋ポイント抽出部１１は、この要領で処理対象フレームのすべてのＳＡスライス画像において、心臓の内腔の中心ポイントＯ及び４８の心筋ポイントＰ１〜Ｐ４８の位置座標を特定する。

ＣＴ画像を対象とした場合は、このようにしてＳＡスライス画像毎に特定された４８の心筋ポイントＰ１〜Ｐ４８のＣＴ値に基づいて、以下に説明する手法と同様の手法で、入力関数及び出力関数が定まる。

なお、上述したＳＰＥＣＴ画像の例では、ＲＩ薬剤投与後４分以降のフレームを処理対象フレームとして選択していたが、このやり方に限定されない。例えば、ＳＰＥＣＴ画像であっても、上述のＣＴ画像の処理について説明したような内腔参照位置及び心筋参照位置の画素値のＴＡＣ及び画素値の比に基づいて、処理対象フレームを特定してもよい。

また、画像データ記憶部２１に記憶されている画像データ２１０がＳＰＥＣＴ画像の画像データであっても、心筋ポイントの特定を同一被験者の他のモダリティの画像、例えばＣＴ画像あるいはＭＲＩ画像などの形態画像で行うようにしてもよい。そして、その後ＣＴ画像等とＳＰＥＣＴ画像とを対応させてＳＰＥＣＴ画像上の心筋ポイントの位置座標を特定してもよい。この場合、心筋ポイント抽出部１１は、上述した手法でＣＴ画像等における心筋ポイントを特定する。以下、ＣＴ画像で心筋ポイントを特定し、その心筋ポイントの位置をＳＥＰＣＴ画像の位置座標へ変換する方法を説明する。

ＣＴ画像の位置座標をＳＰＥＣＴ画像の位置座標へ変換する際は、ＣＴ画像の画像データのボクセルとＳＰＥＣＴ画像の画像データのボクセルとの対応関係を定義したマッピング情報を参照して行う。一般に、ＣＴ画像とＳＰＥＣＴ画像とでは、それぞれの画像データのボクセル数が異なる。通常は、ＣＴ画像の方がＳＰＥＣＴ画像よりも１ボクセルの容積が小さく、ボクセル数が多い。従って、マッピング情報では、ＳＰＥＣＴ画像の１ボクセルに対して、ＣＴ画像の複数ボクセルが対応付けられる。心筋ポイント抽出部１１は、このマッピング情報を参照して、ＣＴ画像において特定した心筋ポイントをＳＰＥＣＴ画像の画素位置に変換する。

図６には、ＣＴ画像３００、ＳＰＥＣＴ画像４００、及びＣＴ画像３００とＳＰＥＣＴ画像４００とを重ね合わせたフュージョン画像５００を含む表示画面の一例を示す。フュージョン画像５００は、上述のマッピング情報に基づいてＣＴ画像３００とＳＰＥＣＴ画像４００の位置合わせをしたのち重ね合わせられる。

心筋ポイントデータ記憶部２３は、心筋ポイント抽出部１１が抽出した心筋ポイントデータ２３０を記憶する。

図７は、心筋ポイントデータ２３０のデータ構造の一例を示す図である。

同図に示すように、心筋ポイントデータ２３０は、スライスＮｏ２３１に対して、内腔中心ポイント２３２と、４８の心筋ポイント２３３の座標とが対応づけられている。ここで、最も心房よりのＳＡスライス画像（心基部スライス画像、以下、スライスＳ１という）の内腔中心ポイント２３２は、入力処理部１６が後述する入力関数を特定するときの基準ポイント（心基部中心ポイント）となる。

図１に戻ると、心筋画素値サンプリング部１３は、心筋ポイント抽出部１１が心筋ポイントの特定に使用したフレーム画像（第１のＲＩ画像）よりも前の時間に撮像されたフレーム画像（第２のＲＩ画像）において、心筋ポイント（心筋の位置）に対応する画素の画素値を特定する。

例えば、心筋画素値サンプリング部１３は、画像データ２１０及び心筋ポイントデータ２３０を参照して、スライス毎に、全スライス画像について心筋ポイント２３３に示す４８個の座標の画素値を特定する。ここで特定された画素値は、画素値データ記憶部２５に保存される。

同一スライスであれば、すべてのフレーム画像において心筋が存在する位置は同じである。従って、本実施形態では、第１フレームＦ１から第１９フレームＦ１９までのすべてのフレーム画像について、第１９フレームＦ１９を用いて位置決めされた心筋ポイント２３３に基づいて、心筋画素値サンプリング部１３が心筋の画素値をサンプリングする。

画素値データ記憶部２５は、心筋画素値サンプリング部１３でサンプリングされたサンプリングデータ２５０を記憶する

図８は、サンプリングデータ２５０のデータ構造の一例を示す図である。

同図に示すように、サンプリングデータ２５０は、スライスＮｏ２５１及びフレームＮｏ２５３で特定される１枚の画像でそれぞれサンプリングされた４８ポイントの画素値２５５が対応づけられている。画素値１〜４８は、それぞれ、心筋ポイント１〜４８の画素値である。

図１に戻ると、セグメント処理部１５は、心筋画素値サンプリング部１３で特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行う。本実施形態では、セグメント処理部１５は、ブルズアイマップによるセグメント解析を行う。

例えば、セグメント処理部１５は、サンプリングデータ２５０に基づいて、フレーム毎に、ＡＨＡが定める１７セグメントのそれぞれの代表値を特定する。画素値１〜４８は、それぞれ、心筋ポイント１〜４８の画素値であるので、サンプリングデータ２５０に含まれる各画素値２５５は、それぞれ、１７セグメントの何れに属するかが予め定められる。従って、セグメント処理部１５は、各セグメントに属する画素値に基づいて、フレーム別に、それぞれのセグメントの代表値を特定する。代表値は、例えば、平均値、最頻値、最大値、中間値あるいは最小値などの統計値でよい。ここで算出されたフレーム別の各セグメントの代表値はセグメントデータ記憶部２７に保存される。

セグメントデータ記憶部２７は、セグメント処理部１５で算出された各セグメントの代表値をセグメントデータ２７０として記憶する。

図９は、セグメントデータ２７０のデータ構造の一例を示す図である。

同図に示すように、セグメントデータ２７０は、フレームＮｏ２７１及びセグメントＮｏ２７３ごとに、それぞれの代表値２７５が対応づけられている。

入力処理部１６は、ＲＩ薬剤の流入を示す入力を特定する。例えば、入力処理部１６は、複数のＲＩ画像のうち、最も心房よりのＳＡ画像で、心基部の中心位置を特定し、その心基部の中心位置を含む１以上の画素の画素値から、ＲＩ薬剤の心臓に対する入力を特定する。なお、ＣＴ画像またはＭＲＩ画像等を対象とする場合でも、これと同様の手順で造影剤の心臓に対する入力を特定することができる。

心筋の血流の解析では、心臓に流入した血流量を特定する必要がある。そこで、本実施形態においては、ダイナミックＳＰＥＣＴ画像上で、心臓に流入したＲＩ薬剤の量及び流入したタイミングを入力として把握する。本実施形態では、心基部の内腔の中心ポイント（心基部中心ポイント）の画素の画素値に基づいて、この入力を特定する。心基部中心ポイント以外であっても、例えば、大動脈の位置の画素の画素値で入力を特定しても良い。

まず、入力処理部１６は、心基部中心ポイントを特定する。例えば、入力処理部１６は、図１０の設定画面１００を表示装置５に表示させて、入力装置３を用いた解析者による入力に基づいて、心基部中心ポイントを特定する。

図１０は、心基部中心ポイントの設定画面１００である。設定画面１００には、第１９フレームの長軸垂直断層画像（Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｌｏｎｇ Ａｘｉｓ、以下ＶＬＡという）１１０と、心基部スライスのＳＡ画像（スライスＳ１）１２０とが表示される。ＶＬＡ画像１１０は、画像データ２１０から合成された画像で良い。それぞれの画像において、スライスＳ１の内腔中心ポイント２３２が心基部中心ポイントＰの候補として表示される。医師等の解析者は、この画面上でポインタＰＴの位置を操作することで、心基部中心ポイントＰの位置を修正できる。

心基部中心ポイントＰが確定すると、入力処理部１６は、心基部中心ポイントＰを基点とした３×３×３の２７ボクセルを、入力関数用のボクセル群ＶＧとする。同図に示すように、ＳＡ面では、心基部中心ポイントＰは３×３のボクセル群の中心のボクセルであり、ＶＬＡ面では、心基部中心ポイントＰは３×３のボクセル群の、長軸方向で最も心基部側、短軸方向の中心に位置する。

入力処理部１６は、第１フレームＦ１から第１９フレームＦ１９までの各フレーム画像において、画像データ記憶部２１からボクセル群ＶＧの画素値を取得し、フレーム毎にボクセル群ＶＧの画素値の平均値を算出する。ここで算出したフレーム毎の平均値が個々の入力値となる。入力処理部１６は、フレーム毎の入力値を入力データ記憶部２９に保存する。なお、入力値は平均値以外の統計値（例えば、最頻値、最大値、中間値、最小値など）でも良い。

時間変化曲線生成部１７は、セグメント解析の結果に基づいて、各セグメントの代表値（セグメントデータ２７０）の時系列変化を示す時間変化曲線を生成する。ここでは、ＳＰＥＣＴ画像が対象であるので、時間変化曲線生成部１７が生成する時間変化曲線はＴＡＣである。時間変化曲線生成部１７は、これと同時に、入力データ記憶部２９に保存されている入力データに基づいて入力のＴＡＣを生成しても良いし、画素値データ記憶部２５に保存されているサンプリングデータ２５０に基づいて、サンプリングされた画素ごとのＴＡＣを生成しても良い。

表示処理部１９が、時間変化曲線生成部１７が生成した時間変化曲線を表示装置５へ表示させる。

図１１は時間変化曲線（ＴＡＣ）の一例を示す。同図には、入力のＴＡＣと、各セグメントのＴＡＣがそれぞれ描画されている。

また、表示処理部１９は、ブルズアイマップを表示装置５へ表示させてもよい。

図１２はブルズアイマップの表示例である。同図Ａが画素別ブルズアイマップで、同図Ｂが通常のブルズアイマップである。

表示処理部１９は、例えば、セグメントデータ２７０に基づいて通常のブルズアイマップを生成する。同図Ｂの例では、各セグメントの領域が、各セグメントの代表値に応じた表示態様、同図Ｂの例では代表値に応じた色で表示されている。

また、表示処理部１９は、サンプリングデータ２５０に基づいて画素別ブルズアイマップを生成する。同図Ａの例では、セグメントの表示領域が、各セグメントに属する画素毎に分割されている。そして、分割されたそれぞれの領域が各画素の画素値に応じた表示態様、同図Ａの例では画素値に応じた色で表示されている。また、この画素別ブルズアイマップでは、一つのスライス内でサンプリングされた４８画素が同心円に割り当てられている。つまり、本実施形態では１６スライスあるので、画素別ブルズアイマップは１６の同心円に、各スライスでサンプリングされた画素が割り当てられている。

図１３は、画像処理装置１の全体の処理手順を示すフローチャートである。同図に沿って画像処理装置１の処理手順を説明する。

まず、心筋ポイント抽出部１１が、処理対象とするＳＡスライスを一つ選択する（Ｓ１１）。

心筋ポイント抽出部１１は、選択されたＳＡスライスにおける最終フレームである第１９フレームＦ１９のフレーム画像を選択し、その画像データ２１０を画像データ記憶部２１から読み出す（Ｓ１３）。心筋ポイント抽出部１１は、第１９フレームＦ１９のフレーム画像において、略円または略円弧の心筋の中心位置（内腔中心ポイント）Ｏを特定する（Ｓ１５）。そして、その中心Ｏから等間隔に４８方向に伸ばした直線上で最も画素値の高い点を心筋が存在するポイントとしてその座標を特定する（Ｓ１７）。ここで特定された内腔中心ポイント及び心筋ポイントの座標は、心筋ポイントデータ２３０として心筋ポイントデータ記憶部２３に保存される。

心筋画素値サンプリング部１３は、同一スライス内の全フレーム画像の画像データ２１０を画像データ記憶部２１から読み出す。さらに、心筋画素値サンプリング部１３は、心筋ポイントデータ２３０を心筋ポイントデータ記憶部２３から読み出す。そして、心筋画素値サンプリング部１３は、各フレーム画像における各心筋ポイントの画素値を特定する（Ｓ１９）。ここで特定された心筋ポイントの画素値は、サンプリングデータ２５０として画素値データ記憶部２５に保存される。

すべてのＳＡスライスについて、すべてのフレーム画像の画素値のサンプリングが完了するまで、ステップＳ１１〜Ｓ１９までの処理を繰り返す（Ｓ２１）。

すべてのＳＡスライスについて、すべてのフレーム画像の画素値のサンプリングが完了すると、セグメント処理部１５が画素値データ記憶部２５からサンプリングデータ２５０を読み出して、ブルズアイマップの１７セグメントの代表値を算出する（Ｓ２３）。ここで算出された１７セグメントの代表値は、セグメントデータ２７０としてセグメントデータ記憶部２７に保存される。

入力処理部１６は、心基部中心ポイントＰ及びボクセル群ＶＧの位置を特定し（図１０参照）、各フレームのボクセル群ＶＧの画素値から、フレームごとの入力値を特定する（Ｓ２４）。特定されたフレーム毎の入力値は入力データ記憶部２９に保存される。

そして、時間変化曲線生成部１７は、セグメントデータ記憶部２７からセグメントデータ２７０、入力データ記憶部２９から入力データを読み出して、入力及びセグメント毎の時間変化曲線を生成し（図１１参照）、表示装置５に表示させる（Ｓ２５）。

本実施形態によれば、心筋内腔壁への薬剤吸着等の影響をキャンセルすることができ、ダイナミックＳＰＥＣＴ画像を解析して、本来の心筋内部への薬剤の吸収の状態をセグメント毎に詳細なＴＡＣを得ることができる。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１ 画像処理装置
３ 入力装置
５ 表示装置
１１ 心筋ポイント抽出部
１３ 心筋画素値サンプリング部
１５ セグメント処理部
１６ 入力処理部
１７ 時間変化曲線生成部
２１ 画像データ記憶部
２３ 心筋ポイントデータ記憶部
２５ 画素値データ記憶部
２７ セグメントデータ記憶部
２９ 入力データ記憶部

Claims (14)

1. 所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の画像の画像データであって、時系列の複数の画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
   前記画像処理装置に、
   前記複数の画像のうちの第１の画像に基づいて、心筋の位置を特定するステップと、
   前記第１の画像に基づいて特定した前記心筋の位置に基づいて、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、
   前記特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行うステップと、を実行させるコンピュータプログラム。
2. 前記セグメント解析の結果に基づいて、各セグメントの画素値の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップを、さらに前記画像処理装置に実行させる請求項１記載のコンピュータプログラム。
3. 前記時間変化曲線は、各セグメントの代表値の時系列変化を示す曲線である、請求項２記載のコンピュータプログラム。
4. 前記セグメント解析は、ブルズアイマップに従うセグメント解析である、請求項１〜３のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
5. 所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の画像の画像データであって、時系列の複数の画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
   前記画像処理装置に、
   前記複数の画像のうちの第１の画像に基づいて、心筋の位置を特定するステップと、
   前記第１の画像に基づいて特定した前記心筋の位置に基づいて、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、
   前記特定された画素値に基づいて、前記複数の画素の画素値の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップと、を実行させるコンピュータプログラム。
6. 前記複数の画像のうち、最も心房よりの短軸断層画像で、心基部の中心位置を特定するステップと、
   前記心基部の中心位置を含む１以上の画素の画素値から、前記薬剤の心臓に対する入力を特定するステップと、
   前記薬剤の心臓に対する入力の時系列変化を示す時間変化曲線を出力するステップと、をさらに前記画像処理装置に実行させる請求項１〜５のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
7. 前記心筋の位置を特定するステップでは、
   前記複数の画像のうちの前記第１の画像の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の内壁及び外壁の位置を特定して前記第１の画像内の心筋の位置を特定する、請求項１〜６のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
8. 前記心筋の位置を特定するステップでは、
   前記複数の画像のうちの前記第１の画像の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の内腔の中心位置を特定し、前記中心位置を通る直線上にある画素の画素値に基づいて前記第１の画像内の心筋の位置を特定する、請求項１〜６のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
9. 前記所定の薬剤は、ＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）薬剤であり、前記複数の画像は何れもＲＩ画像である、請求項１〜８のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
10. 前記第１の画像は、前記ＲＩ薬剤を前記被験者に投与してから４分以上の時間が経過した後に撮像された画像である、請求項９に記載のコンピュータプログラム。
11. 前記心筋の位置を特定するステップでは、
    前記被験者の心臓を撮像した、前記複数のＲＩ画像とは異なるモダリティの参照画像において心筋の位置を特定し、前記参照画像における心筋位置に基づいて前記複数のＲＩ画像における心筋の位置を特定する、請求項９または１０に記載のコンピュータプログラム。
12. 前記所定の薬剤は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）検査用の造影剤である、請求項１〜８のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
13. 所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の画像の画像データであって、時系列の複数の画像の画像データを記憶する記憶手段と、
    前記複数の画像のうちの第１の画像に基づいて、心筋の位置を特定する手段と、
    前記第１の画像に基づいて特定した前記心筋の位置に基づいて、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定する手段と、
    前記特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行う手段と、を備える画像処理装置。
14. 所定の薬剤を投与した後にダイナミック収集された被験者の心臓の画像の画像データであって、時系列の複数の画像の画像データを記憶する記憶手段を有する画像処理装置が、
    前記複数の画像のうちの第１の画像に基づいて、心筋の位置を特定するステップと、
    前記第１の画像に基づいて特定した前記心筋の位置に基づいて、前記複数の画像の心筋の位置の画素の画素値を特定するステップと、
    前記特定された画素値に基づいて、心臓のセグメント解析を行うステップと、を行う方法。