JP6813759B2 - 投影画像演算処理装置、投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラム - Google Patents

投影画像演算処理装置、投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラム Download PDF

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Description

本発明は、核磁気共鳴画像撮影装置(以下、MRI装置と称する)等の投影画像演算処理装置、これを用いた投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムに関し、詳しくは、被検体のMRI画像のシーケンスである拡散強調画像(diffusion-weighted image:以下、DWI画像とも称する)を可視化するための投影画像演算処理に関するものである。
MRI装置は一度の検査撮影で種類の異なる複数のコントラスト画像を同時に取得できることが利点であり、近年の画像診断技術の進歩に大きく貢献するものとなっている(下記特許文献1を参照)。例えば、一般的には脂肪分と水分の両者を強調するT2強調画像、脂肪分のみを強調するT1強調画像、さらにそれぞれの画像から脂肪分や水分の信号を低減させた脂肪抑制画像や水抑制画像等が知られている。
さらに、MRI装置は水素原子(プロトン)の動きを捉えることで被検体の画像化を行うものであるが、1990年代より水分子の拡散運動を可視化する「拡散強調画像」の開発がなされ、これを用いて診断が行われるようになっている(下記特許文献2を参照)。
元々、この「拡散強調画像」は、脳梗塞による脳浮腫の状態を捉えることに優れた効果を発揮することが知られていたが、最近、体内における癌細胞が周辺部位よりも強く信号を発することが明らかとなり、この現象を利用して、全身の体内状態を「拡散強調画像」に表すことにより、全身の腫瘍の検索撮影を行うことが提案された。
近年、MRIのガドリニウム造影剤の危険性(アレルギーや脳沈着)が知られるようになり、「拡散強調画像」が造影剤も被爆も伴わない検査法としてますます注目され始めている。
ところで、腫瘍を検索する目的で撮影された全身の拡散強調画像は身体を広範囲に撮影するため、モニタにおける画像表示は通常「最大値投影法(Maximum Intensity Projection:以下、MIP法とも称する)」を利用した投影表示で外観を俯瞰する。これは、従来から同様の目的で撮影されてきた陽電子断層撮影法(Positron Emission CT : 以下、PETと称する)の表示法に由来する手法であり、投影表示から見るべき位置を判断し、その他の種類のコントラスト手法であるMRI画像を参照して読影を進める。また拡散強調画像はその後に撮影されたものを追加して、相関をとることで、拡散係数画像(Apparent Diffusion Coefficient Map:以下、ADC画像と称する)を得ることができる。
このADC画像のピクセル値は細胞の密度を反映しているとされ、ピクセルあたりの腫瘍細胞の量に相関するものと見られている。
近年では全身MRIの画像から腫瘍の体積を測り、この測定結果に基づいて治療の経過観察を行う取り組みが提案されている。
さらに、抽出された領域のピクセル全体のADC値の時間的推移を観察することで、腫瘍密度の時間的な推移から治療の効果を判定し得る可能性が示唆されている。このときADC値の情報はROI(Region Of Interest:関心領域と称する)を設定することで、または色分け表示をして可視容易化することで得られる。
特開2014‐91020号公報 特開2016‐73679号公報
上述したような特徴を有するADC画像の情報を、例えば全身領域について投影表示される拡散強調画像の情報とリンクさせて3次元的に把握可能であれば、全身領域について投影表示される拡散強調画像の各領域において、腫瘍の体積と密度を反映するADC値を同時に把握できるため、臨床的に有意義である。
しかしながら、ADC画像はスライス画像として表されるものとして認識されており、3次元画像として表すことはされていなかった。
またADC画像によっては、拡散強調画像のように腫瘍の位置を明確に特定することが難しいので、通常、投影表示の手法によって表示することはされていなかった。
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、3次元的に投影表示される第1の医用画像の関心領域において、その関心領域に対応する第2の医用画像の信号値を同時に把握することが可能な、投影画像演算処理装置、これを用いた投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムを提供することを目的とするものである。
上記課題を解決するために、本発明の第1の投影画像演算処理装置は、
被検体をMRI装置により撮影して得られた、拡散強調画像に係る拡散強調画像データおよびADC画像に係るADC画像データを格納するメモリ手段と、
該メモリ手段に格納された、該拡散強調画像データおよび該ADC画像データを読み出し、読み出されたこれらの画像データに、前記拡散強調画像および前記ADC画像を各々3次元投影表示するための投影演算処理を施す投影演算処理手段と、
該投影演算処理手段において該投影演算処理が施された、前記拡散強調画像データおよび前記ADC画像データにより、前記拡散強調画像および前記ADC画像が3次元投影表示される投影表示面を有するモニタ手段とを備え、
前記投影演算処理手段は、
前記拡散強調画像データの所定の範囲に位置するレンダリング領域を特定する領域特定部と、
前記ADC画像データにおいて、前記拡散強調画像データで前記所定の範囲に特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定する座標特定部と、
前記モニタ手段の投影表示面上に3次元投影表示される前記拡散強調画像上において、前記領域特定部により前記所定の範囲に特定された前記レンダリング領域の各画素については、前記座標特定部により特定された前記ADC画像データの前記画素の信号値に設定されるように前記ADC画像を前記投影表示面の前記拡散強調画像上の前記所定の範囲に、前記拡散強調画像の投影法とは異なる投影法で3次元投影表示する投影演算処理部を備
前記投影演算処理部における画像の画素の信号値の投影表示の手法は、前記拡散強調画像については最大値投影法を採用し、前記ADC画像については最小値投影法を採用することを特徴とするものである。
た、上記課題を解決するために、本発明の第2の投影画像演算処理装置は、
被検体をCT装置により撮影して得られた、CT画像に係るCT画像データおよび、SPECT画像に係るSPECT画像データとPET画像に係るPET画像データのうちのいずれか一方を格納するメモリ手段と、
該メモリ手段に格納された、該CT画像データおよび、該SPECT画像データとPET画像データのうちのいずれか一方を読み出し、読み出されたこれらの画像データに、前記CT画像および、前記SPECT画像と前記PET画像のうちのいずれか一方を各々3次元投影表示するための投影演算処理を施す投影演算処理手段と、
該投影演算処理手段において該投影演算処理が施された、前記CT画像データおよび、前記SPECT画像データと前記PET画像データのうちのいずれか一方により、該CT画像および、該SPECT画像と該PET画像のうちのいずれか一方が3次元投影表示される投影表示面を有するモニタ手段とを備え、
前記投影演算処理手段は、
前記CT画像データの所定の範囲に位置するレンダリング領域を特定する領域特定部と、
前記SPECT画像データと前記PET画像データのうちのいずれか一方において、前記CT画像データで前記所定の範囲に特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定する座標特定部と、
前記モニタ手段の投影表示面上に3次元投影表示される前記CT画像上において、前記領域特定部により前記所定の範囲に特定された前記レンダリング領域の各画素については、前記座標特定部により特定された、前記SPECT画像データと前記PET画像データのうちのいずれか一方の前記画素の信号値に設定されるように前記SPECT画像と前記PET画像のうちのいずれか一方を前記投影表示面の前記CT画像上の前記所定の範囲に、前記CT画像の投影法とは異なる投影法で3次元投影表示する投影演算処理部を備
前記投影演算処理部における画像の画素の信号値の投影表示の手法は、前記CT画像については最大値投影法を採用し、前記SPECT画像と前記PET画像のうちのいずれか一方については最小値投影法を採用することを特徴とするものである。
さらに、上述した各投影画像演算処理装置において、レンダリング領域に含まれる画素を、その画素に対応する前記ADC画像の画素、または前記SPECT画像と前記PET画像のいずれか一方の画素、の信号値の大きさに応じたカラースケールで表示する手段を備えることが好ましい。
また、本発明の投影画像演算処理方法は、
被検体をMRI装置により撮影して得られた、拡散強調画像に係る拡散強調画像データおよびADC画像に係るADC画像データを格納し、該格納された、該拡散強調画像データおよび該ADC画像データを読み出し、読み出されたこれらの画像データに、前記拡散強調画像および前記ADC画像を各々3次元投影表示するための投影演算処理を施し、
該投影演算処理が施された、前記拡散強調画像データおよび前記ADC画像データにより、前記拡散強調画像および前記ADC画像を投影表示面上に3次元投影表示する、投影画像演算処理方法であって、
前記拡散強調画像データの所定の範囲に位置するレンダリング領域を特定するとともに、前記ADC画像データにおいて、前記拡散強調画像データで前記所定の範囲に特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定し、
前記投影表示面上に3次元投影表示される前記拡散強調画像上において、前記所定の範囲に特定された前記レンダリング領域の各画素については、前記特定された前記ADC画像データの前記画素の信号値に設定されるように前記ADC画像を前記投影表示面の前記拡散強調画像上の前記所定の範囲に、前記拡散強調画像の投影法とは異なる投影法で3次元投影表示し、
前記3次元投影表示は、前記拡散強調画像については最大値投影法を採用し、前記ADC画像については最小値投影法を採用して、各々行うことを特徴とするものである。
また、本発明の投影画像演算処理プログラムは、
被検体をMRI装置により撮影して得られた、拡散強調画像に係る拡散強調画像データおよびADC画像に係るADC画像データを格納し、該格納された、該拡散強調画像データおよび該ADC画像データを読み出し、読み出されたこれらの画像データに、前記拡散強調画像および前記ADC画像を各々3次元投影表示するための投影演算処理を施し、該投影演算処理が施された、前記拡散強調画像データおよび前記ADC画像データにより、前記拡散強調画像および前記ADC画像を投影表示面上に3次元投影表示するステップを、コンピュータにおいて実行せしめる投影画像演算処理プログラムであって、
前記拡散強調画像データの所定の範囲に位置するレンダリング領域を特定するとともに、前記ADC画像データにおいて、前記拡散強調画像データで前記所定の範囲に特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定するステップと、
前記投影表示面上に3次元投影表示される前記拡散強調画像上において、前記所定の範囲に特定された前記レンダリング領域の各画素については、前記特定された前記ADC画像データの前記画素の信号値に設定されるように前記ADC画像を前記投影表示面の前記拡散強調画像上の前記所定の範囲に、前記拡散強調画像の投影法とは異なる投影法で3次元投影表示し、該3次元投影表示は、前記拡散強調画像については最大値投影法を採用し、前記ADC画像については最小値投影法を採用して、各々行うステップとを、前記コンピュータにおいて実行せしめることを特徴とするものである。
本発明の投影画像演算処理装置によれば、モニタ手段上に、第1の医用画像と、この医用画像のレンダリング領域の各画素における信号値とが表されるように投影表示し、該投影表示される前記レンダリング領域の各画素の信号値は、これら各画素に対応する第2の医用画像の画素の信号値を用いるようにしている。これにより、従来、3次元表示が適切ではなく、また、投影表示することが難しいような医用画像である第2の医用画像においても、3次元投影表示された第1の医用画像のレンダリング領域の各領域部位に、当該部位における第2の医用画像情報を関連付けて表示することができるので、少なくとも2つの医用画像の各情報を関連付けて表示した3次元投影画像に基づき、臨床的に有意義な診断を支援することができる。
また、本発明の投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムによっても同様の作用効果を奏することができる。
本発明の実施形態に係る投影画像演算処理装置を示すブロック図である。 本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を示すフロ―チャートである。 本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を順に説明する模式図である((A)、(B)、(C))。 本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を順に説明する模式図である((D)、(E))。 本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を順に説明する模式図である(F)。 本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法を順に説明する模式図である(G)。 MRI装置により得られた拡散強調画像の一例を示すものである。 最大値投影法の概念を示す図である。 MRI装置による拡散強調画像に最大値投影表示を適用した図である。 本発明の実施例に係る投影画像演算処理方法において、レンダリング領域の各ピクセルについて、ADC値に応じてカラースケール処理を行う手法を説明する図である((A)、(B)、(C))。 図10(C)に示された内容の説明を理解しやすくするための模式図である。
以下、本発明の実施形態に係る投影画像演算処理装置、投影画像演算処理方法、および投影画像演算処理プログラムについて説明する。
まず、図1のブロック図を用いて、本発明の実施形態に係る投影画像演算処理装置の主要構成を説明する。
この投影画像演算処理装置1は、磁気共鳴画像撮影装置(以下、MRI装置とも称する)により被検体の関心領域を撮影した2種類の医用画像データを読み込むメモリ手段100と、このメモリ手段100に格納された2種類の医用画像データを読み出し、該医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施す投影演算処理手段200と、この投影演算処理手段200において、投影演算処理が施された医用画像データを表示するモニタ手段300とを備えている。
また、投影演算処理手段200は、CPUやハードディスクメモリ等のハードウエアと、プログラムからなるソフトウエアとにより構成されており、上記2種類の医用画像データのうち、第1の医用画像データからレンダリング領域を特定する領域特定部201と、第2の医用画像データに対して、第1の医用画像データで特定されたレンダリング領域の画素(以下、ピクセルと称する)の座標と同一の座標を有するピクセルを特定する座標特定部202と、モニタ手段300上に、第1の医用画像データのレンダリング領域と、このレンダリング領域の各ピクセルにおける画素値とが関連付けて投影されるように、これら各ピクセルの画素値として第2の医用画像データのレンダリング領域の各対応ピクセルの信号値を用いて表示する処理を行う投影演算処理部203を備えている。
なお、投影画像演算処理装置の一般的な装置としてのハードウエア概略構成(必ずしも図面に記載されてはいない)は、CPUや、上述したハードディスクメモリ等のメモリ手段100、表示メモリ、表示装置、マウス、マウスに接続されたコントローラ、キーボード、ネットワークアダプタ等が、バスケーブルによって信号の送受をし得るように接続されており、ネットワークを介してMRI装置や医用画像データベースとの信号の送受信が可能となるように接続されている。
CPUは、ハードディスクメモリや光ディスクメモリ等の記憶装置に格納されるプログラムやプログラムの実行に必要な医用画像情報等のデータをメモリ手段100や上記主メモリに送信し実行する。
医用画像情報は、LAN等のネットワークを介し、医用画像データベースや、MRI装置から取得される。一方、表示メモリは、液晶ディスプレイやEL等のモニタ手段300に表示するための表示データを一時格納する。
マウスやキーボードは、オペレータが投影画像演算処理装置1に対して操作して指示を行うものであり、コントローラは、マウスの状態を検出して、表示モニタ上のマウスポインタの位置を取得し、取得した位置情報等をCPUへ出力する。また、ネットワークアダプタは、投影画像演算処理装置1をLAN、電話回線、インターネット等のネットワークに接続するためのものである。
<実施例>
以下、本実施形態のうち代表的な実施例について説明する。
本実施例においては、MRI装置にて、被検体の関心領域の画像データを抽出するために必要なDWI画像(第1の医用画像)、およびADC画像(第2の医用画像)を取得し、そのディジタルデータがメモリ手段100に入力されるように構成されている。
ここで、DWI画像とは、分子のブラウン運動の程度を画像化したものであって、運動の大きなもの程、低信号で表わされる。撮像法としては、パルスシーケンスと交差するように互いに逆方向となる大きな傾斜磁場(MPG)を印可し、それにより動いていたスピンがリフェーズできなくなった際のMPGの影響の強さの値(b値)を測定する。基本的にはDWI画像もT2強調画像であるため、T2強調画像で高信号な自由度の高い病変は、DWI画像でも高信号となる。
一方、ADC画像は、本来の拡散制限による高信号と区別するために用いられており、MPGが異なる2種類以上の拡散強調画像からボクセルごとに計算されたADCの値を表示した定量画像である。具体的にはADCの値は分子運動の程度を数値化したものであるため、本実施例においては、互いに異なる大きさの2種のMPGが印加されたパルスシーケンスの信号値から下式(1)を用いて求める。
ADC=−(lnS2−lnS1)/(b2−b1)
=ln(S1/S2)/(b2−b1) (1)
ただし、b2は、値が大きい方のb値であり、b1は、値が小さい方のb値であり、S2はb値がb2のときの信号値であり、S1はb値がb1のときの信号値である。
すなわち、ADC値は、b−S平面上で、2つの座標位置である(b1,S1)、(b2,S2)の2点を結ぶ直線の傾きを表すことになる。
メモリ手段100に格納された、被検体のDWI画像データおよびADC画像データは、投影演算処理手段200に入力され、領域特定部201、座標特定部202および投影演算処理部203において、所定のデータ処理がなされて、投影演算処理手段200から出力され、投影演算処理により作成された画像がモニタ手段300に表示される。
領域特定部201では、DWI画像データからレンダリング領域を特定する処理がなされ、座標特定部202では、ADC画像データにおいて、DWI画像データで特定されたレンダリング領域と同じ座標のピクセルを特定する処理がなされ、投影演算処理部203では、DWI画像データの信号値が所定の演算に基づいて投影されるようにモニタ手段300に表示される。
次に、上述した投影演算処理手段200における処理について、上記と同様に、第1の医用画像としてDWI画像を、第2の医用画像としてADC画像をそれぞれ用いた場合を例に挙げて説明する。
メモリ手段100に格納されたDWI画像は、領域特定部201において、所定の手法を用いてレンダリングすべき領域(以下、レンダリング領域と称する)が特定される。ここで所定の手法としては、既存の手法を含めて種々の手法を取り得るが、例えば「大津の閾値」や「パーセンタイル法」等を用いて特定することが可能である。
次に、座標特定部202では、DWI画像について特定した上記レンダリング領域の座標と同じ座標のピクセルをADC画像に対しても特定する。
ここで、被検者の全身のDWI画像は腫瘍が相対的に高信号であるため最大値投影法を用いたMIP(Maximum Intensity Projection)表示を行うように処理されるが、レンダリング領域に表示されるADC画像は画素値が低いほど腫瘍密度が高く悪性と判断されやすいため、最小値投影法を用いたMinIP(Minimum Intensity Projection)表示を行うように処理されることが重要である。
ここで、図2を用いて本実施形態に係る投影画像演算処理方法について、図3〜図6を参照しつつ説明する。
まず、メモリ手段100に格納されたDWI画像10およびADC画像20をダウンロードする(S101:図3(A)を参照)。
次に、投影演算処理手段200の領域特定部201により、DWI画像10内で、レンダリングする領域(以下、レンダリング領域11と称する)を特定する(S102:図3(B)を参照)。
次に、上記領域特定部201および上記座標特定部202により、DWI画像10内で特定されたレンダリング領域11の座標と、同じ座標の領域(レンダリング領域21)をADC画像20内で特定する(S103:図3(C)を参照)。
続いて、投影演算処理部203により、DWI画像10の投影画像をモニタ手段300の表示面30に表示する(S104:図4(D)を参照)。
次に、DWI画像10上にレンダリング領域11が投影されるように表示面30に表示する。また、DWI画像10上に表示されたレンダリング領域11が区間Rの範囲となるように設定する(S105:図4(E)を参照)。
この後、投影演算処理部203により、DWI画像10のレンダリング領域11に、S103において特定されたADC画像20の区間Rの範囲内におけるレンダリング領域21のピクセル情報が表示されるように、すなわち、ADC値の大きさに応じた色が表示されるように設定される(S106:図5(F)を参照)。すなわち、例えば、ADC値が大きい順に、赤色、黄色、青色を設定したときに、その座標のピクセルのADC値と対応する色が、そのピクセルの色として表示されるように設定される。
このようにして、表示面30に、DWI画像10の区間R範囲内のレンダリング領域11に替えて、ADC画像20の区間R範囲内のレンダリング領域21が赤、黄、青の色により区分された状態に表示される。なお、区間R範囲以外の領域には、DWI画像10が表示される(図6(G)を参照)。
本実施例によれば、3次元投影表示されたDWI画像10のレンダリング領域11の各領域部位(ピクセル)に、当該部位(ピクセル)におけるADC画像20の信号値(ADC値)に応じたカラースケールを関連付けて表示することができるので、DWI画像10およびADC画像20の医用画像の各情報を互いに関連付けて表示した3次元投影画像に基づき、臨床的に有意義な診断を支援することができる。
一方、本実施例に係る投影画像演算処理プログラムは、MRI装置による被検体のDWI画像データとADC画像データをメモリ手段100に格納し、格納されたDWI画像データとADC画像データを読み出し、これらの医用画像データに、医用画像を投影表示するための投影演算処理を施し、この投影演算処理が施された医用画像をモニタ手段300上に投影表示するステップを、上述したCPU(コンピュータ)により実行するものである。また、該ステップは、上記DWI画像データからレンダリング領域を特定するとともに、上記ADC画像データにおいて、DWI画像データで特定されたレンダリング領域と同一の座標を有する画素を特定する小ステップと、DWI画像10において、レンダリング領域11の各画素について上記ADC画像20の画素の信号値に基づく情報を投影表示する小ステップとを含むものである。
図7はMRI装置により得られたDWI画像(人体の横断面画像)を示すものであり、腫瘍部が高信号で表されている。
また、前述したように、被検者の全身のDWI画像は腫瘍が相対的に高信号であるため最大値投影法を用いたMIP表示を行うように処理される。図8は、MIP表示の概念を示すものであり、矢印方向を投影方向とし、この投影方向に8つのピクセル50a〜hが配列されているものとする。なお、このピクセル50a〜hの対応ブロック内にそれぞれの信号値が一例として示されている。この場合、MIP表示では、最も高い信号値を示すピクセル50eの信号値がこの投影方向の値として採用される。このような最も高い信号値を示すピクセルの信号値を採用する処理をすべての投影位置について行うことにより、3次元画像の情報をMIP表示により2次元的に表すことができる。DWI画像を最大値投影表示(MIP表示)により表したものを図9に示す。
一方、レンダリング領域に表示されるADC画像は画素値が低いほど腫瘍密度が高く悪性と判断されやすいため、本実施例においては最小値投影法を用いたMinIP表示を行うように処理している。MinIP表示について図示はしないが、上記MIP表示とは逆に、最も低い信号値を示すピクセルの信号値をその投影方向の値として採用するものである。このような最も低い信号値を示すピクセルの信号値を採用する処理をすべての投影位置について行うことにより、3次元画像の情報をMinIP表示により2次元的に表すことができる。
図10は、本実施例の投影画像演算処理方法により作成されていく画像の各段階(A)、(B)、(C)を示すものであり、いずれの段階においても、正面図(正面からの投影画像)と、この正面図上のP-P´線横断面図(横断面画像)を示すものである。
すなわち、(A)はメモリ手段100からダウンロードした画像である。(B)は、関心領域(レンダリング領域)をオレンジ色(白黒図面で表したときには(A)の画像と比べてグレー濃度がやや大きい状態で表されている)で表した画像である。この関心領域はMRI画像をMIP表示することにより表されており、別種の画像から採用したものである。
また、(C)は、オレンジ色で表した関心領域(レンダリング領域)について、上述したようにMRIから計算されたADC画像をMinIP表示とし、その信号値の大きさに応じてカラー表示したものである(特許出願に係る提出図面のようにグレースケールで表わさざるを得ないときは、コントラストのみでしか区別することができないので識別しにくい部分もあるが、本実施例で提案するカラー表示では腫瘍の進行状態等を良好に認識することができる)。
そこで、この図10(C)の内容を、図11の概念図を用いて簡単に説明する。図11(A)に示すように、MRI画像のDWI画像においては、区間Rに位置するレンダリング領域11もMIP表示とされている。この後、上記実施例に示す手法を用いることにより、図11(B)に示すように、上記レンダリング領域11がADC画像のレンダリング領域21に置き換えられる。このときADC画像のレンダリング領域21はMinIP表示とされ、そのADC値の大きい順に赤211、黄212および青213の各色領域とされたカラースケール表示とされる。
本発明の投影画像演算処理装置、これを用いた投影画像演算処理方法および投影画像演算処理プログラムとしては、上記実施形態のものに限られるものではなく、その他の種々の態様の変更が可能である。
例えば、投影画像演算処理装置として、上述した実施形態においては第1の医用画像および第2の医用画像の2種類の医用画像を用いているが、3種類以上の医用画像を用いてもよく、この場合には、第3の医用画像以降は第2の医用画像と同様に扱われるようにしてもよい。
また、上述した実施形態においてはDWI画像についてはMIP表示、ADC画像についてはMinIP表示により投影表示するようにしているが、画素値表示の決定手法は、これに限られるものではなく、各画像についてその他の決定手法により画素値表示を行ってもよい。
また、レンダリング領域の各ピクセルについて、上記ADC画像の信号値に応じた色を付して、カラースケールを施すようにしているが、このカラースケールを施すのに替えて、信号値に応じた濃淡表示あるいは信号値そのものの数字や対応する記号等を記載することも可能である。
また、上記実施形態においてはMRIのDWI画像を第1の医用画像とし、2つのDWI画像から算出されるADC画像を第2の医用画像として用いている。前者を最大値投影表示、後者を最小値投影法で表示しているが、この手法は汎用性があり、例えば第1の医用画像をCT画像(コンピュータ断層画像)とし、第2の医用画像をSPECT画像(単一各種強調断層画像)やPET画像(陽電子強調断層画像)に置き換えることでも、本発明の作用効果を得ることができる。この場合には、冠動脈CT画像から得られる冠動脈を強調する最大値投影画像と、心筋の梗塞領域を撮影したSPECT画像やPET画像の心筋領域を最小値投影法で表示する。このような手法を採用することで血管の秒出力を維持した状態で心筋の不活性領域を強調することができる。
1 投影画像演算処理装置
10 DWI画像(拡散強調画像)
11、21 レンダリング領域
20 ADC画像(拡散係数画像)
30 表示面
50a〜h ピクセル(画素)
100 メモリ手段
200 投影演算処理手段
201 領域特定部
202 座標特定部
203 投影演算処理部
211 赤(色領域)
212 黄(色領域)
213 青(色領域)
300 モニタ手段

Claims (5)

  1. 被検体をMRI装置により撮影して得られた、拡散強調画像に係る拡散強調画像データおよびADC画像に係るADC画像データを格納するメモリ手段と、
    該メモリ手段に格納された、該拡散強調画像データおよび該ADC画像データを読み出し、読み出されたこれらの画像データに、前記拡散強調画像および前記ADC画像を各々3次元投影表示するための投影演算処理を施す投影演算処理手段と、
    該投影演算処理手段において該投影演算処理が施された、前記拡散強調画像データおよび前記ADC画像データにより、前記拡散強調画像および前記ADC画像が3次元投影表示される投影表示面を有するモニタ手段とを備え、
    前記投影演算処理手段は、
    前記拡散強調画像データの所定の範囲に位置するレンダリング領域を特定する領域特定部と、
    前記ADC画像データにおいて、前記拡散強調画像データで前記所定の範囲に特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定する座標特定部と、
    前記モニタ手段の投影表示面上に3次元投影表示される前記拡散強調画像上において、前記領域特定部により前記所定の範囲に特定された前記レンダリング領域の各画素については、前記座標特定部により特定された前記ADC画像データの前記画素の信号値に設定されるように前記ADC画像を前記投影表示面の前記拡散強調画像上の前記所定の範囲に、前記拡散強調画像の投影法とは異なる投影法で3次元投影表示する投影演算処理部を備
    前記投影演算処理部における画像の画素の信号値の投影表示の手法は、前記拡散強調画像については最大値投影法を採用し、前記ADC画像については最小値投影法を採用することを特徴とする投影画像演算処理装置。
  2. 被検体をCT装置により撮影して得られた、CT画像に係るCT画像データおよび、SPECT画像に係るSPECT画像データとPET画像に係るPET画像データのうちのいずれか一方を格納するメモリ手段と、
    該メモリ手段に格納された、該CT画像データおよび、該SPECT画像データとPET画像データのうちのいずれか一方を読み出し、読み出されたこれらの画像データに、前記CT画像および、前記SPECT画像と前記PET画像のうちのいずれか一方を各々3次元投影表示するための投影演算処理を施す投影演算処理手段と、
    該投影演算処理手段において該投影演算処理が施された、前記CT画像データおよび、前記SPECT画像データと前記PET画像データのうちのいずれか一方により、該CT画像および、該SPECT画像と該PET画像のうちのいずれか一方が3次元投影表示される投影表示面を有するモニタ手段とを備え、
    前記投影演算処理手段は、
    前記CT画像データの所定の範囲に位置するレンダリング領域を特定する領域特定部と、
    前記SPECT画像データと前記PET画像データのうちのいずれか一方において、前記CT画像データで前記所定の範囲に特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定する座標特定部と、
    前記モニタ手段の投影表示面上に3次元投影表示される前記CT画像上において、前記領域特定部により前記所定の範囲に特定された前記レンダリング領域の各画素については、前記座標特定部により特定された、前記SPECT画像データと前記PET画像データのうちのいずれか一方の前記画素の信号値に設定されるように前記SPECT画像と前記PET画像のうちのいずれか一方を前記投影表示面の前記CT画像上の前記所定の範囲に、前記CT画像の投影法とは異なる投影法で3次元投影表示する投影演算処理部を備
    前記投影演算処理部における画像の画素の信号値の投影表示の手法は、前記CT画像については最大値投影法を採用し、前記SPECT画像と前記PET画像のうちのいずれか一方については最小値投影法を採用することを特徴とする投影画像演算処理装置。
  3. 前記レンダリング領域に含まれる画素を、その画素に対応する前記ADC画像の画素、または前記SPECT画像と前記PET画像のいずれか一方の画素、の信号値の大きさに応じたカラースケールで表示する手段を備えたことを特徴とする請求項1または2に記載の投影画像演算処理装置。
  4. 被検体をMRI装置により撮影して得られた、拡散強調画像に係る拡散強調画像データおよびADC画像に係るADC画像データを格納し、該格納された、該拡散強調画像データおよび該ADC画像データを読み出し、読み出されたこれらの画像データに、前記拡散強調画像および前記ADC画像を各々3次元投影表示するための投影演算処理を施し、
    該投影演算処理が施された、前記拡散強調画像データおよび前記ADC画像データにより、前記拡散強調画像および前記ADC画像を投影表示面上に3次元投影表示する、投影画像演算処理方法であって、
    前記拡散強調画像データの所定の範囲に位置するレンダリング領域を特定するとともに、前記ADC画像データにおいて、前記拡散強調画像データで前記所定の範囲に特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定し、
    前記投影表示面上に3次元投影表示される前記拡散強調画像上において、前記所定の範囲に特定された前記レンダリング領域の各画素については、前記特定された前記ADC画像データの前記画素の信号値に設定されるように前記ADC画像を前記投影表示面の前記拡散強調画像上の前記所定の範囲に、前記拡散強調画像の投影法とは異なる投影法で3次元投影表示し、
    前記3次元投影表示は、前記拡散強調画像については最大値投影法を採用し、前記ADC画像については最小値投影法を採用して、各々行うことを特徴とする投影画像演算処理方法。
  5. 被検体をMRI装置により撮影して得られた、拡散強調画像に係る拡散強調画像データおよびADC画像に係るADC画像データを格納し、該格納された、該拡散強調画像データおよび該ADC画像データを読み出し、読み出されたこれらの画像データに、前記拡散強調画像および前記ADC画像を各々3次元投影表示するための投影演算処理を施し、該投影演算処理が施された、前記拡散強調画像データおよび前記ADC画像データにより、前記拡散強調画像および前記ADC画像を投影表示面上に3次元投影表示するステップを、コンピュータにおいて実行せしめる投影画像演算処理プログラムであって、
    前記拡散強調画像データの所定の範囲に位置するレンダリング領域を特定するとともに、前記ADC画像データにおいて、前記拡散強調画像データで前記所定の範囲に特定されたレンダリング領域の各画素と同一の座標を有する画素を特定するステップと、
    前記投影表示面上に3次元投影表示される前記拡散強調画像上において、前記所定の範囲に特定された前記レンダリング領域の各画素については、前記特定された前記ADC画像データの前記画素の信号値に設定されるように前記ADC画像を前記投影表示面の前記拡散強調画像上の前記所定の範囲に、前記拡散強調画像の投影法とは異なる投影法で3次元投影表示し、該3次元投影表示は、前記拡散強調画像については最大値投影法を採用し、前記ADC画像については最小値投影法を採用して、各々行うステップとを、前記コンピュータにおいて実行せしめることを特徴とする投影画像演算処理プログラム。
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