JP5777053B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置に関する。

脳内の癌組織を治療する際、癌組織に隣接する神経組織を温存させたまま治療することが重要である。そのため腫瘍と神経との位置関係を出来るだけわかりやすく表示し、治療計画を立てる上でのガイダンスとして使用できる技術の開発が望まれている。

目的は、画像診断能の向上を可能とする画像処理装置を提供することにある。

本実施形態に係る画像処理装置は、脳の神経組織に関する３次元の神経画像と前記脳の腫瘍に関する３次元の腫瘍画像とを記憶する記憶部と、前記神経画像と前記腫瘍画像との合成画像を発生する合成画像発生部と、前記合成画像内の前記腫瘍画像に由来する腫瘍領域に対する前記神経画像に由来する神経領域の解剖学的走行状態に関する指標値を決定する決定部と、前記決定された指標値に応じた情報値が前記合成画像に含まれる前記腫瘍領域に割り付けられた２次元の情報画像を前記合成画像に基づいて発生するカラー画像発生部と、前記発生された情報画像を表示する表示部と、を具備し、前記決定部は、前記指標値として、前記腫瘍領域に含まれる複数の画素の各々から前記神経領域までの距離を計算する。

本実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図。 本実施形態の実施例１に係る神経指標値決定部の処理を説明するための図。 本実施形態の実施例２に係る神経指標値決定部の処理を説明するための図。 図３の局所領域に入り込んでいる神経領域の一例を示す図。 腫瘍と神経束との位置関係を示す図。 本実施形態の実施例３に係る神経指標値決定部の構成を示す図。 本実施形態の実施例３に係る制御部の制御のもとに行われる、実施例３に係る画像処理の典型的な流れを示す図。 図７のステップＳＡ８において表示部により表示される、カラー画像内の腫瘍領域と神経領域とを示す図。 図７のステップＳＡ８において表示部により表示される、カラー画像内の腫瘍領域と神経領域とを示す他の図。 本実施形態の変形例に係る神経指標値決定部の構成を示す図。 本実施形態の変形例に係る制御部の制御のもとに行われる、変形例に係る画像処理の典型的な流れを示す図。 図１１のステップＳＢ２における到達点特定部の処理を説明するための図であり、多重合成画像における腫瘍領域ＲＴ、神経領域ＲＮ、及び脳領域表面ＳＢを示す図。 図１１のステップＳＢ４において表示部により表示される多重カラー画像の一例を示す図。 本実施形態の変形例に係る表示部により表示される模擬的脳画像（ブロードマンの脳地図）を示す図。 変形例に係る表示部により表示される、神経領域の到達点が強調されたブロードマンの脳地図の表示例を示す図。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる画像処理装置を説明する。

図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の構成を示す図である。図１に示すように、画像処理装置１は、記憶部２、抽出部３、合成画像発生部４、神経指標値決定部５、表示画像発生部６、表示部７、操作部８、及び制御部９を備えている。

記憶部２は、被検体の脳の神経組織に関する３次元の機能画像（以下、神経画像と呼ぶことにする。）のデータを記憶する。神経画像は、磁気共鳴イメージング装置により被検体の脳を撮像することにより発生された拡散強調画像に線維追跡技術（トラクトグラフィとも呼ばれる）を施すことにより発生される。神経画像の各ボクセルのボクセル値は、拡散に関する指標値に対応する。拡散に関する指標値としては、例えば、ＡＤＣ（apparent diffusion coefficient）やＦＡ（fractional anisotropy）、ＲＡ（relative anisotropy)、ＶＲ（volume ratio）等が利用されている。線維追跡技術は、拡散テンソルの最大固有値に対応する固有ベクトルが示す方向にあるボクセルを追跡する方法である。また、記憶部２は、被検体の脳に関する３次元の形態画像（以下、脳画像と呼ぶことにする。）のデータを記憶している。脳画像は、磁気共鳴イメージング装置やＸ線コンピュータ断層撮影装置、Ｘ線診断装置、核医学診断装置等の医用画像診断装置により被検体の脳を撮像することにより発生される。脳画像と神経画像とは、同一の被検体に関する画像であり、略同時期に撮像されたものである。この被検体の脳には、腫瘍が発生しているものとする。腫瘍は、癌等の悪性腫瘍であっても、良性腫瘍であってもどちらでもよい。また、記憶部２は、後述する画像処理プログラムを記憶している。

ここで、３次元の画像は、Ｘ、Ｙ、Ｚの直交３次元座標により規定される複数の画素（ボクセル）により構成されているとする。すなわち、３次元の画像は、いわゆるボリューム画像である。２次元の画像は、Ｘ、Ｙの直交２次元座標により規定される複数の画素（ピクセル）により構成されているとする。

抽出部３は、腫瘍領域が有しうるボクセル値に基づいて脳画像から腫瘍領域を抽出する。抽出された腫瘍領域に関する形態画像を腫瘍画像と呼ぶことにする。具体的には、抽出部３は、脳画像に閾値処理や領域抽出処理等の画像処理を施すことにより脳画像から腫瘍領域を抽出する。腫瘍領域に関する腫瘍画像のデータは、記憶部２に記憶される。また、抽出部３は、脳領域表面が有しうるボクセル値に基づいて脳画像から脳領域表面を抽出する。抽出された脳領域表面に関する形態画像を脳表面画像と呼ぶことにする。脳表面画像のデータは、記憶部２に記憶される。

合成画像発生部４は、画像処理により神経画像と腫瘍画像との合成画像を発生する。神経画像と腫瘍画像とが磁気共鳴イメージング装置により発生された場合、神経画像と腫瘍画像とは、撮像段階において機械的に位置合わせされている。この場合、神経画像と腫瘍画像との画像処理による位置合わせは不要である。一方、腫瘍画像が磁気共鳴イメージング装置以外の他の医用画像診断装置により発生された場合、神経画像と腫瘍画像との機械的な位置合わせはなされていない。この場合、神経画像と腫瘍画像との画像処理による位置合わが必要である。例えば、合成画像発生部４は、神経画像と腫瘍画像とにそれぞれ設定された解剖学的に同一な少なくとも１つの特徴点を利用して位置合わせを行う。位置合わせ後、合成画像発生部４は、位置合わせされた神経画像と腫瘍画像とを合成し、合成画像を発生する。また、合成画像発生部４は、同様の方法により、神経画像と腫瘍画像と脳表面画像との合成画像（以下、多重合成画像と呼ぶことにする。）を発生することもできる。

神経指標値決定部５は、合成画像又は多重合成画像内に含まれる腫瘍領域と神経領域との幾何学的配置関係に基づいて、腫瘍領域に対する神経領域の解剖学的走行状態を表現する指標値（以下、神経指標値と呼ぶことにする。）を決定する。神経指標値は、具体的には、腫瘍領域と神経領域との間の距離や、腫瘍領域に含まれる神経領域の量、腫瘍領域に入り込んでいる全神経領域に占める、腫瘍領域内で途切れている神経領域の割合に規定される。

表示画像発生部６は、決定された神経指標値に応じたカラー値が合成画像に含まれる腫瘍領域に割付けられた２次元の画像（以下、カラー画像と呼ぶことにする。）を、合成画像に基づいて発生する。具体的には、表示画像発生部６は、合成画像に含まれる腫瘍領域に神経指標値に応じたＲＧＢ（赤，緑，青）のカラー値を割付ける。この際、表示画像発生部６は、合成画像に含まれる神経領域に特定のカラー値を割付けても良い。次に表示画像発生部６は、カラー値が割付けられた合成画像に３次元画像処理を施し、２次元のカラー画像を発生する。３次元画像処理としては、例えば、ボリュームレンダリング、サーフェスレンダリング、画素値投影処理、ＭＰＲ（multi-planar reconstruction）等が挙げられる。画素値投影処理としては、典型的には、最大値投影法（ＭＩＰ：maximum intensity projection）が採用されるとよい。なお、カラー値の割付は、３次元画像処理前でなく、３次元画像処理後に行われても良い。また、表示画像発生部６は、同様の３次元画像処理により、多重合成画像に基づいて、神経指標値に応じたカラー値が腫瘍領域に割付けられた２次元の画像（以下、多重カラー画像と呼ぶことにする。）を発生することもできる。３次元画像処理の処理対象は、合成画像や多重合成画像に限定されない。例えば、表示画像発生部６は、神経画像や腫瘍画像、脳画像に３次元画像処理を施してもよい。

表示部７は、発生されたカラー画像や多重カラー画像等の種々の表示画像を表示機器に表示する。表示機器としては、例えばＣＲＴディスプレイや、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等が挙げられる。

操作部８は、ユーザからの各種指令や情報入力を入力機器を介して受け付ける。入力機器としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、スイッチボタン等の選択デバイス、あるいはキーボード等が挙げられる。

制御部９は、画像処理装置１の中枢として機能する。制御部９は、記憶部２に記憶されている画像処理プログラムを読み出し、腫瘍等のカラー表示のための画像処理プログラムに従って画像処理装置１内の各部２，３，４，５，６，７，８を制御する。

次に本実施形態に係る画像処理装置１の詳細について説明する。画像処理装置１の動作は、神経指標値の種類に応じて複数の実施例に分けられる。以下、各実施例について説明する。

［実施例１］
実施例１に係る神経指標値は、合成画像又は多重合成画像内の腫瘍領域と神経領域との間の距離（以下、腫瘍―神経間距離と呼ぶことにする。）に設定される。実施例１に係る神経指標値決定部５は、腫瘍領域と神経領域との幾何学的配置関係に基づいて腫瘍―神経間距離を計算する。なお以下の説明においては、腫瘍―神経間距離の計算は、合成画像を利用して行われるとする。

図２は、制御部９の制御のもとに行われる、実施例１に係る神経指標値決定部５の処理を説明するための図である。図２に示すように、合成画像は、腫瘍領域ＲＴと複数の神経領域ＲＮとを含んでいるとする。各神経領域ＲＮは、脳内の１本の神経束に対応している。まず、神経指標値決定部５は、腫瘍領域ＲＴの表面、内部、又は全体に含まれる複数のボクセルＶＯを特定する。特定対象のボクセルを表面のボクセルとするか、内部のボクセルとするかは、全体のボクセルとするかは、ユーザにより操作部８を介して任意に設定される。特定されたボクセルを処理対象ボクセルＶＯと呼ぶことにする。複数の処理対象ボクセルＶＯが特定されると神経指標値決定部５は、各処理対象ボクセルＶＯについて以下の処理を行う。まず、神経指標値決定部５は、各処理対象ボクセルＶＯの垂線ＰＥを算出する。垂線ＰＥが算出されると神経指標値決定部５は、処理対象ボクセルＶＯから腫瘍領域ＲＴ外部に向かう垂線ＰＥ上において処理対象ボクセルＶＯに一番近い位置に存在する神経領域ＲＮのボクセルＶＮを特定する。そして神経指標値決定部５は、特定された神経領域のボクセルＲＮと処理対象ボクセルＶＯとの間の距離（腫瘍―神経間距離）を算出する。このようにして、各処理対象ボクセルＶＯについて腫瘍―神経間距離を算出すると神経指標値決定部５は、神経指標値の計算処理を終了する。各処理対象ボクセルＶＯの座標と腫瘍―神経間距離とのデータは、表示画像発生部６に供給される。

神経指標値決定部５からの各処理対象ボクセルの座標と腫瘍―神経間距離とのデータを利用して、表示画像発生部６は、各処理対象ボクセルに腫瘍―神経間距離に応じたカラー値を割付ける。具体的には、表示画像発生部６は、腫瘍―神経間距離とカラー値とを関連付けたカラーテーブルを保持している。このカラーテーブルを利用して、表示画像発生部６は、各処理対象ボクセルについて腫瘍―神経間距離に応じたカラー値を特定し、特定されたカラー値を処理対象ボクセルに割付ける。例えば、腫瘍領域に接近しているほど濃い赤色が割付けられ、腫瘍領域に離反している濃い青色等の他の色が割付けられると良い。そして表示画像発生部６は、カラー値が割付けられた合成画像に上述の３次元画像処理を施し、２次元のカラー画像を発生する。発生されたカラー画像は、表示部７により表示される。この際、ユーザに腫瘍―神経間距離と画面上の色との対応関係を提示するため、腫瘍―神経間距離とカラー値との対応関係を色で示すカラーバーがカラー画像とともに表示されると良い。

カラー画像に含まれる腫瘍領域の各ピクセルは、腫瘍―神経間距離に応じた色で表示される。従ってユーザは、腫瘍領域内のピクセルの色を識別することで容易に腫瘍近傍の神経の走行状態、具体的には、腫瘍と神経との間の距離を把握することができる。

なお実施例１における処理は、合成画像に対して施されるとした。しかしながら、本実施形態は、これに限定されない。例えば、多重合成画像に対して上述の処理を行っても良い。これにより、腫瘍領域と神経領域と脳表面との位置関係を１つの画像で明瞭に把握することができる。

また、表示される画像は、カラー画像や多重カラー画像のみに限定されない。例えば、表示部７は、３次元の脳画像のＭＰＲ画像やボリュームレンダリング画像にカラー画像や多重カラー画像を重ねて表示しても良い。

［実施例２］
実施例２に係る神経指標値は、合成画像又は多重合成画像内の腫瘍領域に含まれる神経領域の量である。実施例２に係る神経指標値決定部５は、腫瘍領域と神経領域との幾何学的配置関係に基づいて腫瘍領域内の神経領域の量を計算する。なお以下の説明においては、神経領域の量の計算は、合成画像を利用して行われるとする。

図３は、制御部９の制御のもとに行われる、実施例２に係る神経指標値決定部５の処理を説明するための図である。図３に示すように、腫瘍領域ＲＴに神経領域ＲＮが入り込んでいる場合がある。以下、具体的に腫瘍領域ＲＴに入り込んでいる神経領域ＲＮの腫瘍領域ＲＴ内の量の計算方法について説明する。まず神経指標値決定部５は、腫瘍領域ＲＴに複数の局所領域ＲＬを設定する。局所領域ＲＬには、複数のボクセルが含まれている。各局所領域ＲＬの大きさと形状とは、操作部８を介してユーザ等により任意に設定可能である。複数の局所領域ＲＬは、腫瘍領域ＲＴの全体に分布するように設定されても、特定の部位に限局的に分布するように設定されてもどちらでもよい。複数の局所領域ＲＬが特定されると神経指標値決定部５は、各局所領域について以下の処理を行う。神経指標値決定部５は、各局所領域ＲＬに含まれる神経領域ＲＮの量を算出する。神経領域ＲＮの量は、神経領域ＲＮを構成するボクセル数、又は神経領域ＲＮの本数により規定される。ボクセル数とするか、本数とするかは、ユーザにより操作部８を介して任意に設定可能である。なお神経画像は、神経領域ＲＮを神経束単位で１本１本画像処理的に認識可能な空間解像度を有している。

図４は、局所領域ＲＬに入り込んでいる神経領域ＲＮの一例を示す図である。図４の（ａ）は、局所領域ＲＬ内に３本の神経領域ＲＮが存在する場合の様子を示しており、図４の（ｂ）は、局所領域ＲＬ内に１本の神経領域ＲＮが存在する場合の様子を示している。神経指標値決定部５は、例えば、神経領域ＲＮが有しうるボクセル値範囲を統合条件として局所領域ＲＬ内のボクセルを探索し、統合条件を満たすボクセルを次々に統合していく。そして神経指標値決定部５は、統合されたボクセルの個数を計数する。あるいは、神経指標値決定部５は、各統合されたボクセル領域を１本の神経領域ＲＮとみなし、ボクセル領域の個数を神経領域ＲＮの本数とみなして計数する。このようにして、神経指標値決定部５は、各局所領域ＲＬについて神経領域ＲＮの量を計算することができる。各局所領域ＲＬについて神経領域ＲＮの量を算出すると神経指標値決定部５は、神経指標値の計算処理を終了する。各局所領域ＲＬの座標と神経領域ＲＮ内のボクセルの個数又は神経領域の本数とのデータは、表示画像発生部６に供給される。

神経指標値決定部５からの各局所領域の座標と神経領域内のボクセルの個数又は神経領域の本数とのデータを利用して、表示画像発生部６は、各局所領域に神経領域内のボクセルの個数又は神経領域の本数に応じたカラー値を割付ける。具体的には、表示画像発生部６は、神経領域内のボクセルの個数又は神経領域の本数とカラー値とを関連付けたカラーテーブルを保持している。このカラーテーブルを利用して、表示画像発生部６は、各局所領域について神経領域内のボクセルの個数又は神経領域の本数に応じたカラー値を特定し、特定されたカラー値を局所領域内のボクセルに割付ける。例えば、神経領域内のボクセルの個数が多いほど濃い赤色が割付けられ、少ないほど濃い青色等の他の色が割付けられると良い。また、神経領域の本数が多いほど濃い赤色が割付けられ、少ないほど濃い青色等の他の色が割付けられると良い。そして表示画像発生部６は、カラー値が割付けられた合成画像に上述の３次元画像処理を施し、２次元のカラー画像を発生する。発生されたカラー画像は、表示部８により表示される。

カラー画像に含まれる腫瘍領域の各ピクセルは、その近傍に存在する神経領域の量に応じた色で表示される。例えば、腫瘍領域内の神経領域が含まれない箇所と腫瘍領域内の神経領域が含まれる箇所とは、異なる色で表示される。従ってユーザは、腫瘍領域内のピクセルの色を観察することで容易に腫瘍内の神経の走行状態、具体的には、腫瘍内の神経の量を把握することができる。

なお実施例２における処理は、合成画像に対して施されるとした。しかしながら、実施例２は、これに限定されない。例えば、多重合成画像に対して上述の処理を行っても良い。これにより、腫瘍領域と神経領域と脳表面との位置関係を１つの画像で明瞭に把握することができる。

また、表示される画像は、カラー画像や多重カラー画像のみに限定されない。例えば、表示部７は、３次元の脳画像のＭＰＲ画像やボリュームレンダリング画像にカラー画像や多重カラー画像を重ねて表示しても良い。

［実施例３］
実施例３に係る神経指標値は、合成画像又は多重合成画像に含まれる腫瘍領域に入り込んでいる全神経領域に占める、腫瘍領域内の途切れている神経領域の割合である。実施例３に係る神経指標値決定部５は、腫瘍領域と神経領域との幾何学的配置関係に基づいて、腫瘍領域内の全神経領域に占める、途切れている神経領域の割合を決定する。なお以下の説明においては、割合の決定は、合成画像を利用して行われるとする。

まずは実施例３の背景から説明する。図５は、腫瘍と神経束との位置関係を示す図である。図５に示すように、腫瘍と神経束との位置関係は、大よそ４種類に大別される。すなわち、神経束が腫瘍に近接している、すなわち、腫瘍に入り込んでいない場合（図５の（ａ））、神経束が腫瘍に入り込んでおり、腫瘍内において途切れていない場合（図５の（ｂ））、神経束が腫瘍の周囲の浮腫に入り込んでいる場合（図５の（ｃ））、神経束が腫瘍に入り込んでおり、腫瘍内において途切れている場合（図５の（ｄ））がある。

腫瘍が悪性の場合、腫瘍細胞の構造が破綻している事が多い。そのため、悪性腫瘍の中を通過する神経束は、可視化されにくい。腫瘍が良性の場合、腫瘍細胞の構造が破綻していない事が多い。そのため、神経束は、悪性腫瘍の場合に比して可視化されやすい。換言すれば、腫瘍に接続している神経束が腫瘍内部で途切れている場合、その腫瘍は悪性の疑いがあるといえる。すなわち、腫瘍領域に入り込んでいる全神経領域に占める、途切れている神経領域の割合は、腫瘍の悪性度を計る１つの指標として機能する。そこで、実施例３に係る画像処理装置１は、この割合を決定し、決定された割合に応じたカラー値が割付けられたカラー画像を発生し、発生されたカラー画像を表示する。

図６は、実施例３に係る神経指標値決定部５の構成を示す図である。図６に示すように、神経指標値決定部５は、内包関係判定部５１、途切れ判定部５２、割合設定部５３、及び割合計算部５４を有する。

内包関係判定部５１は、合成画像内の腫瘍領域に神経領域が入り込んでいるか否かをボクセル値に基づいて判定する。途切れ判定部５２は、内包関係判定部５１により腫瘍領域に神経領域が入り込んでいると判定された場合、腫瘍領域内において神経領域が繋がっているか否か、すなわち、神経領域が途切れているか否かを画素値の連続性に基づいて判定する。割合設定部５３は、内包関係判定部５１により腫瘍領域に神経領域が入り込んでいないと判定された場合、その旨の既定値を神経指標値に設定する。途切れ判定部５２により腫瘍領域内において神経領域が繋がっていると判定された場合、割合設定部５３は、その旨の既定値を神経指標値に設定する。割合計算部５４は、途切れ判定部５２により腫瘍領域内において神経領域が途切れていると判定された場合、腫瘍領域に入り込んでいる全神経領域に占める、腫瘍領域内で途切れている神経領域の割合を計算する。

図７は、制御部９の制御のもとに行われる、実施例３に係る画像処理の典型的な流れを示す図である。制御部９は、例えば、ユーザからの操作部８を介した画像処理の開始要求を受けて、実施例３に係る画像処理を開始する。

まず制御部９は、神経指標値決定部５の内包関係判定部５１に判定処理を行わせる（ステップＳＡ１）。ステップＳＡ１において内包関係判定部５１は、腫瘍領域に神経領域が入り込んでいるか否かを、神経領域の周囲のボクセルのボクセル値に基づいて判定する。まず、内包関係判定部５１は、合成画像において腫瘍領域と神経領域とを特定する。腫瘍領域と神経領域とが特定されると内包関係判定部５１は、腫瘍領域と神経領域との位置関係に基づいて腫瘍領域に神経領域が含まれているか否かを判定する。例えば、神経領域の近傍が腫瘍領域を構成するボクセルに囲まれている場合、内包関係判定部５１は、腫瘍領域に神経領域が入り込んでいると判定する。一方、神経領域の近傍が腫瘍領域を構成するボクセルに囲まれていない場合、内包関係判定部５１は、腫瘍領域に神経領域が入り込んでいないと判定する。

ステップＳＡ１において腫瘍領域に神経領域が入り込んでいないと判定された場合（ステップＳＡ１：ＮＯ）、制御部９は、割合設定部５３に設定処理を行わせる（ステップＳＡ２）。ステップＳＡ２において割合設定部５３は、腫瘍領域に神経領域が入り込んでいないことに対応する既定値を神経指標値に設定する。既定値は、ステップＳＡ５において計算される割合が有しうる数値範囲、例えば割合が百分率により計算される場合、０より大きく１００以下の数値範囲に重複しない値に設定される。ステップＳＡ２における既定値は、例えば、ユーザにより操作部８を介して、上述の制限範囲内で任意の値に設定可能である。ステップＳＡ２における既定値としては、例えば、−１等に設定されると良い。

ステップＳＡ１において腫瘍領域に神経領域が入り込んでいると判定された場合（ステップＳＡ１：ＹＥＳ）、制御部９は、神経指標値決定部５の途切れ判定部５２に判定処理を行わせる（ステップＳＡ３）。ステップＳＡ３において途切れ判定部５２は、神経領域が腫瘍領域内で途切れているか否かを画素値の連続性に基づいて判定する。具体的には、途切れ判定部５２は、まず、合成画像内の神経領域を腫瘍領域に向かって追跡し、神経領域が途切れている部分（すなわち、神経領域の端点）を特定する。次に途切れ判定部５２は、途切れている部分が腫瘍領域に含まれているか否かを判定する。例えば、途切れ判定部５２は、途切れている部分の近傍が腫瘍領域に囲まれている場合、その神経領域が腫瘍領域内で途切れていると判定する。一方、途切れ判定部５２は、途切れている部分の近傍が腫瘍領域に囲まれていない場合、その神経領域が腫瘍領域内で途切れていないと判定する。この処理は、途切れている神経領域が特定されるまで、腫瘍領域内の全ての神経領域について行われる。

ステップＳＡ３において途切れている神経領域がないと判定された場合（ステップＳＡ３：ＮＯ）、制御部９は、割合設定部５３に設定処理を行わせる（ステップＳＡ４）。ステップＳＡ４において割合設定部５３は、腫瘍領域内において途切れている神経領域が含まれていないことに対応する既定値を神経指標値に設定する。既定値は、ステップＳＡ５において計算される割合が有しうる数値範囲、例えば、０より大きく１００以下の数値範囲に重複しない値に設定される。ステップＳＡ４において設定される既定値は、ステップＳＡ２において設定される既定値と同一でも異なっていてもどちらでも良い。ステップＳＡ４における既定値は、例えば、ユーザにより操作部８を介して、上述の制限範囲内で任意の値に設定可能である。ステップＳＡ４における既定値としては、例えば、０等に設定されると良い。

ステップＳＡ３において途切れている神経領域があると判定された場合（ステップＳＡ３：ＹＥＳ）、制御部９は、神経指標値決定部５の割合計算部５４に計算処理を行わせる（ステップＳＡ５）。ステップＳＡ５において割合計算部５４は、腫瘍領域に入り込んでいる全神経領域に占める、腫瘍領域内で途切れている神経領域の割合を計算する。具体的には、割合計算部５４は、まず、腫瘍領域に入り込んでいる全ての神経領域の本数を計数する。次に割合計算部５４は、各神経領域が腫瘍領域内で途切れているか否かを判定し、途切れていると判定された神経領域の本数を計数する。そして割合計算部５４は、腫瘍領域に入り込んでいる神経領域の本数に対する、腫瘍領域内で途切れている神経領域の本数の割合を計算する。割合は、単純に比率で計算されても良いし、百分率で計算されてもよい。この割合は、神経指標値として扱われる。

ステップＳＡ５が行われると制御部９は、表示画像発生部６に割付処理を行わせる（ステップＳＡ６）。ステップＳＡ６において表示画像発生部６は、ステップＳＡ２，ＳＡ４において設定された既定値、及びステップＳＡ５において計算された割合に応じたカラー値を腫瘍領域に割付ける。例えば、割合が多いほど濃い赤色のカラー値が割付けられ、少ないほど濃い青色等の他の色のカラー値が割付けられると良い。典型的には、腫瘍領域には、その腫瘍領域内における神経領域の接続状態に応じた単一のカラー値が割付けられることとなる。

ステップＳＡ６が行われると制御部９は、表示画像発生部６に発生処理を行わせる（ステップＳＡ７）。ステップＳＡ７において表示画像発生部６は、ステップＳＡ６において発生された、カラー値が割付けられた３次元の合成画像に３次元画像処理を施し、２次元のカラー画像を発生する。

ステップＳＡ７が行われると制御部９は、表示部７に表示処理を行わせる（ステップＳＡ８）。ステップＳＡ８において表示部７は、ステップＳＡ７において発生された２次元のカラー画像を表示する。

図８は、表示部７により表示される、カラー画像内の腫瘍領域ＲＴと神経領域ＲＮとを示す図である。図８に示すように、カラー画像に含まれる腫瘍領域ＲＴの各ピクセルは、腫瘍領域ＲＮに入り込んでいる全神経領域に占める、途切れている神経領域の割合に応じた色で表示される。割合が大きい腫瘍領域は、途切れている神経を多く含んでいる腫瘍に対応している。反対に割合が小さい腫瘍領域は、途切れている神経をあまり含んでいない腫瘍に対応している。例えば、腫瘍領域に入り込んでいる全ての神経領域が途切れていない場合（図８の（ａ））、すなわち、割合が０％の場合、その腫瘍領域は濃い青で表示される。例えば、割合が３０％の場合（図８の（ｂ））、その腫瘍領域は薄い青で表示される。例えば、割合が６０％の場合（図８の（ｃ））、その腫瘍領域は薄い赤で表示される。腫瘍領域に入り込んでいる全ての神経領域が途切れている場合、すなわち、割合が１００％の場合（図８の（ｄ））、その腫瘍領域は濃い赤で表示される。なおステップＳＡ１において腫瘍領域に神経領域が入り込んでいないと判定された場合、実質的に割合０％に相当する。従って、腫瘍領域に入り込んでいる全ての神経領域が途切れておらず（割合０％）、且つ腫瘍領域の中を神経領域が通過していない場合、例えば、その腫瘍領域は、濃い青や他の色（例えば、緑）で表示されるとよい。このような腫瘍領域内の各ピクセルの色を観察することで、ユーザは、容易に腫瘍の中の神経束の走行状態、具体的には、腫瘍内の途切れている神経領域の割合を把握することができる。これによりユーザは、腫瘍の悪性度を把握することができる。

なお、単一の腫瘍領域を構成する全てのボクセルに同一のカラー値を割付けなくとも良い。図９は、表示部７により表示される、カラー画像内の腫瘍領域ＲＴと神経領域ＲＮとを示す他の図である。図９に示すように、表示画像発生部６は、例えば、神経領域ＲＮの途切れ部分が他と比べて多く分布している腫瘍領域ＲＴ内の領域ＲＤに、その旨のカラー値を割付けても良い。これにより、表示部７は、腫瘍領域ＲＴ内の領域ＲＤを他の領域とは異なる色で表示することできる。換言すれば、表示部７は、腫瘍領域ＲＴ全体から途切れ部分の多い領域ＲＤを色で強調することができる。従ってユーザは、途切れ部分の多い領域ＲＤを色の違いにより容易に把握することができる。

また、腫瘍領域に入り込んでいる全神経領域に占める、途切れている神経領域の割合を計算するとしたが、実施例３はこれに限定されない。この場合、割合設定部は、ステップＳＡ３において神経領域が腫瘍領域内で途切れていると判定された場合、その旨の既定値を神経指標値に設定してもよい。この既定値は、ステップＳＡ４における既定値とは異なる色に設定される。これによりユーザは、腫瘍領域の色を識別することで腫瘍が悪性であるか否かを色で判別することができる。

なお、表示される画像は、カラー画像や多重カラー画像のみに限定されない。例えば、表示部７は、３次元の脳画像のＭＰＲ画像やボリュームレンダリング画像にカラー画像や多重カラー画像を重ねて表示しても良い。

［変形例］
腫瘍が悪性の場合、腫瘍を全摘出する必要がある。この場合、一緒に摘出される神経束に応じた障害が被検体に発生するおそれがある。従って、悪性腫瘍に繋がっている神経束が脳のどの領域に繋がっているか、換言すれば、その神経束による脳への影響範囲を提示する事は、臨床上大変重要である。

変形例に係る画像処理装置１は、多重カラー画像を表示する際、腫瘍に接続している神経の脳内における到達点を強調する。以下に変形例に係る画像処理装置１について説明する。なお以下の説明において、実施例３と略同一の機能を有する構成要素については、同一符号を付し、必要な場合にのみ重複説明する。

図１０は、変形例に係る神経指標値決定部５の構成を示す図である。図５に示すように、神経指標値決定部５は、内包関係判定部５１、途切れ判定部５２、割合設定部５３、割合計算部５４、及び到達点特定部５５を有する。

到達点特定部５５は、内包関係判定部５１により腫瘍領域に神経領域が入り込んでいると判定された場合、多重合成画像において、腫瘍領域に入り込んでいる神経領域の脳領域上の到達点を特定する。

図１１は、変形例に係る制御部９の制御のもとに行われる、変形例に係る画像処理の典型的な流れを示す図である。制御部９は、例えば、ユーザからの操作部８を介した画像処理の開始要求を受けて、変形例に係る画像処理を開始する。

まず制御部９は、神経指標値決定部５の内包関係判定部５１に判定処理を行わせる（ステップＳＢ１）。ステップＳＢ１において内包関係判定部５１は、合成画像又は多重合成画像に含まれる腫瘍領域に神経領域が入り込んでいるか否かを判定する。ステップＳＢ１の処理は、ステップＳＡ１と同様の処理のため、ここでの説明を省略する。

ステップＳＢ１において神経領域が腫瘍領域に入り込んでいないと判定された場合（ステップＳＢ１：ＮＯ）、制御部９は、変形例に係る画像処理を終了する。この場合、制御部９は、例えば、実施例３に係る画像処理のステップＳＡ２→ＳＡ６→ＳＡ７→ＳＡ８の順番に処理を行うと良い。

ステップＳＢ１において腫瘍領域に神経領域が入り込んでいると判定された場合（ステップＳＢ１：ＹＥＳ）、制御部９は、到達点特定部５５に特定処理を行わせる（ステップＳＢ２）。ステップＳＢ２において到達点特定部５５は、多重合成画像内において神経領域の脳領域表面上の到達点を特定する。以下、ステップＳＢ２の処理を、図１２を参照しながら説明する。図１２は、多重合成画像における腫瘍領域ＲＴ、神経領域ＲＮ、及び脳領域表面ＳＢを示す図である。まず到達点特定部５５は、多重合成画像において、ボクセル値に基づいて神経領域ＲＮと脳領域表面ＳＢとを特定する。次に到達点特定部５５は、神経領域ＲＮを脳領域表面ＳＢに向けて追跡し、神経領域ＲＮと脳領域表面ＳＢとの交点ＰＲを特定する。この交点ＰＲが到達点ＰＲに設定される。より詳細には、到達点ＰＲは、互いに隣り合う神経領域ＲＮを構成するボクセルと脳領域表面ＳＢを構成するボクセルとに設定される。多重合成画像における到達点ＰＲの座標のデータは、表示画像発生部６に供給される。

ステップＳＢ２が行われると表示画像発生部６は、ステップＳＢ２において特定された到達点が色で強調された２次元の多重カラー画像を多重合成画像に基づいて発生する。具体的には、表示画像発生部６は、まず、到達点に設定されたボクセルに、到達点であることを示す特定のカラー値を割付ける。特定のカラー値は、脳領域表面から到達点を色で区別可能な値に設定される。なお、カラー値が割付けられるボクセルは、厳密に神経領域と脳領域表面との交点に限定されない。例えば、交点を含む所定の大きさの領域にカラー値が割付けられても良い。これにより、交点が微小な場合においても到達点の視認性を向上することができる。カラー値が割付けられると表示画像発生部６は、カラー値が割付けられた多重合成画像に３次元画像処理を施し、到達点が色で強調された２次元の多重カラー画像を発生する。

ステップＳＢ３が行われると制御部９は、表示部７に表示処理を行わせる（ステップＳＢ４）。ステップＳＢ４において表示部７は、ステップＳ３において発生された多重カラー画像を表示する。

図１３は、ステップＳＢ４において表示部７により表示される多重カラー画像ＩＭＣの一例を示す図である。図１３に示すように、表示部７は、多重カラー画像ＩＭＣを表示する際、腫瘍領域ＲＴに入り込んでいる神経領域ＲＮの脳領域表面ＳＢ上の到達点を含む所定の大きさの領域ＲＲを色で強調する。なお、到達点のみが色で強調されてもよい。この多重カラー画像を観察すればユーザは、容易に神経領域の脳領域表面上の到達点を把握することができる。また、医学知識の豊富なユーザは、脳領域表面上の到達点の位置を把握することで、悪性腫瘍に繋がっている神経束を摘出することで被検体に起こりうる障害を予測することができる。

多重カラー画像を表示する際、表示部７は、脳を模擬的に表現する画像（以下、模擬的脳画像と呼ぶことにする。）を並べて表示すると良い。以下、この模擬的脳画像の表示処理について説明する。

例えば、記憶部２は、複数の断面位置あるいは視点方向にそれぞれ対応する複数の模擬的脳画像のデータを記憶している。模擬的脳画像としては、例えば、ブロードマンの脳地図が採用される。ブロードマンの脳地図は、図１４に示すように、標準的な脳の形態を示す模擬的な脳の画像である。ブロードマンの脳地図は、脳機能や組織構造等に応じた区域毎に脳機能の識別番号が割り振られている。

到達点が強調された多重カラー画像を表示する際、表示部７は、腫瘍領域に入り込んでいる神経領域の解剖学的位置に対応する断面位置あるいは視点方向のブロードマンの脳地図を記憶部２から読み出して、到達点が強調された多重カラー画像に並べて表示する。例えば、到達点特定部５５により特定される到達点の位置に対応する断面位置あるいは視点方向のブロードマンの脳地図が表示部７により読み出される。このようにして、ブロードマンの脳地図と到達点が強調された多重カラー画像とが並べて表示されることにより、ユーザは、ブロードマンの脳地図における到達点の位置を推定することで悪性腫瘍に繋がっている神経の影響範囲を容易に知ることができ、ひいては、悪性腫瘍に繋がっている神経束を全摘出することで被検体に起こりうる障害を予測することができる。

ブロードマンの脳地図を表示する際、表示部７は、ブロードマンの脳地図における到達点の位置を明瞭にするため、ブロードマンの脳地図において神経領域の到達点を強調するとよい。図１５は、神経領域の到達点が強調されたブロードマンの脳地図の表示例を示す図である。図１５に示すように、ブロードマンの脳地図は、アプリケーションウィンドウＷＡ内に表示されると良い。アプリケーションウィンドウＷＡには、到達点に対応する断面位置あるいは視点方向に関するブロードマンの脳地図ＩＴＢや他の断面位置あるいは視点方向に関するブロードマンの脳地図ＩＯＢが表示される。図１５において、ブロードマンの脳地図ＩＴＢは、脳の内側表面に関し、ブロードマンの脳地図ＩＯＢは、脳の外側表面に関する。ブロードマンの脳地図ＩＴＢには、腫瘍領域に入り込んだ神経領域の到達点を含む所定の大きさ及び形状の領域ＲＳが表示される。領域ＲＳは、例えば、以下のように設定される。

例えば、表示画像発生部６は、ブロードマンの脳地図ＩＴＢと到達点が特定された多重カラー画像とにフィッティング処理を施すことにより、ブロードマンの脳地図ＩＴＢにおける神経領域の到達点を算出する。次に表示部７は、算出された到達点を含む所定の大きさの領域ＲＳをブロードマンの脳地図ＩＴＢに設定する。そして表示部７は、ブロードマンの脳地図ＩＴＢを表示する際、設定された領域ＲＳを色等で強調する。領域ＲＳの大きさ及び形状や領域ＲＳの表示色は、ユーザにより操作部８を介して任意に設定可能である。なお、表示部７は、ブロードマンの脳地図ＩＴＢを表示する際、算出されたブロードマンの脳地図上の到達点のみを色等で強調してもよい。

上述において、到達点を強調する際、到達点を含む所定の大きさ及び形状の領域をも強調するとした。悪性腫瘍に繋がっている神経の影響範囲をより明瞭に示すため、表示部７は、ブロードマンの脳地図や多重カラー画像において、腫瘍領域に入り込んでいる神経領域に対応する神経の影響範囲を色等で強調してもよい。以下に、この処理の具体例を説明する。

神経の影響範囲は、神経の種類に応じて医学的に決定される。神経の種類は、例えば、神経の解剖学的な位置に応じて特定することができる。記憶部２は、複数の区分のうちの１つの区分が色で強調された模擬的脳画像（例えば、ブロードマンの脳地図）を記憶している。１区分が強調された模擬的画像は、全ての区分について用意されている。これら１区分が強調された模擬的画像のセットは、複数の断面や視線方向について用意されている。各模擬的脳画像は、識別番号で管理されている。例えば、表示部７は、模擬的脳画像の識別番号と、その模擬的脳画像において強調されている影響範囲に影響を与える神経束の種類とを対応付けたテーブルを有している。

到達点特定部５５により到達点が特定された場合、表示部７は、到達点に到達している神経領域の解剖学的位置に基づいて、この神経領域に対応する神経束の種類を特定する。次に表示部７は、上述のテーブルを利用して特定された神経束の種類から模擬的脳画像の識別番号を特定し、特定された識別番号に関連付けられている模擬的脳画像を記憶部２から読み出す。そして表示部７は、読み出された模擬的画像を表示する。表示される模擬的脳画像は、到達点に到達する神経束の影響範囲が色で強調されている。従って、表示部７は、悪性腫瘍に繋がっている神経の影響範囲をより明瞭に示すことができる。

なお、本実施形態により腫瘍の位置と腫瘍に繋がっている神経の影響範囲との対応関係を知ることができる。例えば、記憶部２は、処理対象の腫瘍領域の位置毎に、腫瘍領域に繋がっている神経領域に対応する影響範囲が色等で強調された模擬的画像のデータを関連付けて記憶する。これにより、記憶部２は、腫瘍の位置と腫瘍に繋がっている神経の影響範囲との対応関係をデータベース化して蓄積することが出来る。蓄積されたデータは、ユーザにより操作部８を介して読み出し、表示部７により表示可能である。

これで、実施例１、実施例２、実施例３、及び変形例の説明を終了する。

上記実施形態によれば、本実施形態に係る画像処理装置１は、少なくとも合成画像発生部４、神経指標値決定部５、表示画像発生部６、及び表示部７を有している。合成画像発生部４は、神経画像と腫瘍画像との合成画像を発生する。神経指標値決定部５は、腫瘍画像に由来する腫瘍領域に対する、神経画像に由来する神経領域の解剖学的走行状態を数値で表現した神経指標値を決定する。表示画像発生部６は、神経指標値に応じたカラー値が腫瘍領域に割付けられたカラー画像を合成画像に基づいて発生する。表示部７は、カラー画像を表示する。従ってユーザは、カラー画像を観察することで、腫瘍に対する神経束の解剖学的走行状態を色の違いで把握することができる。より詳細には、腫瘍と神経束との位置関係、腫瘍内部の神経の状態、腫瘍の悪性度、腫瘍を治療する上でのリスクを把握することができる。このように画像処理装置１は、治療方針の立案、治療の可否の判断、インフォームドコンセント等多くの有用な情報を提供することができる。従って、画像処理装置１により画像診断能が向上する。

かくして本実施形態によれば、画像診断能の向上が実現する。

なお、上記の説明においては、神経指標値に応じた情報は、カラー値であるとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されなに。例えば、神経指標値に応じた情報は、グレー値であってもよい。この場合、例えば、表示画像発生部６は、神経指標値に応じたグレー値が合成画像に含まれる腫瘍領域に割付けられた２次元のグレー画像を、合成画像に基づいて発生する。この際、表示画像発生部６は、合成画像に含まれる神経領域に特定のグレー値を割付けても良い。次に表示画像発生部６は、グレー値が割付けられた合成画像に３次元画像処理を施し、２次元のグレー画像を発生する。３次元画像処理としては、例えば、ボリュームレンダリング、サーフェスレンダリング、画素値投影処理、ＭＰＲ（multi-planar reconstruction）等が挙げられる。画素値投影処理としては、典型的には、最大値投影法（ＭＩＰ：maximum intensity projection）が採用されるとよい。なお、グレー値の割付は、３次元画像処理前でなく、３次元画像処理後に行われても良い。また、表示画像発生部６は、同様の３次元画像処理により、多重合成画像に基づいて、神経指標値に応じたグレー値が腫瘍領域に割付けられた２次元の多重グレー画像を発生することもできる。表示部７は、発生されたグレー画像や多重グレー画像等の種々の表示画像を表示機器に表示する。

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。これら新規な実施形態は、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ともに、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…画像処理装置、２…記憶部、３…抽出部、４…合成画像発生部、５…神経指標値決定部、６…表示画像発生部、７…表示部、８…操作部、９…制御部

Claims (10)

1. 脳の神経組織に関する３次元の神経画像と前記脳の腫瘍に関する３次元の腫瘍画像とを記憶する記憶部と、
   前記神経画像と前記腫瘍画像との合成画像を発生する合成画像発生部と、
   前記合成画像内の前記腫瘍画像に由来する腫瘍領域に対する前記神経画像に由来する神経領域の解剖学的走行状態に関する指標値を決定する決定部と、
   前記決定された指標値に応じた情報が前記合成画像に含まれる前記腫瘍領域に割り付けられた２次元の情報画像を前記合成画像に基づいて発生する情報画像発生部と、
   前記発生された情報画像を表示する表示部と、
   を具備し、
   前記決定部は、前記指標値として、前記腫瘍領域に含まれる複数の画素の各々から前記神経領域までの距離を計算する画像処理装置。
2. 脳の神経組織に関する３次元の神経画像と前記脳の腫瘍に関する３次元の腫瘍画像とを記憶する記憶部と、
   前記神経画像と前記腫瘍画像との合成画像を発生する合成画像発生部と、
   前記合成画像内の前記腫瘍画像に由来する腫瘍領域に対する前記神経画像に由来する神経領域の解剖学的走行状態に関する指標値を決定する決定部と、
   前記決定された指標値に応じた情報が前記合成画像に含まれる前記腫瘍領域に割り付けられた２次元の情報画像を前記合成画像に基づいて発生する情報画像発生部と、
   前記発生された情報画像を表示する表示部と、
   を具備し、
   前記決定部は、前記指標値として、前記腫瘍領域内の複数の局所領域の各々について、前記局所領域内の前記神経領域の本数又は前記神経領域を構成するボクセルの個数を計数する画像処理装置。
3. 脳の神経組織に関する３次元の神経画像と前記脳の腫瘍に関する３次元の腫瘍画像とを記憶する記憶部と、
   前記神経画像と前記腫瘍画像との合成画像を発生する合成画像発生部と、
   前記合成画像内の前記腫瘍画像に由来する腫瘍領域に対する前記神経画像に由来する神経領域の解剖学的走行状態に関する指標値を決定する決定部と、
   前記決定された指標値に応じた情報が前記合成画像に含まれる前記腫瘍領域に割り付けられた２次元の情報画像を前記合成画像に基づいて発生する情報画像発生部と、
   前記発生された情報画像を表示する表示部と、
   を具備し、
   前記決定部は、
   前記腫瘍領域内において前記神経領域が繋がっているか否かを画素値の連続性に基づいて判定する判定部と、
   前記決定部は、前記神経領域が繋がっていると判定された場合、前記神経領域が繋がっていることを示す第１の既定値を前記指標値に設定し、前記神経領域が繋がっていないと判定された場合、前記神経領域が繋がっていないことを示す第２の既定値を前記指標値に設定する設定部と、を備える画像処理装置。
4. 前記画像発生部は、前記情報画像として、前記決定された指標値に応じたカラー値が前記合成画像に含まれる前記腫瘍領域に割り付けられた２次元のカラー画像を前記合成画像に基づいて発生する、請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記記憶部は、さらに前記脳の形態を表現する３次元の脳画像を記憶し、
   前記合成部は、前記脳画像と前記腫瘍画像と前記神経画像との多重合成画像を発生し、
   前記情報画像発生部は、前記指標値に応じた情報が前記多重合成画像に含まれる前記腫瘍領域に割り付けられた２次元の多重情報画像を発生し、
   前記表示部は、前記発生された多重情報画像を表示する、
   請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記決定部は、前記腫瘍領域と前記神経領域とが接触しているか否かを判定する判定部と、前記腫瘍領域と前記神経領域とが接触していると判定された場合、前記脳画像に含まれる脳領域表面のうちの前記神経領域の到達点を特定する特定部と、をさらに備え、
   前記表示部は、前記多重情報画像を表示する際、前記特定された到達点を強調する、
   請求項５記載の画像処理装置。
7. 前記表示部は、前記多重情報画像を表示する際、前記神経領域に対応する神経の種類に応じて医学的に決定される、前記到達点を含む前記脳領域表面内の前記神経の影響範囲を強調する、請求項６記載の画像処理装置。
8. 前記表示部は、前記脳領域における前記神経領域の解剖学的位置に対応するブロードマンの脳地図を表示する、請求項６記載の画像処理装置。
9. 前記表示部は、前記ブロードマンの脳地図を表示する際、前記神経領域に対応する神経の種類に応じて医学的に決定される、前記到達点を含む前記ブロードマンの脳地図上の前記神経の影響範囲を強調する、請求項８記載の画像処理装置。
10. 前記神経画像は、磁気共鳴イメージング装置により前記脳を撮像することにより発生された拡散強調画像に線維追跡技術を施すことにより発生される、請求項１記載の画像処理装置。

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