JP6775944B2 - 画像処理装置 - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、画像処理装置に関する。
従来、画像診断装置により生成された各種の医用画像を用いて、脳の認知症等の診断が行われている。認知症には、アルツハイマー（Alzheimer）型と血管性型とがあり、アルツハイマー型の認知症では脳組織の萎縮が顕著にみられ、血管性型の認知症では特に微小出血（micro bleeds：ＭＢ）が顕著にみられることが知られている。さらに、脳組織の萎縮及びＭＢの両方が顕著にみられる混合型も存在するといわれている。
再公表ＷＯ２０１３／０５４７１８号公報
富本秀和、「血管性認知症；Revisited」、老年性認知症研究誌 19(1)、p.4-7、2012 Wiesje M. et al.、"Microbleeds in Vascular Dementia：Clinical aspects"、Experimental Gerontology 47(11)、p.853-857、2012 Jeroen DC. et al.、"Clinical Relevance of Improved Microbleed Detection by Susceptibility-Weighted Magnetic Resonance Imaging"、Stroke 42、p.1894-1900、2011
本発明が解決しようとする課題は、医用画像を用いた脳の認知症等の診断における医師の労力を軽減することができる画像処理装置を提供することである。
実施形態に係る画像処理装置は、取得部と、投影部と、出力部とを備える。取得部は、磁気共鳴イメージングによって収集された脳の三次元画像データを取得する。投影部は、前記三次元画像データに対して、脳の形状に基づいて限定された範囲で投影処理を行うことで、前記脳に生じた微小出血又は石灰化が描出された投影画像を生成する。出力部は、前記投影画像を出力する。
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る投影機能によって行われる投影処理の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る出力機能によって出力される投影画像の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る出力機能によって出力される投影画像の他の例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る画像処理装置によって行われる画像処理方法の処理手順を示すフローチャートである。 図６は、第１の実施形態に係る投影機能によって行われる投影処理の一例を示す図である。 図７は、第２の変形例に係る投影機能によって行われる投影処理の一例を示す図である。 図８は、第２の変形例に係る投影機能によって行われる投影処理の他の例を示す図である。 図９は、第３の変形例に係る出力機能によって出力される投影画像の一例を示す図である。 図１０は、第４の変形例に係る出力機能によって出力される計測結果の一例を示す図である。 図１１は、第４の変形例に係る出力機能によって出力される計測結果の他の例を示す図である。 図１２は、第７の変形例に係る投影機能によって行われるＭＢのコントラストを高める処理の一例を示す図である。 図１３は、第７の変形例に係る投影機能によって行われる石灰化のコントラストを高める処理の一例を示す図である。 図１４は、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置の構成例を示す図である。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示す図である。例えば、図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置３００は、ネットワーク５０を介して、磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置１００と、画像保管装置２００とに接続される。なお、画像処理装置３００は、ネットワーク５０を介して、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置や、超音波診断装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography)装置等の他の画像診断装置にさらに接続されてもよい。
ＭＲＩ装置１００は、磁気共鳴現象を利用して被検体の画像データを収集する。具体的には、ＭＲＩ装置１００は、操作者によって設定された撮像条件に基づいて各種撮像シーケンスを実行することで、被検体から磁気共鳴データを収集する。そして、ＭＲＩ装置１００は、収集した磁気共鳴データに対してフーリエ変換処理等の画像処理を施すことで、二次元又は三次元の画像データを生成する。
画像保管装置２００は、各種画像診断装置によって収集された画像データを保管する。例えば、画像保管装置２００は、ネットワーク５０を介してＭＲＩ装置１００から画像データを取得し、取得した画像データを装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。例えば、画像保管装置２００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。
画像処理装置３００は、各種画像診断装置によって収集された画像データを処理する。例えば、画像処理装置３００は、ネットワーク５０を介してＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から画像データを取得し、装置内又は装置外に設けられた記憶回路に記憶させる。また、画像処理装置３００は、取得した画像データに対して各種画像処理を行い、画像処理を行う前又は画像処理を行った後の画像データをディスプレイ等に出力する。
例えば、図１に示すように、画像処理装置３００は、Ｉ／Ｆ（インターフェース）回路３１０と、記憶回路３２０と、入力回路３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを有する。
Ｉ／Ｆ回路３１０は、画像処理装置３００と、ネットワーク５０を介して接続された他の装置との間で送受信される各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、Ｉ／Ｆ回路３１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。例えば、Ｉ／Ｆ回路３１０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される画像データを所定の通信プロトコルに準拠した形式に変換し、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００に送信する。また、Ｉ／Ｆ回路３１０は、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から受信した画像データを処理回路３５０に出力する。
記憶回路３２０は、各種データを記憶する。例えば、記憶回路３２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。例えば、記憶回路３２０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から送られる命令に応じて、入力された画像データを記憶し、又は、記憶している画像データを処理回路３５０に出力する。
入力回路３３０は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。例えば、入力回路３３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。例えば、入力回路３３０は、処理回路３５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５０に出力する。
ディスプレイ３４０は、各種情報及び各種画像を表示する。例えば、ディスプレイ３４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。例えば、ディスプレイ３４０は、処理回路３５０に接続されており、処理回路３５０から出力される画像データに基づいて、各種の形式で画像を表示する。
処理回路３５０は、入力回路３３０から出力される入力操作に応じて、画像処理装置３００が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路３５０は、プロセッサによって実現される。例えば、処理回路３５０は、Ｉ／Ｆ回路３１０から出力される画像データを記憶回路３２０に入力する。また、処理回路３５０は、記憶回路３２０から出力される画像データをディスプレイ３４０に出力する。
このような構成のもと、本実施形態に係る画像処理装置３００は、例えば、医師によって操作され、脳の認知症等の診断に用いられる。認知症には、アルツハイマー（Alzheimer）型と血管性型とがあり、アルツハイマー型の認知症では脳組織の萎縮が顕著にみられ、血管性型の認知症では特に微小出血（micro bleeds：ＭＢ）が顕著にみられることが知られている。さらに、脳組織の萎縮及びＭＢの両方が顕著にみられる混合型も存在するといわれている。
例えば、ＭＲＩ装置による診断では、アルツハイマー型の認知症について、Ｔ１強調画像を用いて皮質の容積を計測することが行われている。一方、血管性型の認知症については、Ｔ２＊強調画像、位相画像、又は振幅画像の位相強調画像を用いて、低信号となっている部分や位相シフトの大きな孤立点となっている部分等を観察することで、ＭＢや石灰化の診断が行われている。
ここで、血管性型の認知症については、３５〜８５％の割合でＭＢがみられるといわれており、ＭＢを診断することで、発症前の進行を予測する可能性も指摘されている。しかしながら、例えば、医師にとって、ＭＲＩ装置によって収集された三次元画像データに対して、スライス単位で、又は、所定の厚さのスラブ（slab）で最小値投影法（minimum Intensity Projection：ｍＩＰ）による投影処理を行って得られる投影画像の単位でＭＢを観察することは、労力を要していた。また、ＭＢがｍＩＰにおけるスラブ間の境界にあったり、スラブが重複していたりすると、ＭＢの数を正しくカウントすることができない場合もあり得る。
また、例えば、Susceptibility Weighted Imaging（ＳＷＩ）を用いてＭＢの解析を行う方法も提案されている。しかしながら、この方法は、脳の機能領域ごとにＭＢの数をカウントして表にまとめるものであり、ルーチンとして用いるには労力を要する。また、例えば、どこをＭＢとするか、というような画像診断上の基準がないため、客観的な指標として用いることが難しい。
これに対し、例えば、ｍＩＰによって得られる投影画像は簡単に用いることができるが、奥行き方向の情報がないため、脳の全体に対して投影処理を行ってしまうと、投影方向の位置が分かりにくい。そのため、投影方向で異なる位置にＭＢがあったとしても、表示画像上で各ＭＢが重なる確率が増えてしまい、ＭＢが見逃されて過小評価になりやすい。
また、ＭＢを抽出した後にボリュームレンダリングを行う方法も考えられるが、この方法では、奥行き方向の認識はｍＩＰよりは良いものの、回転をさせたとしても脳の半球間でのＭＢの重なりは避けられない。そのため、例えば、読影のレポートやカルテのように、静止画像しか載せられない紙のようなものに、ＭＢの重なりを適切に避けた画像を貼り付けることは難しかった。
このようなことから、本実施形態に係る画像処理装置３００では、医用画像を用いた脳の認知症等の診断における医師の労力を軽減することができるように構成されている。
具体的には、処理回路３５０が、取得機能３５１と、投影機能３５２と、出力機能３５３とを有する。なお、取得機能３５１は、特許請求の範囲における取得部の一例である。また、投影機能３５２は、特許請求の範囲における投影部の一例である。また、出力機能３５３は、特許請求の範囲における出力部の一例である。
取得機能３５１は、脳の三次元画像データを取得する。具体的には、取得機能３５１は、ネットワーク５０を介して、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から脳の三次元画像データを取得する。また、取得機能３５１は、取得した画像データを記憶回路３２０に記憶させる。
例えば、取得機能３５１は、ＭＲＩ装置１００によって脳のＭＢ又は石灰化のコントラストを強調させるイメージング手法で得られた三次元画像データを取得する。例えば、取得機能３５１は、グラディエントエコー（Gradient Echo：ＧＲＥ）法のシーケンスを用いて収集されたＴ２＊強調画像や位相マップ、位相マップより磁化率を求めたQuantitative Susceptibility Map（ＱＳＭ）等の三次元画像データを取得する。
投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データに対して投影処理を行うことで、脳の投影画像を生成する。具体的には、投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データを記憶回路３２０から読み出し、読み出した三次元画像データに対して投影処理を行う。また、投影機能３５２は、投影処理によって生成された脳の投影画像の画像データを記憶回路３２０に記憶させる。
例えば、投影機能３５２は、三次元画像データに対して投影処理を行うことで、脳に生じたＭＢ又は石灰化が描出された投影画像を生成する。例えば、Ｔ２＊強調画像や位相マップ、ＱＳＭ等の三次元画像データに対して投影処理を行うことで、ＭＢや石灰化が描出された投影画像が得られる。例えば、投影機能３５２は、三次元画像データに対してｍＩＰによる投影処理を行うことで、脳の投影画像を生成する。
ここで、例えば、投影機能３５２は、三次元画像データにおける脳の所定の範囲で投影処理を行う。例えば、投影機能３５２は、所定の範囲として、脳表から所定の深さまでの範囲で投影処理を行う。
図２は、第１の実施形態に係る投影機能３５２によって行われる投影処理の一例を示す図である。なお、図２は、コロナル断面に沿った脳の一断面を示している。図２において、斜線を付けた部分は皮質（灰白質）を示しており、皮質の内側にある白色の部分は白質を示している。また、点で網掛けを付けた部分は小脳を示している。
例えば、図２に示すように、投影機能３５２は、三次元画像データにおいて、頭皮や頭蓋骨等のような脳の外側にある部位を削除した後に、大脳２１と小脳２２とを分離し、さらに、大脳２１を右半球２１ａと左半球２１ｂとに分離する。
そして、投影機能３５２は、右半球２１ａ及び左半球２１ｂそれぞれに対して、脳表から所定の深さまでの範囲（図２に示す破線２３と破線２４との間の範囲）を設定する。ここでいう所定の深さは、脳の位置ごとに一定の深さであってもよいし、異なる深さであってもよい。また、ここで設定される範囲は、皮質の厚さが一定でないため白質も含まれることになるが、できる限り白質の部分を除いて、皮質の部分が多く含まれるように設定される。
その後、投影機能３５２は、設定した範囲で、ｍＩＰによる投影処理を行う。このとき、例えば、投影機能３５２は、脳の形を変えずに、脳の表面を１つ又は複数の方向から見た投影方向で投影処理を行う。より具体的には、例えば、投影機能３５２は、右半球２１ａ及び左半球２１ｂそれぞれについて、外側面及び内側面それぞれから見た方向で投影処理を行う。また、例えば、投影機能３５２は、右半球２１ａ及び左半球２１ｂの両方を頂面及び底面それぞれから見た方向で投影処理を行う。また、例えば、投影機能３５２は、さらに、右半球２１ａ及び左半球２１ｂの両方を前面及び後面それぞれから見た方向で投影処理を行ってもよい。
なお、ここでは、脳表から所定の深さまでの範囲で投影処理を行う場合の例を説明したが、投影処理の方法はこれに限られない。例えば、投影機能３５２は、三次元画像データに対してセグメンテーション処理を行うことで皮質の領域を抽出し、抽出した皮質の領域を対象にして投影処理を行ってもよい。このとき、投影機能３５２は、皮質を抽出するための信号値の閾値として予め設定された所定の閾値に基づいて、皮質の領域を検出する。
また、ここでは、三次元画像データにおける皮質の領域を対象にして投影処理を行う場合の例を説明したが、投影処理の方法はこれに限られない。一般的に、皮質（脳表面からある深さまでにある神経細胞の集合）は脳機能別に領域分類されており、皮質の下や深部は、神経線維の白質が主体であることが知られている。ここで、白質の病変についても、皮質の該当部分と運動神経や感覚神経との連絡部に相当する部分での障害は、各機能に関係すると考えられる。そのため、例えば、投影機能３５２は、白質部分を対象にして投影処理を行ってもよい。また、例えば、投影機能３５２は、まずは皮質部分を対象にして投影処理を行い、その後、必要に応じて白質部分を対象にして投影処理を行うというように、段階的に投影処理を行ってもよい。
出力機能３５３は、投影機能３５２によって生成された投影画像をディスプレイ３４０に出力する。具体的には、出力機能３５３は、投影機能３５２によって生成された投影画像の画像データを記憶回路３２０から読み出し、読み出した画像データをディスプレイ３４０に出力する。
図３は、第１の実施形態に係る出力機能３５３によって出力される投影画像の一例を示す図である。例えば、図３に示すように、出力機能３５３は、右半球及び左半球それぞれについて、外側面及び内側面それぞれから見た投影画像を出力し、さらに、右半球２１ａ及び左半球２１ｂの両方を頂面及び底面それぞれから見た投影画像を出力する。なお、例えば、出力機能３５３は、右半球２１ａ及び左半球２１ｂの両方を前面及び後面それぞれから見た投影画像をさらに出力してもよい。なお、図３において、脳の像の上に示される点状の領域が、ＭＢ又は石灰化の領域を示している。
なお、出力機能３５３は、投影画像を脳表の画像とともに出力してもよい。
図４は、第１の実施形態に係る出力機能３５３によって出力される投影画像の他の例を示す図である。例えば、図４に示すように、出力機能３５３は、脳の機能領域の大分類区画である前頭葉４１、頭頂葉４２、側頭葉４３及び後頭葉４４をそれぞれ示した脳表の画像に投影画像を重畳させて出力する。なお、ここで用いられる脳表の画像は、前頭葉、頭頂葉、側頭葉及び後頭葉を示したものに限られない。例えば、脳の領域を機能別にさらに細分類したブロードマン（Brodmann）の脳地図によって区分けされた機能領域を示したものであってもよい。
このとき、出力機能３５３は、例えば、標準的な脳の形状に機能別の区分けを示したテンプレート画像を用いて、投影画像における各領域の位置を特定する。例えば、出力機能３５３は、表示の対象となる投影画像と同じ被検体の画像であって、脳の形状が比較的明瞭に描出されたＴ１Ｗ画像等の画像に対して、テンプレート画像を変形させながらマッチングすることで、投影画像における各領域の位置を特定する。
また、例えば、出力機能３５３は、投影画像を同じ脳に関する所定の種類のパラメータ画像に重畳させて出力してもよい。ここでいうパラメータ画像は、例えば、脳の血流を表すＣＢＦ（Cerebral Blood Flow）や、皮質厚、Ｔ１値、Ｔ２値、ＰＤ（Proton Density）値、ＡＤＣ（Apparent Diffusion Coefficient）値、ＦＡ（Fractional Anisotropy）値等をマッピングした画像である。例えば、ＣＢＦをマッピングした画像は、一般的にスライス厚がせいぜい２〜３ｃｍであることが多く、同じ厚さで投影処理を行ったとしても、複数のＭＢ又は石灰化が重なることも少ないと考えられる。なお、ここで用いられるパラメータ画像は、例えば、予め取得機能３５１によって取得されて、記憶回路３２０に記憶される。
また、例えば、出力機能３５３は、ＭＲＩ装置１００以外の他の画像診断装置によって収集された画像に投影画像を重畳させて出力してもよい。ここでいう他の画像診断装置は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置や、超音波診断装置、ＰＥＴ装置等である。このような他の画像診断装置によって収集された画像は、例えば、予め取得機能３５１によって取得されて、記憶回路３２０に記憶される。
以上、処理回路３５０が有する各処理機能について説明した。ここで、例えば、上述した各処理機能は、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３２０に記憶される。処理回路３５０は、各プログラムを記憶回路３２０から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する処理機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３５０は、図１に示した各処理機能を有することとなる。
また、図１では、単一の処理回路３５０によって、取得機能３５１、投影機能３５２及び出力機能３５３の処理機能が実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路３５０は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３５０が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
図５は、第１の実施形態に係る画像処理装置３００によって行われる画像処理方法の処理手順を示すフローチャートである。
例えば、図５に示すように、画像処理装置３００では、取得機能３５１が、ＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から脳の三次元画像データを取得する（ステップＳ１０１）。このステップＳ１０１は、例えば、処理回路３５０が取得機能３５１に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。
続いて、投影機能３５２が、三次元画像データにおいて、頭皮や頭蓋骨等のような脳の外側にある部位を削除する（ステップＳ１０２）。その後、投影機能３５２は、投影処理の対象となる範囲を設定し（ステップＳ１０３）、設定した範囲で投影処理を実行する（ステップＳ１０４）。これらステップＳ１０２〜Ｓ１０４は、例えば、処理回路３５０が投影機能３５２に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。
続いて、出力機能３５３が、投影機能３５２によって生成された投影画像をディスプレイ３４０に出力する（ステップＳ１０５）。このステップＳ１０５は、例えば、処理回路３５０が出力機能３５３に対応する所定のプログラムを記憶回路３２０から呼び出して実行することにより実現される。
上述したように、第１の実施形態では、脳の三次元画像データに対して投影処理を行うことで、脳に生じたＭＢ又は石灰化が描出された投影画像が得られる。すなわち、脳組織の皮質や白質、ＭＢや石灰化等の病変を抽出する処理を行わなくても、脳表が抽出できれば、ＭＢや石灰化を表示することができる。
また、第１の実施形態では、投影画像が脳表の画像とともに出力されるので、脳で発生している病変の位置を容易に特定することができる。
また、第１の実施形態では、脳の全体に対して投影処理が行われるのではなく、三次元画像データにおける所定の範囲で投影処理が行われるので、投影画像において複数のＭＢ又は石灰化が重なるのを抑えることができる。
また、第１の実施形態では、脳の表面を１つ又は複数の方向から見た投影方向で投影処理が行われるので、投影方向を回転させながら動画でＭＢや石灰化を観察しなくても、静止画像である投影画像でＭＢや石灰化を容易に観察することができる。また、静止画像である投影画像を読影のレポートやカルテに容易に用いることができる。
また、第１の実施形態では、投影画像が所定の種類のパラメータ画像に重畳されて出力されるので、各種パラメータ間の関係を定性的又は定量的に理解しやすくなり、診断能を向上させることができる。
以上のことから、第１の実施形態によれば、医用画像を用いた脳の認知症等の診断における医師の労力を軽減することができる。
（第１の変形例）
なお、上述した第１の実施形態では、投影機能３５２が、脳の表面を１つ又は複数の方向から見た投影方向で投影処理を行う場合の例を説明したが、投影処理の方法はこれに限られない。
例えば、投影機能３５２は、三次元画像データにおける脳の領域を複数の領域に分割し、分割された領域ごとに投影処理を行ってもよい。
図６は、第１の実施形態に係る投影機能３５２によって行われる投影処理の一例を示す図である。なお、図６は、図２に示した例と同様に、コロナル断面に沿った脳の一断面を示している。図６において、斜線を付けた部分は皮質（灰白質）を示しており、皮質の内側にある白色の部分は白質を示している。また、点で網掛けを付けた部分は小脳を示している。
例えば、図６に示すように、投影機能３５２は、三次元画像データにおいて、頭皮や頭蓋骨等のような脳の外側にある部位を削除した後に、大脳２１と小脳２２とを分離し、さらに、大脳２１を右半球２１ａと左半球２１ｂとに分離する。そして、投影機能３５２は、右半球２１ａ及び左半球２１ｂそれぞれに対して、脳表から所定の深さまでの範囲（図２に示す破線２３と破線２４との間の範囲）を設定する。これらの処理については、図２に示した例と同様である。
そして、本変形例では、例えば、図６に示すように、投影機能３５２は、右半球２１ａを通る投影面２５で、右半球２１ａを、外側面及び頂面を含む領域２１ｃと、内側面及び底面を含む領域２１ｄとに分割する。また、投影機能３５２は、左半球２１ｂを通る投影面２６で、左半球２１ｂを、外側面及び頂面を含む領域２１ｅと、内側面及び底面を含む領域２１ｆとに分割する。ここで、例えば、投影面２５及び２６は、いずれもコロナル断面に垂直な面である。
その後、投影機能３５２は、設定した範囲で、ｍＩＰによる投影処理を行う。このとき、例えば、投影機能３５２は、分割した領域それぞれについて、脳の形を変えずに、投影面に垂直な投影方向（図６に示す実線の矢印の方向）で投影処理を行う。この結果、右半球２１ａの外側面及び頂面を含む投影画像、右半球２１ａの内側面及び底面を含む投影画像、左半球２１ｂの外側面及び頂面を含む投影画像、左半球２１ｂの内側面及び底面を含む投影画像の４つの投影画像が得られる。
このように、脳の領域を４つの領域に分割して投影処理を行うことによって、第１の実施形態で説明したように８つの方向（右半球の外側面及び内側面、左半球の外側面及び内側面、頂面、底面それぞれから見た方向）から投影処理を行う場合と比べて、少ない数の投影画像で脳の全体を観察することができる。
なお、一般的に、脳は前後に長いことから、コロナル断面に垂直な面で脳の領域を分割するのが好ましいが、脳の領域を分割する方法はこれに限られない。例えば、投影機能３５２は、ディスプレイ３４０に脳のサジタル断面像を表示し、表示したサジタル断面像上で領域分割用の断面の位置を設定する操作を操作者から受け付けてもよい。
また、脳の領域を分割する単位は、上述した例に限られない。例えば、投影機能３５２は、機能別に区分けされた複数の領域に脳の領域を分割してもよい。
例えば、投影機能３５２は、前頭葉、頭頂葉、側頭葉、及び後頭葉を含む複数の領域に脳の領域を分割する。または、例えば、投影機能３５２は、ブロードマン（Brodmann）の脳地図により区分けされた複数の領域に脳の領域を分割する。または、例えば、投影機能３５２は、血管支配領域ごとに区分けされた複数の領域に脳の領域を分割する。
（第２の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、投影機能３５２が、脳の形を変えずに投影処理を行う場合の例を説明したが、投影処理の方法はこれに限られない。
例えば、投影機能３５２は、脳の形を変形させた後に投影処理を行ってもよい。例えば、投影機能３５２は、脳の脳表が平坦に揃うように三次元画像データを変換した後に、投影処理を行う。
図７は、第２の変形例に係る投影機能３５２によって行われる投影処理の一例を示す図である。例えば、投影機能３５２は、図６に示した例と同様に、右半球を、外側面及び頂面を含む領域と、内側面及び底面を含む領域とに分割し、左半球を、外側面及び頂面を含む領域と、内側面及び底面を含む領域とに分割する。なお、ここでは、分割された４つの領域のうち、右半球２１ａの外側面及び頂面を含む領域２１ｃを例に挙げて説明するが、他の領域についても同様の処理が行われる。
例えば、図７に示すように、投影機能３５２は、脳表（図７に破線７３で示す）が平坦に揃うように脳の内側の領域を伸ばすことで、脳の三次元画像データを変換する。その後、投影機能３５２は、脳表から所定の深さまでの範囲（図７に示す破線７３と破線７４との間の範囲）を設定する。そして、投影機能３５２は、設定した範囲で、ｍＩＰによる投影処理を行う。
この結果、右半球２１ａの外側面及び頂面を脳表が平坦になるように伸ばした投影画像が得られる。また、同様の処理を行うことで、右半球２１ａの内側面及び底面を脳表が平坦になるように伸ばした投影画像、左半球２１ｂの外側面及び頂面を脳表が平坦になるように伸ばした投影画像、左半球２１ｂの内側面及び底面を脳表が平坦になるように伸ばした投影画像も得られる。
また、例えば、投影機能３５２は、三次元画像データにおける脳の皮質部分を抽出し、抽出された皮質部分の表面が平坦に揃うように三次元画像データを変換した後に、投影処理を行ってもよい。
図８は、第２の変形例に係る投影機能３５２によって行われる投影処理の他の例を示す図である。例えば、投影機能３５２は、図６に示した例と同様に、右半球を、外側面及び頂面を含む領域と、内側面及び底面を含む領域とに分割し、左半球を、外側面及び頂面を含む領域と、内側面及び底面を含む領域とに分割する。なお、ここでは、分割された４つの領域のうち、右半球２１ａの外側面及び頂面を含む領域２１ｃを例に挙げて説明するが、他の領域についても同様の処理が行われる。
例えば、図８に示すように、投影機能３５２は、三次元画像データに対してセグメンテーション処理を行うことで皮質の領域を抽出した後に、抽出された皮質の領域を表面（図８に破線８３で示す）が平坦に揃うように伸ばすことで、脳の三次元画像データを変換する。その後、投影機能３５２は、脳表から所定の深さまでの範囲（図８に示す破線８３と破線８４との間の範囲）を設定する。ここで、所定の深さは、抽出された皮質部分を含む範囲に設定される。
そして、投影機能３５２は、設定した範囲で、ｍＩＰによる投影処理を行う。この結果、右半球２１ａの外側面及び頂面を皮質部分の表面が平坦になるように伸ばした投影画像が得られる。また、同様の処理を行うことで、右半球２１ａの内側面及び底面を皮質部分の表面が平坦になるように伸ばした投影画像、左半球２１ｂの外側面及び頂面を皮質部分の表面が平坦になるように伸ばした投影画像、左半球２１ｂの内側面及び底面を皮質部分の表面が平坦になるように伸ばした投影画像も得られる。
以上、第１の変形例及び第２の変形例について説明したが、これらの変形例によれば、脳の領域を分割してから投影処理が行われるので、同一のＭＢ又は石灰化が複数の投影画像に重複して表示されることがない。そのため、診断において、ＭＢ又は石灰化の数をより正確にカウントすることができる。
また、上述した実施形態及び変形例では、投影機能３５２がｍＩＰによる投影処理を行う場合の例を説明したが、投影処理の方法はこれに限られない。例えば、平均値投影法や最大値投影法（Maximum Intensity Projection：ＭＩＰ）等が用いられてもよい。
例えば、投影機能３５２は、診断に用いられる画像の種類に応じて投影処理の方法を変えてもよい。より具体的には、例えば、投影機能３５２は、Ｔ２＊強調画像や位相マップが用いられる場合には、ＭＢ及び石灰化の信号値が周辺部の信号値よりも小さくなるため、投影処理としてｍＩＰを用いる。また、例えば、投影機能３５２は、ＱＳＭが用いられる場合には、ＭＢ及び石灰化の信号値が周辺部の信号値よりも大きくなるため、ＭＩＰを用いる。または、例えば、投影機能３５２は、複数種類の画像に共通して、平均値投影法を用いてもよい。
（第３の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、出力機能３５３が、投影画像を脳表の画像とともに出力する場合や、同じ脳に関する所定の種類のパラメータ画像に重畳させて出力する場合の例を説明したが、投影画像の出力方法はこれに限られない。
例えば、出力機能３５３は、脳の領域を機能別に区分けした複数の領域を示すグラフィックを、ＲＯＩ（Region Of Interest）として投影画像上に重畳させて出力してもよい。ここでいう複数の領域は、例えば、前頭葉、頭頂葉、側頭葉、及び後頭葉を含む複数の領域である。または、複数の領域は、ブロードマン（Brodmann）の脳地図により区分けされた複数の領域であってもよいし、血管支配領域ごとに区分けされた複数の領域であってもよい。なお、この場合にも、出力機能３５３は、例えば、前述した脳のテンプレート画像を用いて、投影画像における各領域の位置を特定する。
図９は、第３の変形例に係る出力機能３５３によって出力される投影画像の一例を示す図である。なお、図９は、右半球及び左半球それぞれについて、前面の投影画像と外側面の投影画像とを表示した場合の例を示している。例えば、図９に示すように、出力機能３５３は、領域の輪郭を表すグラフィック９１（図９に破線で示す）を投影画像に重畳させて出力する。このとき、例えば、出力機能３５３は、グラフィック９１として、各領域の輪郭のみを示したグラフィックを表示してもよいし、領域ごとに異なる色又は模様を付けたグラフィックを半透明で表示してもよい。
なお、図９では、右半球の投影画像のみにグラフィックを示した場合の例を示しているが、出力機能３５３は、全ての投影画像又は一部の投影画像にグラフィックを表示してもよい。例えば、出力機能３５３は、表示された複数の投影画像のうち、入力回路３３０を介して操作者から指定された投影画像にグラフィックを表示する。
上述したように、第３の変形例によれば、脳の領域を機能別に区分けした複数の領域を示すグラフィックが投影画像上に重畳されて表示されるので、操作者が、脳の機能別の領域と、脳に生じているＭＢ又は石灰化との位置関係を容易に把握することができる。
（第４の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、出力機能３５３が投影画像を出力する場合の例を説明したが、ＭＢ又は石灰化に関する情報の出力方法はこれに限られない。
例えば、出力機能３５３は、脳の三次元画像データに基づいて、ＭＢ又は石灰化に関する計測結果をさらに出力してもよい。
例えば、投影機能３５２が、脳の三次元画像データに対して複数の異なる方向から投影処理を行うことで、各方向に対応する複数の投影画像を生成する。そして、出力機能３５３が、複数の投影画像上で指定された位置にあるＭＢ又は石灰化に関する計測結果を出力する。
図１０は、第４の変形例に係る出力機能３５３によって出力される計測結果の一例を示す図である。例えば、図１０に示すように、出力機能３５３は、互いに直交するｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれの方向から投影処理を行って得られた３つの投影画像をディスプレイ３４０に出力する。すなわち、ｘ軸方向に脳を投影した投影画像（ｙ−ｚ平面を投影面とした投影画像）と、ｙ軸方向に脳を投影した投影画像（ｘ−ｚ平面を投影面とした投影画像）と、ｚ軸方向に脳を投影した投影画像（ｘ−ｙ平面を投影面とした投影画像）とを出力する。
また、出力機能３５３は、３つの投影画像上に、ｘ軸方向の位置を示すグラフィック１０１と、ｙ軸方向の位置を示すグラフィック１０２と、ｚ軸方向の位置を示すグラフィック１０３とを出力する。各グラフィックの交点は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸で表される三次元空間上の位置を示し、座標（ｘ，ｙ，ｚ）で表される。これにより、操作者は、入力回路３３０を介して各グラフィックを各軸方向に沿って適宜に移動させることで、三次元空間上の任意の位置を指定することができる。
そして、出力機能３５３は、投影画像の元になった三次元画像データに基づいて、操作者によって指定された位置にあるＭＢ又は石灰化の領域を検出し、検出した領域の信号強度及び体積を計測する。例えば、出力機能３５３は、検出した領域の信号強度として、領域内に含まれるボクセルの信号強度の平均値や最大値等を計測する。なお、このとき、出力機能３５３は、例えば、形状が球に近い領域や、周辺から孤立している領域を検出することで、ＭＢ又は石灰化領域を検出する。これにより、例えば、形状が長い領域や、連続した領域が検出されないことになり、血管を除外することができる。
その後、出力機能３５３は、計測した信号強度及び体積を投影画像とともに表示する。例えば、図１０に示すように、出力機能３５３は、操作者によって指定された位置（ｘ，ｙ，ｚ）と、計測した信号強度Ｓ及び体積Ｖを、それぞれ数値で表示する。そして、出力機能３５３は、操作者がグラフィック１０１〜１０３を移動することによって、投影画像上で新たな位置が指定されると、指定された位置に基づいてＭＢ又は石灰化の信号強度及び体積を再計測し、それぞれの表示をリアルタイムに更新する。
一般的に、ｍＩＰ等の投影処理によって得られる投影画像は奥行き方向の情報がなくなってしまうため、投影方向の位置が分かりにくい。これに対し、上記構成によれば、異なる方向に対応する複数の投影画像上で位置を指定することで、操作者が、ＭＢ又は石灰化の位置を容易に同定することができる。これにより、ＭＢ又は石灰化に関する計測がしやすくなる。
または、例えば、出力機能３５３は、ＭＢ又は石灰化に関する計測結果をリストの形式で出力してもよい。
図１１は、第４の変形例に係る出力機能３５３によって出力される計測結果の他の例を示す図である。例えば、図１１に示すように、出力機能３５３は、脳の領域を機能別に区分けした複数の領域それぞれについて、検出したＭＢ又は石灰化の領域の個数及び体積を領域ごとに列挙したリスト１１１を、投影画像とともに表示する。図１１において、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」は、それぞれ、機能別に区分けされた領域を示している。また、「８」、「１０」、「１２」は、それぞれ、ＭＢ又は石灰化の領域の個数を示している。また、「１０／９０」、「１５／１００」、「２０／１２０」は、それぞれ、ＭＢ又は石灰化の領域の体積／機能別に区分けされた領域の体積を示している。
このように、脳の機能別の領域ごとに計測結果を出力することで、操作者が、脳の機能別の領域とＭＢ又は石灰化との関係を把握しやすくなる。
上述したように、第４の変形例によれば、脳の三次元画像データに基づいて、ＭＢ又は石灰化に関する計測結果が出力されるので、操作者に対して、ＭＢ又は石灰化の診断における定量的な指標を提示することができる。
なお、ここでは、計測結果を数値で出力する場合の例を説明したが、計測結果の出力方法はこれに限られない。例えば、出力機能３５３は、計測結果の数値をカラーコード化して出力することで、色によって計測結果の数値を識別できるようにしてもよい。この場合には、例えば、出力機能３５３は、投影画像上に機能別に区分けした領域を重畳させて表示したうえで、領域ごとの計測結果に応じて、各領域を半透明に色付けして表示する。
また、例えば、出力機能３５３は、計測結果をディスプレイ３４０に出力するだけでなく、記憶回路３２０に構築されたデータベースに蓄積してもよい。これにより、例えば、操作者が、所定の期間にわたって蓄積された計測結果を参照することで、ＭＢ又は石灰化の経時的な変化を分析することができるようになる。
（第５の変形例）
また、上述した第１の実施形態及び各変形例では、投影機能３５２が、ｍＩＰ、ＭＩＰ、又は平均値投影法よる投影処理を行う場合の例を説明したが、投影処理の方法はこれに限られない。
例えば、投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データに対してボリュームレンダリングを行うことで、脳の投影画像を生成してもよい。なお、ここでいう投影画像は、ボリュームレンダリング像である。
例えば、投影機能３５２は、脳の三次元画像データに含まれるＭＢ又は石灰化の領域をセグメンテーション処理によって抽出し、抽出した領域のボリュームレンダリング像をディスプレイ３４０に出力する。このとき、投影機能３５２は、ＭＢ又は石灰化を抽出するための信号値の閾値として予め設定された所定の閾値に基づいて、ＭＢ又は石灰化の領域を検出する。なお、例えば、ＭＢ及び石灰化の領域と周辺部の領域との間で信号値の差が小さい場合には、投影機能３５２は、拡大／縮小法等を用いてセグメンテーション処理を行う。
また、例えば、投影機能３５２は、脳の三次元画像データに含まれる所定の部位の領域をセグメンテーション処理によってさらに抽出し、抽出した部位の領域のボリュームレンダリング像をＭＢ又は石灰化の領域のボリュームレンダリング像に重畳させて出力してもよい。例えば、投影機能３５２は、血管の領域のボリュームレンダリング像をＭＢ又は石灰化の領域のボリュームレンダリング像に重畳させて出力する。このとき、例えば、投影機能３５２は、ＭＢ及び石灰化の領域と所定の部位の領域とを異なる色で出力してもよい。
また、例えば、出力機能３５３によってＭＢ又は石灰化に関する計測が行われる場合には、投影機能３５２は、三次元画像データからセグメンテーション処理によって脳全体の領域を抽出する。そして、出力機能３５３が、投影機能３５２によって抽出された脳全体の領域からセグメンテーション処理によってＭＢ又は石灰化の領域を検出し、検出した領域について、個数や体積、信号強度等の計測を行う。
または、例えば、投影機能３５２は、脳を機能別に区分けした複数の領域をそれぞれ三次元画像データから抽出し、抽出した領域ごとにＭＢ又は石灰化に関する計測を行ってもよい。ここでいう複数の領域は、例えば、前頭葉、頭頂葉、側頭葉、及び後頭葉を含む複数の領域である。または、複数の領域は、ブロードマン（Brodmann）の脳地図により区分けされた複数の領域であってもよいし、血管支配領域ごとに区分けされた複数の領域であってもよい。また、例えば、皮質部分と白質部分とに分けて計測を行ってもよい。
なお、ボリュームレンダリングを用いる場合も、ボリュームレンダリング像を表示する方法や、ＭＢ又は石灰化の計測結果を表示する方法としては、上述した第１の実施形態及び各変形例と同様の方法を用いることが可能である。
さらに、ボリュームレンダリングを用いる場合には、例えば、出力機能３５３は、入力回路３３０を介して、ディスプレイ３４０に表示された脳のボリュームレンダリング像に対して、脳の一部を切除したり、脳に穴を開けたりする操作を操作者から受け付けてもよい。その場合には、出力機能３５３は、受け付けた操作に応じてボリュームレンダリングを行うことで、切除や穴によって生じた切断面を表示するとともに、切断面上にＭＢ又は石灰化の領域を表示する。
上述したように、第５の変形例によれば、三次元画像データに対してボリュームレンダリングを行うことで、脳の投影画像が生成されるので、奥行き方向の情報を含めた三次元的な情報を有効利用して、ＭＢ又は石灰化の診断を行うことができる。
（第６の変形例）
以上、第１の実施形態及び各変形例について説明したが、上述した各処理で用いられる範囲や閾値等の設定値は、操作者からの指示に応じて適宜に変更されてもよい。
例えば、上述した第１の実施形態及び各変形例において、投影機能３５２は、三次元画像データにおける脳の所定の範囲で投影処理を行う。そこで、例えば、投影機能３５２は、投影処理の対象となる範囲を操作者からの指示に応じて変更してもよい。この場合に、例えば、投影機能３５２は、操作者によって範囲が変更されるたびに投影処理を再実行する。また、出力機能３５３が、投影機能３５２によって投影処理が再実行されるたびに、投影処理の結果に基づいて、表示中の投影画像や計測結果を更新する。
例えば、上述した第１の実施形態及び各変形例において、投影機能３５２は、信号値に関する所定の閾値に基づいて、投影機能３５２がＭＢ又は石灰化の領域や皮質の領域を抽出する。そこで、例えば、投影機能３５２は、セグメンテーション処理で用いる閾値を操作者からの指示に応じて変更してもよい。この場合に、例えば、投影機能３５２は、操作者によって閾値が変更されるたびにセグメンテーション処理を再実行したうえで、投影処理を再実行する。また、出力機能３５３が、投影機能３５２によって投影処理が再実行されるたびに、投影処理の結果に基づいて、表示中の投影画像や計測結果を更新する。
このように、投影処理で用いられる所定の範囲やセグメンテーション処理で用いられる閾値等の設定値を操作者が変更できるようにすることで、操作者が、表示されている投影画像や計測結果を見ながら、ＭＢ又は石灰化を診断するうえで最適な条件を設定できるようになる。
また、上述した第１の実施形態及び各変形例で説明した各処理は、複数の処理が１つの画像処理装置に実装され、操作者によって適宜に選択されて実行されてもよい。
また、例えば、投影機能３５２が、上述した第１の実施形態及び各変形例で説明した複数の投影処理（例えば、図２、図６、図７、図８に示した投影処理）の中からいずれか１つを選択する操作を操作者から受け付け、操作者によって選択された投影処理を行うようにしてもよい。
また、例えば、出力機能３５３が、上述した第１の実施形態及び各変形例で説明した複数の投影画像の出力方法（例えば、図３、図４、図９に示した出力方法）の中からいずれか１つを選択する操作を操作者から受け付け、操作者によって選択された出力方法で、投影画像を出力するようにしてもよい。
また、例えば、出力機能３５３が、上述した第１の実施形態及び各変形例で説明した複数の計測結果の出力方法（例えば、図１０、図１１に示した出力方法）の中からいずれか１つを選択する操作を操作者から受け付け、操作者によって選択された出力方法で、計測結果を出力するようにしてもよい。
上述したように、第６の変形例によれば、操作者からの指示に応じて、投影画像や計測結果の表示を切り替えることができるので、脳の認知症等の診断における画像処理装置の利便性をより高めることができる。
（第７の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、投影機能３５２が、取得機能３５１によって取得された三次元画像データをそのまま用いて投影処理を行う場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。
例えば、投影機能３５２は、三次元画像データに対して、脳のＭＢ又は石灰化のコントラストを高める処理を行った後に、投影処理を行ってもよい。これにより、投影処理を行った際に、ＭＢ又は石灰化がより明瞭に描出されるようになる。
具体的には、投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データに対して、所定の処理を行うことで、当該処理を行わない場合と比べて脳のＭＢ又は石灰化のコントラストを高めた後に、投影処理を行う。
一般的に、ＭＢや石灰化が生じている組織は、正常組織と比べて磁化率が大きくなるため、その結果、ＭＲ信号における位相の変化が大きくなることが知られている。このことから、例えば、投影機能３５２は、ＭＲＩ装置１００によって脳から収集されたＭＲ信号の位相を表す位相情報に基づいて、脳のＭＢ又は石灰化のコントラストを高めるための所定の処理を行う。
例えば、投影機能３５２は、位相情報に基づいて、背景部の位相を除去する背景位相補正を行い、補正後の位相の分布に基づいて、脳のＭＢ又は石灰化のコントラストを強調させる処理を行う。ここで、背景部は、ＭＢや石灰化が生じていない正常組織の部分である。ＭＢ又は石灰化が生じている部分から発生するＭＲ信号の位相は、正常組織の位相に対して、ＭＢ又は石灰化の磁化による位相の変化が加算されたものとなる。したがって、背景位相補正を行うことで、ＭＢ又は石灰化の部分を特定することができるようになる。
なお、例えば、投影機能３５２は、位相補正処理を行った後の位相の分布から磁化率の分布を求め、当該磁化率の分布に基づいて、脳のＭＢ又は石灰化のコントラストを強調させる処理を行ってもよい。この場合には、例えば、投影機能３５２は、位相マップから磁化率マップを求めるＱＳＭ（Quantitative Susceptibility Mapping）の手法を用いて、磁化率の分布を求める。
例えば、ＭＢや石灰化が磁化すると、その周辺にある組織にも磁化の影響が及び、その結果、ＭＢや石灰化の周辺にある組織から発生するＭＲ信号の位相の変化にも影響が及ぶことになる。これに対し、ＱＳＭの手法によれば、組織ごとの磁化率の分布が得られるので、より正確にＭＢや石灰化の部分を特定することができる。したがって、磁化率の分布に基づいてコントラストの強調を行うことで、位相の分布に基づいてコントラストの強調を行う場合と比べて、ＭＢや石灰化の部分のコントラストをより精度よく強調させることができる。この結果、例えば、ＭＢと空気との間のコントラストが高められるので、空気や頭皮等を除外しなくても、ｍＩＰによって、ＭＢを容易に抽出できるようになる。一方、石灰化の場合には、ＭＩＰによって容易に抽出できるようになる。
なお、物質が磁化するときの磁化率の大きさは、物質の種類によって異なることが知られている。そのため、ＭＲ信号における位相の変化も物質の種類によって異なり、正の値となることもあれば、負の値となることもある。例えば、ＭＢの場合には、ＭＲ信号の位相は負の値となり、石灰化の場合には、ＭＲ信号の位相は正の値となる。このことから、例えば、投影機能３５２は、診断対象がＭＢである場合には、コントラストを負の方向に強調させ、診断対象が石灰化である場合には、コントラストを正の方向に強調させるようにする。
図１２は、第７の変形例に係る投影機能３５２によって行われるＭＢのコントラストを高める処理の一例を示す図である。なお、以下の説明では、図１２に示す４つの図を上から順に、図１２の第１〜第４図と呼ぶ。
図１２の第１図は、脳に生じたＭＢ１２１を示している。また、図１２の第２図は、第１図に示すＭＢ１２１を通る直線上の各位置（一点鎖線で示す）に対応するＭＲ信号の位相の分布を示している。具体的には、φorigは、当該直線上の各位置に対応するＭＲ信号の位相を示しており、φbackは、φorigのうちの背景部の位相を示している。
まず、投影機能３５２は、背景部の位相φbackを求める。例えば、投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データに対して、所定の強度のローパスフィルタを施すことで、背景部の位相φbackを求める。または、例えば、投影機能３５２は、診断用の画像を生成するためのデータとは別のタイミングで同じ脳から収集された背景位相を測定するためのデータに基づいて、背景部の位相φbackを求めてもよい。
続いて、投影機能３５２は、三次元画像データにおけるＭＲ信号の位相φorigから背景部の位相φbackを差し引くことで、補正後の位相φcorを算出する。これにより、例えば、図１２の第３図に示すように、背景部の範囲ではゼロとなり、ＭＢの範囲では負の値となる位相φcorの分布が得られる。
その後、投影機能３５２は、算出した補正後の位相φcorの分布に基づいて、脳のＭＢのコントラストを強調させる処理を行う。例えば、投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データに対して、位相φcorの値が負の方向に大きくなるほど重み付けが大きくなるフィルタを施すことで、ＭＢの部分の信号値を強調させる。ここでいうフィルタとしては、例えば、コサインフィルタ（cosine filter）が用いられる。
または、投影機能３５２は、補正後の位相φcorの分布に基づいてコントラストを強調させる処理を行う代わりに、ＱＳＭ等の手法により、補正後の位相φcorの分布から磁化率χの分布を求める。これにより、例えば、図１２の第４図に示すように、背景部の範囲ではゼロとなり、ＭＢの範囲では負の値となる磁化率χの分布が得られる。
その後、投影機能３５２は、求めた磁化率χの分布に基づいて、脳のＭＢのコントラストを強調させる処理を行う。例えば、投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データに対して、磁化率χの値が負の方向に大きくなるほど重み付けが大きくなるフィルタを施すことで、ＭＢの部分の信号値を強調させる。
図１３は、第７の変形例に係る投影機能によって行われる石灰化のコントラストを高める処理の一例を示す図である。なお、以下の説明では、図１３に示す４つの図を上から順に、図１３の第１〜第４図と呼ぶ。
図１３の第１図は、脳に生じた石灰化１３１を示している。また、図１３の第２図は、第１図に示す石灰化１３１を通る直線上の各位置（一点鎖線で示す）に対応するＭＲ信号の位相の分布を示している。具体的には、φorigは、当該直線上の各位置に対応するＭＲ信号の位相を示しており、φbackは、φorigのうちの背景部の位相を示している。
まず、投影機能３５２は、図１２を参照して説明した例と同様に、背景部の位相φbackを求めた後に、三次元画像データにおけるＭＲ信号の位相φorigから背景部の位相φbackを差し引くことで、補正後の位相φcorを算出する。これにより、例えば、図１３の第３図に示すように、背景部の範囲ではゼロとなり、石灰化の範囲では正の値となる位相φcorの分布が得られる。
その後、投影機能３５２は、算出した補正後の位相φcorの分布に基づいて、脳の石灰化のコントラストを強調させる処理を行う。例えば、投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データに対して、位相φcorの値が正の方向に大きくなるほど重み付けが大きくなるフィルタを施すことで、石灰化の部分の信号値を強調させる。ここでいうフィルタとしては、例えば、コサインフィルタが用いられる。
または、投影機能３５２は、補正後の位相φcorの分布に基づいてコントラストを強調させる処理を行う代わりに、ＱＳＭ等の手法により、補正後の位相φcorの分布から磁化率χの分布を求める。これにより、例えば、図１３の第４図に示すように、背景部の範囲ではゼロとなり、石灰化の範囲では正の値となる磁化率χの分布が得られる。
その後、投影機能３５２は、求めた磁化率χの分布に基づいて、脳の石灰化のコントラストを強調させる処理を行う。例えば、投影機能３５２は、取得機能３５１によって取得された三次元画像データに対して、磁化率χの値が正の方向に大きくなるほど重み付けが大きくなるフィルタを施すことで、石灰化の部分の信号値を強調させる。
上述した第７の変形例によれば、投影機能３５２が、三次元画像データに対して、脳のＭＢ又は石灰化のコントラストを高める処理を行った後に、投影処理を行うことで、投影処理を行った際に、ＭＢ又は石灰化がより明瞭に描出されるようになる。これにより、投影画像を用いた脳の診断の精度を向上させることができる。
なお、上述した第７の変形例によれば、ＭＢのコントラストを高めた画像と、石灰化のコントラストを高めた画像とをそれぞれ得ることができる。そこで、例えば、ＭＢのコントラストを高めた画像と、石灰化のコントラストを高めた画像とを合成又は重畳して表示してもよい。
この場合には、投影機能３５２が、第７の変形例で説明したように、ＱＳＭ等の手法によって脳の三次元画像データにおけるＭＢのコントラストを強調させた後に、ｍＩＰによって、ＭＢの投影画像を生成する。また、投影機能３５２が、第７の変形例で説明したように、ＱＳＭ等の手法によって脳の三次元画像データにおける石灰化のコントラストを強調させた後に、ＭＩＰによって、石灰化の投影画像を生成する。そして、出力機能３５３が、ｍＩＰにより生成されたＭＢの投影画像と、ＭＩＰにより生成された石灰化の投影画像とを合成又は重畳したフュージョン（fusion）画像を生成して、ディスプレイ３４０に出力する。
また、ここでは、ｍＩＰやＭＩＰ等の投影処理について説明したが、例えば、ＱＳＭ等の手法によってＭＢ又は石灰化のコントラストを高めた三次元画像データを用いて、ＭＢ又は石灰化を抽出するセグメンテーション処理を行ってもよい。
この場合には、投影機能３５２が、第７の変形例で説明したように、ＱＳＭ等の手法によって脳の三次元画像データにおけるＭＢのコントラストを強調させた後に、セグメンテーション処理によって、ＭＢ又は石灰化の領域を抽出する。例えば、ＱＳＭによって得られる画像は、三次元画像データとしてボクセルごとに絶対値を有している。そこで、例えば、投影機能３５２が、ＱＳＭによって得られた三次元画像データに対して、重み付けのフィルタ等を施すことによってＭＢ又は石灰化のコントラストを強調した後に、セグメンテーション処理によってＭＢ又は石灰化の領域を抽出する。さらに、例えば、投影機能３５２は、セグメンテーション処理によって三次元画像データから脳表等の所定の部位の領域を抽出した後に、抽出した部位の領域のボリュームレンダリング像と、ＭＢ又は石灰化の領域のボリュームレンダリング像とを生成し、それぞれのボリュームレンダリング像を重畳して出力してもよい。このように、三次元画像データにおけるＭＢ又は石灰化のコントラストを強調させた後にセグメンテーション処理を行うことで、ＭＢ又は石灰化の抽出精度を高めることができる。
（第２の実施形態）
また、第１の実施形態では、画像処理装置の実施形態を説明したが、本願が開示する画像処理の実施形態はこれに限られない。例えば、本願が開示する画像処理方法は、ＭＲＩ装置で実施することも可能である。以下では、第２の実施形態として、ＭＲＩ装置の実施形態を説明する。
図１４は、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置の構成例を示す図である。例えば、図１４に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、傾斜磁場電源３、送信コイル４、送信回路５、受信コイル６、受信回路７、寝台８、入力回路９、ディスプレイ１０、記憶回路１１、処理回路１２〜１５、ＥＣＧセンサ１６、及びＥＣＧ回路１７を備える。
静磁場磁石１は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、内周側に形成される撮像空間に一様な静磁場を発生させる。例えば、静磁場磁石１は、永久磁石や超伝導磁石等によって実現される。
傾斜磁場コイル２は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、静磁場磁石１の内周側に配置される。傾斜磁場コイル２は、互いに直交するｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を発生させる３つのコイルを有する。ここで、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸は、ＭＲＩ装置１００に固有の装置座標系を構成する。例えば、ｘ軸の方向は、鉛直方向に設定され、ｙ軸の方向は、水平方向に設定される。また、ｚ軸の方向は、静磁場磁石１によって発生する静磁場の磁束の方向と同じに設定される。
傾斜磁場電源３は、傾斜磁場コイル２が有する３つのコイルそれぞれに個別に電流を供給することで、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を撮像空間に発生させる。ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸それぞれに沿った傾斜磁場を適宜に発生させることによって、互いに直交するリードアウト方向、位相エンコード方向、及びスライス方向それぞれに沿った傾斜磁場を発生させることができる。ここで、リードアウト方向、位相エンコード方向、及びスライス方向それぞれに沿った軸は、撮像の対象となるスライス領域又はボリューム領域を規定するための論理座標系を構成する。なお、以下では、リードアウト方向に沿った傾斜磁場をリードアウト傾斜磁場と呼び、位相エンコード方向に沿った傾斜磁場を位相エンコード傾斜磁場と呼び、スライス方向に沿った傾斜磁場をスライス傾斜磁場と呼ぶ。
各傾斜磁場は、静磁場磁石１によって発生する静磁場に重畳され、磁気共鳴（Magnetic Resonance：ＭＲ）信号に空間的な位置情報を付与するために用いられる。具体的には、リードアウト傾斜磁場は、リードアウト方向の位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させることで、ＭＲ信号にリードアウト方向に沿った位置情報を付与する。また、位相エンコード傾斜磁場は、位相エンコード方向に沿ってＭＲ信号の位相を変化させることで、ＭＲ信号に位相エンコード方向の位置情報を付与する。また、スライス傾斜磁場は、撮像領域がスライス領域の場合には、スライス領域の方向、厚さ、枚数を決めるために用いられ、撮像領域がボリューム領域である場合には、スライス方向の位置に応じてＭＲ信号の位相を変化させることで、ＭＲ信号にスライス方向に沿った位置情報を付与する。
送信コイル４は、中空の略円筒形状（円筒の中心軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成され、傾斜磁場コイル２の内側に配置される。送信コイル４は、送信回路５から出力されるＲＦ（Radio Frequency）パルスを撮像空間に印加する。
送信回路５は、ラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル４に出力する。例えば、送信回路５は、発振回路、位相選択回路、周波数変換回路、振幅変調回路、及び、ＲＦ増幅回路を有する。発振回路は、静磁場中に置かれた対象原子核に固有の共鳴周波数のＲＦパルスを発生する。位相選択回路は、発振回路から出力されるＲＦパルスの位相を選択する。周波数変換回路は、位相選択回路から出力されるＲＦパルスの周波数を変換する。振幅変調回路は、周波数変換回路から出力されるＲＦパルスの振幅を例えばｓｉｎｃ関数に従って変調する。ＲＦ増幅回路は、振幅変調回路から出力されるＲＦパルスを増幅して送信コイル４に出力する。
受信コイル６は、撮像空間に置かれた被検体Ｓに装着され、送信コイル４によって印加されるＲＦ磁場の影響で被検体Ｓから放射されるＭＲ信号を受信する。また、受信コイル６は、受信したＭＲ信号を受信回路７へ出力する。例えば、受信コイル６には、撮像対象の部位ごとに専用のコイルが用いられる。ここでいう専用のコイルは、例えば、頭部用の受信コイル、脊椎用の受信コイル、腹部用の受信コイル等である。
受信回路７は、受信コイル６から出力されるＭＲ信号に基づいてＭＲ信号データを生成し、生成したＭＲ信号データを処理回路１３に出力する。例えば、受信回路７は、選択回路、前段増幅回路、位相検波回路、及び、アナログデジタル変換回路を有する。選択回路は、受信コイル６から出力されるＭＲ信号を選択的に入力する。前段増幅回路は、選択回路から出力されるＭＲ信号を増幅する。位相検波回路は、前段増幅器から出力されるＭＲ信号の位相を検波する。アナログデジタル変換回路は、位相検波器から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換することでＭＲ信号データを生成し、生成したＭＲ信号データを処理回路１３に出力する。
なお、ここでは、送信コイル４がＲＦパルスを印加し、受信コイル６がＭＲ信号を受信する場合の例を説明するが、送信コイル及び受信コイルの形態はこれに限られない。例えば、送信コイル４が、ＭＲ信号を受信する受信機能をさらに有してもよい。また、受信コイル６が、ＲＦ磁場を印加する送信機能をさらに有していてもよい。送信コイル４が受信機能を有している場合は、受信回路７は、送信コイル４によって受信されたＭＲ信号からもＭＲ信号データを生成する。また、受信コイル６が送信機能を有している場合は、送信回路５は、受信コイル６にもＲＦパルスを出力する。
寝台８は、被検体Ｓが載置される天板８ａを備え、被検体Ｓの撮像が行われる際に、静磁場磁石１及び傾斜磁場コイル２の内側に形成される撮像空間へ天板８ａを挿入する。例えば、寝台８は、長手方向が静磁場磁石１の中心軸と平行になるように設置される。
入力回路９は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。例えば、入力回路９は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。入力回路９は、処理回路１５に接続されており、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１５へ出力する。
ディスプレイ１０は、各種情報及び各種画像を表示する。例えば、ディスプレイ１０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。ディスプレイ１０は、処理回路１５に接続されており、処理回路１５から送られる各種情報及び各種画像のデータを表示用の電気信号に変換して出力する。
記憶回路１１は、各種データを記憶する。例えば、記憶回路１１は、ＭＲ信号データや画像データを被検体Ｓごとに記憶する。例えば、記憶回路１１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子やハードディスク、光ディスク等によって実現される。
処理回路１２は、寝台制御機能１２ａを有する。例えば、処理回路１２は、プロセッサによって実現される。寝台制御機能１２ａは、寝台８に接続されており、制御用の電気信号を寝台８へ出力することで、寝台８の動作を制御する。例えば、寝台制御機能１２ａは、入力回路９を介して、天板８ａを長手方向、上下方向又は左右方向へ移動させる指示を操作者から受け付け、受け付けた指示に従って天板８ａを移動するように、寝台８が有する天板８ａの駆動機構を動作させる。
処理回路１３は、実行機能１３ａを有する。例えば、処理回路１３は、プロセッサによって実現される。実行機能１３ａは、各種パルスシーケンスを実行する。具体的には、実行機能１３ａは、処理回路１５から出力されるシーケンス実行データに基づいて傾斜磁場電源３、送信回路５及び受信回路７を駆動することで、各種パルスシーケンスを実行する。
ここで、シーケンス実行データは、ＭＲ信号データを収集するための手順を示すパルスシーケンスを定義した情報である。具体的には、シーケンス実行データは、傾斜磁場電源３が傾斜磁場コイル２に電流を供給するタイミング及び供給される電流の強さ、送信回路５が送信コイル４に供給するＲＦパルス電流の強さや供給タイミング、受信回路７がＭＲ信号を検出する検出タイミング等を定義した情報である。
また、実行機能１３ａは、各種パルスシーケンスを実行した結果として、受信回路７からＭＲ信号データを受信し、受信したＭＲ信号データを記憶回路１１に格納する。なお、実行機能１３ａによって受信されたＭＲ信号データの集合は、前述したリードアウト傾斜磁場、位相エンコード傾斜磁場、及びスライス傾斜磁場によって付与された位置情報に応じて２次元又は３次元に配列されることで、ｋ空間を構成するデータとして記憶回路１１に格納される。
処理回路１４は、画像生成機能１４ａを有する。例えば、処理回路１４は、プロセッサによって実現される。画像生成機能１４ａは、記憶回路１１に格納されたＭＲ信号データに基づいて画像を生成する。具体的には、画像生成機能１４ａは、実行機能１３ａによって記憶回路１１に格納されたＭＲ信号データを読み出し、読み出したＭＲ信号データに後処理すなわちフーリエ変換等の再構成処理を施すことで画像を生成する。また、画像生成機能１４ａは、生成した画像の画像データを記憶回路１１に格納する。
処理回路１５は、ＭＲＩ装置１００が有する各構成要素を制御することで、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。例えば、処理回路１５は、プロセッサによって実現される。例えば、処理回路１５は、入力回路９を介して操作者からパルスシーケンスに関する各種のパラメータの入力を受け付け、受け付けたパラメータに基づいてシーケンス実行データを生成する。そして、処理回路１５は、生成したシーケンス実行データを処理回路１３に送信することで、各種のパルスシーケンスを実行する。また、例えば、処理回路１５は、操作者から要求された画像の画像データを記憶回路１１から読み出し、読み出した画像をディスプレイ１０に出力する。
以上、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００の構成例について説明した。このような構成のもと、ＭＲＩ装置１００は、医用画像を用いた脳の認知症等の診断における医師の労力を軽減することができるように構成されている。
具体的には、処理回路１５が、取得機能１５ａと、投影機能１５ｂと、出力機能１５ｃとを有する。
取得機能１５ａは、上述した第１の実施形態又は各変形例で説明した取得機能３５１と同様の機能を有する。ただし、第１の実施形態における取得機能３５１がＭＲＩ装置１００又は画像保管装置２００から脳の三次元画像データを取得したのに対し、本実施形態に係る取得機能１５ａは、記憶回路１１から脳の三次元画像データを取得する。
投影機能１５ｂは、上述した第１の実施形態又は各変形例で説明した投影機能３５２と同様の機能を有する。
出力機能１５ｃは、上述した第１の実施形態又は各変形例で説明した出力機能３５３と同様の機能を有する。
また、本実施形態では、入力回路９、ディスプレイ１０、記憶回路１１が、上述した第１の実施形態又は各変形例で説明した入力回路３３０、ディスプレイ３４０、記憶回路３２０が有する機能をさらに有する。
以上、処理回路１５が有する各処理機能について説明した。ここで、例えば、上述した各処理機能は、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１１に記憶される。処理回路１５は、各プログラムを記憶回路１１から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する処理機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５は、図１４に示した各処理機能を有することとなる。
なお、図１４では、単一の処理回路１５によって、取得機能１５ａ、投影機能１５ｂ及び出力機能１５ｃの処理機能が実現される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、処理回路１５は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１５が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
このような構成により、第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、医用画像を用いた脳の認知症等の診断における医師の労力を軽減することができる。
また、上述した各実施形態及び各変形例では、脳に生じるＭＢ又は石灰化を診断の対象部位とした場合の例を説明したが、対象部位はこれに限られない。例えば、本願が開示する画像処理方法は、皮膚等に生じる病変部位を診断の対象部位とする場合にも同様に適用が可能である。
なお、上述した第２の実施形態では、ＭＲＩ装置の実施形態を説明したが、本願が開示する画像処理方法は、ＭＲＩ装置以外の他の画像診断装置で実施することも可能である。例えば、本願が開示する画像処理方法は、Ｘ線ＣＴ装置や、超音波診断装置、ＰＥＴ装置等でも同様に実施することが可能である。
また、上述した各実施形態において用いた「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。ここで、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合には、プロセッサは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。また、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され、その機能を実現するようにしてもよい。
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、医用画像を用いた脳の認知症等の診断における医師の労力を軽減することができる。
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。
３００ 画像処理装置
３５０ 処理回路
３５１ 取得機能
３５２ 投影機能
３５３ 出力機能

Claims (22)

  1. 磁気共鳴イメージングによって収集された脳の三次元画像データを取得する取得部と、
    前記三次元画像データに対して、脳の形状に基づいて限定された範囲で投影処理を行うことで、前記脳に生じた微小出血又は石灰化が描出された投影画像を生成する投影部と、
    前記三次元画像データに基づいて、微小出血又は石灰化の領域を検出し、検出した領域内の信号強度の統計値又は当該領域の体積を計測し、計測した統計値又は体積を示す情報を前記投影画像とともに出力する出力部と
    を備える、画像処理装置。
  2. 磁気共鳴イメージングによって収集された脳の三次元画像データを取得する取得部と、
    前記三次元画像データにおける脳の皮質部分を抽出し、抽出された皮質部分を当該皮質部分の表面が平坦になるように伸ばすことによって三次元画像データを変換した後に、当該三次元画像データに対して、平坦になった皮質部分の表面から当該皮質部分を含む深さまでの範囲で投影処理を行うことで、前記脳に生じた微小出血又は石灰化が描出された投影画像を生成する投影部と、
    前記投影画像を出力する出力部と
    を備える、画像処理装置。
  3. 磁気共鳴イメージングによって収集された脳の三次元画像データを取得する取得部と、
    前記三次元画像データにおける微小出血のコントラストを高めた後に、当該三次元画像データに対して、脳の形状に基づいて限定された範囲で投影処理を行うことで、前記脳に生じた微小出血が描出された投影画像を生成し、前記三次元画像データにおける石灰化のコントラストを高めた後に、当該三次元画像データに対して、前記範囲で投影処理を行うことで、前記脳に生じた石灰化が描出された投影画像を生成する投影部と、
    前記微小出血が描出された投影画像と前記石灰化が描出された投影画像とを合成又は重畳した画像を生成して出力する出力部と
    を備える、画像処理装置。
  4. 前記投影部は、前記三次元画像データにおける前記脳の皮質部分を抽出し、抽出された皮質部分の表面が平坦に揃うように前記三次元画像データを変換した後に、前記投影処理を行う、
    請求項１又は３に記載の画像処理装置。
  5. 前記出力部は、前記三次元画像データに基づいて、微小出血又は石灰化に関する計測結果をさらに出力する、
    請求項２又は３に記載の画像処理装置。
  6. 前記投影部は、前記三次元画像データに対して複数の異なる方向から投影処理を行うことで、各方向に対応する複数の投影画像を生成し、
    前記出力部は、前記複数の投影画像上で指定された位置にある微小出血又は石灰化に関する計測結果を出力する、
    請求項５に記載の画像処理装置。
  7. 前記投影部は、前記三次元画像データに対して、所定の処理を行うことで、当該処理を行わない場合と比べて前記脳の微小出血又は石灰化のコントラストを高めた後に、前記投影処理を行う、
    請求項１又は２に記載の画像処理装置。
  8. 前記投影部は、磁気共鳴イメージング装置によって前記脳から収集された磁気共鳴信号の位相を表す位相情報に基づいて、前記所定の処理を行う、
    請求項７に記載の画像処理装置。
  9. 前記投影部は、前記位相情報に基づいて、背景部の位相を除く背景位相補正を行い、補正後の位相の分布に基づいて、前記脳の微小出血又は石灰化のコントラストを強調させる処理を行う、
    請求項８に記載の画像処理装置。
  10. 前記投影部は、前記補正後の位相の分布から磁化率の分布を求め、当該磁化率の分布に基づいて、前記脳の微小出血又は石灰化のコントラストを強調させる処理を行う、
    請求項９に記載の画像処理装置。
  11. 前記三次元画像データは、Ｔ２＊強調画像又は位相マップである、
    請求項１〜１０のいずれか一つに記載の画像処理装置。
  12. 前記投影部は、前記脳の脳表が平坦に揃うように前記三次元画像データを変換した後に、前記投影処理を行う、
    請求項１〜１１のいずれか一つに記載の画像処理装置。
  13. 前記範囲は、脳表から所定の深さまでの範囲である、
    請求項１〜１２のいずれか一つに記載の画像処理装置。
  14. 前記取得部は、磁気共鳴イメージング装置によって前記脳の微小出血又は石灰化のコントラストを強調させるイメージング手法で得られた三次元画像データを取得する、
    請求項１〜１３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
  15. 前記出力部は、前記投影画像を前記脳に関する所定の種類のパラメータ画像に重畳させて出力する、
    請求項１〜１４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
  16. 磁気共鳴イメージングによって収集された脳の三次元画像データを取得する取得部と、
    前記三次元画像データにおける前記脳の領域を複数の領域に分割し、分割された領域ごとに前記三次元画像データに対して投影処理を行うことで、前記脳に生じた微小出血又は石灰化が描出された投影画像を生成する投影部と、
    前記三次元画像データに基づいて、前記複数の領域それぞれについて、微小出血又は石灰化の領域を検出し、検出した領域の個数又は体積を計測し、計測した個数又は体積を示す情報を領域ごとに列挙した情報を前記投影画像とともに出力する出力部と
    を備える、画像処理装置。
  17. 磁気共鳴イメージングによって収集された脳の三次元画像データを取得する取得部と、
    前記三次元画像データにおける前記脳の領域を複数の領域に分割し、分割された複数の領域それぞれについて、領域ごとに異なる投影方向で前記三次元画像データに対して投影処理を行うことで、前記脳に生じた微小出血又は石灰化が描出された投影画像を生成する投影部と、
    前記投影画像を出力する出力部と
    を備える、画像処理装置。
  18. 前記投影部は、機能別に区分けされた複数の領域に前記脳の領域を分割する、
    請求項１７に記載の画像処理装置。
  19. 前記投影部は、前頭葉、頭頂葉、側頭葉、及び後頭葉を含む複数の領域に前記脳の領域を分割する、
    請求項１７に記載の画像処理装置。
  20. 前記投影部は、ブロードマンの脳地図により区分けされた複数の領域に前記脳の領域を分割する、
    請求項１７に記載の画像処理装置。
  21. 前記投影部は、血管支配領域ごとに区分けされた複数の領域に前記脳の領域を分割する、
    請求項１７に記載の画像処理装置。
  22. 前記投影部は、前記三次元画像データに対して最小値投影法による投影処理を行うことで、前記投影画像を生成する、
    請求項１〜２１のいずれか一つに記載の画像処理装置。
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