JP5872323B2 - Ｘ線ｃｔ装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置及び画像処理方法に関する。

従来、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置を用いた被検体内の撮像手法がいくつか知られている。例えば、息止め状態、呼期状態や吸期状態の被検体内を撮像する手法が知られている。また、被検体の呼吸状態を特定することなく、複数の時相で被検体内を撮像する手法も知られている。また、近年では、被検体内を広範囲かつ３次元に画像化できるＸ線ＣＴ装置が知られており、かかるＸ線ＣＴ装置を用いて被検体内を撮像される場合もある。このようなＸ線ＣＴ装置は、例えば、被検体内の腫瘍を撮像する際に用いられたりする。

特開２００７−３１５号公報

本発明が解決しようとする課題は、病変部と周辺部位との関係性を示す情報を提示することができるＸ線ＣＴ装置及び画像処理方法を提供することである。

実施形態のＸ線ＣＴ装置は、生成部と、特定部と、移動情報算出部と、相対関係算出部とを有する。生成部は、被検体を透過したＸ線に基づいて、時相の異なる被検体内の画像データを生成する。特定部は、前記生成部によって生成された時相の異なる被検体内の画像データから、病変部の位置と該病変部の周辺に位置する周辺部位の位置とを特定する。移動情報算出部は、前記特定部によって特定された病変部及び周辺部位の位置に基づいて、病変部及び周辺部位の移動に関する移動情報を算出する。相対関係算出部は、前記移動情報算出部によって算出された前記病変部の移動情報と前記周辺部位の移動情報との相対関係を算出する。

図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態における画像処理部の構成例を示す図である。 図３は、肺野周辺の画像例を示す図である。 図４は、移動情報算出部によって算出された移動情報の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による浸潤度算出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Ｘ線ＣＴ装置による浸潤度算出処理手順を示すフローチャートである。 図７は、第２の実施形態における画像処理部の構成例を示す図である。 図８は、腫瘍と肺野との接着面積の一例を示す図である。 図９は、接着面積の変動量の一例を示す図である。 図１０は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による浸潤度算出処理手順を示すフローチャートである。

（第１の実施形態）
Ｘ線ＣＴ装置は、Ｘ線管から被検体にＸ線を照射し、被検体を透過したＸ線を検出器により検出することで、被検体内における組織形態情報を示すＸ線ＣＴ画像の再構成を行う装置である。第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線ＣＴ画像の再構成を行うとともに、腫瘍が肺野等の所定の周辺部位に浸潤している度合いを示す「浸潤度」を算出する。なお、以下の実施形態において、周辺部位とは、腫瘍周辺に位置する臓器等を示し、例えば、肺野、胸膜、気管支、食道、胸壁、縦隔、横隔膜等を示す。

図１を用いて、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１の構成例を示す図である。図１に例示するように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、架台装置１０と、寝台装置２０と、コンソール装置１００とを有する。

架台装置１０は、被検体ＰにＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出してコンソール装置１００に出力する。かかる架台装置１０は、高電圧発生部１１と、Ｘ線管１２と、Ｘ線検出器１３と、データ収集部１４と、回転フレーム１５と、架台駆動部１６と、架台寝台制御部１７とを有する。

高電圧発生部１１は、架台寝台制御部１７による制御に従って、Ｘ線管１２に対して高電圧を供給する。Ｘ線管１２は、高電圧発生部１１から供給される高電圧によってＸ線を発生する真空管であり、回転フレーム１５の回転に伴って、被検体Ｐに対してＸ線を照射する。すなわち、高電圧発生部１１は、Ｘ線管１２に供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。

Ｘ線検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列が被検体Ｐの体軸方向（図１に示すＺ軸方向）に沿って複数列配列されている。具体的には、第１の実施形態におけるＸ線検出器１３は、被検体Ｐの体軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。

データ収集部１４は、Ｘ線検出器１３によって検出されたＸ線を用いて投影データを生成し、生成した投影データをコンソール装置１００の画像処理部１４０に送信する。回転フレーム１５は、被検体Ｐを中心にして、高速でかつ連続的に回転する円環状のフレームであり、Ｘ線管１２及びＸ線検出器１３が対向して配置される。

架台駆動部１６は、架台寝台制御部１７による制御に従って、架台を駆動する。具体的には、架台駆動部１６は、モータの駆動によって回転フレーム１５を高速に連続回転させ、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線管１２及びＸ線検出器１３を連続回転させる。架台寝台制御部１７は、後述するスキャン制御部１６０による制御に従って、高電圧発生部１１、架台駆動部１６及び寝台駆動部２１を制御する。

なお、第１の実施形態では、２次元アレイ型検出器（面検出器）であるＸ線検出器１３を用いることにより、被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを複数の時相において実行する。すなわち、上記のデータ収集部１４は、Ｘ線検出器１３によって検出されたＸ線を用いて、スキャンされた時相の異なる複数の３次元投影データを収集し、収集した３次元投影データを画像処理部１４０に送信する。

寝台装置２０は、撮影対象の被検体Ｐを載置する台であり、寝台駆動部２１と、天板２２とを有する。寝台駆動部２１は、架台寝台制御部１７による制御に従って、モータの駆動によって、天板２２を被検体Ｐの体軸方向に連続して往復移動する。天板２２は、被検体Ｐを載置する板である。

コンソール装置１００は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１の操作を受け付けるとともに、架台装置１０によって収集された投影データからＸ線ＣＴ画像を再構成する。具体的には、コンソール装置１００は、入力部１１０と、表示部１２０と、システム制御部１３０と、画像処理部１４０と、画像データ記憶部１５０と、スキャン制御部１６０とを有する。

入力部１１０は、Ｘ線ＣＴ装置１の操作者が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などを有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、システム制御部１３０に転送する。例えば、入力部１１０は、操作者から腫瘍の浸潤度を算出する旨の操作や、Ｘ線ＣＴ画像を再構成する際の再構成条件の入力操作等を受け付ける。表示部１２０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などのディスプレイであり、各種情報を表示する。例えば、表示部１２０は、画像データ記憶部１５０によって記憶されているＸ線ＣＴ画像や、操作者から各種指示を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）などを表示する。

システム制御部１３０は、架台装置１０、寝台装置２０及びコンソール装置１００を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１全体の制御を行う。例えば、システム制御部１３０は、スキャン制御部１６０を制御して３次元投影データを収集させる。また、例えば、システム制御部１３０は、画像処理部１４０を制御して３次元投影データからＸ線ＣＴ画像を再構成させる。

画像処理部１４０は、データ収集部１４から受信した３次元投影データに対して各種処理を行う。具体的には、画像処理部１４０は、データ収集部１４から受信した３次元投影データに対して感度補正などの前処理を行い、前処理後の３次元投影データを逆投影処理することで、３次元Ｘ線ＣＴ画像（以下、「ボリュームデータ」と表記する場合がある）を再構成する。そして、画像処理部１４０は、再構成後のボリュームデータを画像データ記憶部１５０に格納する。また、画像処理部１４０は、例えば、ＳＶＲ（Shaded Volume Rendering）法等により立体感のあるＸ線ＣＴ画像を生成したり、任意面の断面画像を生成して、生成したＸ線ＣＴ画像を画像データ記憶部１５０に格納する。

なお、第１の実施形態における架台装置１０は、複数の時相においてコンベンショナルスキャンを実行するので、画像処理部１４０は、各時相における３次元投影データに対して、上記の画像再構成処理を行う。また、第１の実施形態に係る画像処理部１４０は、Ｘ線ＣＴ画像を生成するだけでなく、腫瘍の浸潤度を算出する処理についても行う。画像処理部１４０による浸潤度算出処理については、後に詳述する。

画像データ記憶部１５０は、画像処理部１４０によって再構成されたボリュームデータやＸ線ＣＴ画像等を記憶する。スキャン制御部１６０は、システム制御部１３０から指示されたスキャン条件に基づき架台寝台制御部１７を制御する。

上記の通り、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、腫瘍の浸潤度を算出する処理を行う。この点について簡単に説明すると、「正常な部位（臓器等）」と「腫瘍等の異常な部位」とは、基本的には動きが異なると考えられる。例えば、腫瘍は、悪性化して所定の周辺部位に浸潤するほど固くなり所定の周辺部位から剥がれにくくなる。その結果、かかる腫瘍は、呼吸動や蠕動による正常な他の周辺部位の動きと同調しにくくなる。一方、所定の周辺部位への浸潤度が低い腫瘍は、かかる所定の周辺部位から剥がれやすく、正常な他の周辺部位の動きと同調しやすい。すなわち、腫瘍及び周辺部位の動きにより、腫瘍が所定の周辺部位に浸潤している度合いである浸潤度を推定することができる。

第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、複数の時相で生成されたボリュームデータを解析することにより、腫瘍の移動に関する移動情報と、かかる腫瘍の周辺に位置する周辺部位の移動に関する移動情報とを算出し、双方の移動情報の関係に基づいて、腫瘍の浸潤度を算出する。以下に、図２〜図５を用いて、Ｘ線ＣＴ装置１による浸潤度算出処理について詳細に説明する。

図２は、第１の実施形態における画像処理部１４０の構成例を示す図である。図２に例示するように、第１の実施形態における画像処理部１４０は、特定部１４１と、移動情報算出部１４２と、相対関係算出部１４３とを有する。なお、図２には、ボリュームデータを生成する処理部や、表示用のＸ線ＣＴ画像を生成する処理部については図示することを省略する。

特定部１４１は、画像処理部１４０において再構成されたボリュームデータ内の腫瘍の位置と、かかる腫瘍の周辺部位の位置とを特定する。第１の実施形態における画像処理部１４０は、時相の異なる複数のボリュームデータを再構成するので、特定部１４１は、各時相に対応するボリュームデータ毎に、腫瘍及び周辺部位の位置を特定する処理を行う。

具体的には、特定部１４１は、画像処理部１４０において再構成された各ボリュームデータに対して、ＣＴ値が空間的に連続する領域を抽出する領域拡張(region growing)法や形状テンプレートを用いたパターンマッチング法などを用いてセグメンテーション処理を行うことにより、各領域を抽出する。続いて、特定部１４１は、抽出した各領域に対して、腫瘍及び周辺部位の形状テンプレートを用いたパターンマッチング法や、腫瘍及び周辺部位の輝度値のプロファイルを用いた手法等により、ボリュームデータに含まれる腫瘍及び周辺部位の位置を特定する。

移動情報算出部１４２は、特定部１４１によって特定された腫瘍及び周辺部位の位置に基づいて、腫瘍及び周辺部位の移動に関する移動情報を算出する。「移動情報」とは、腫瘍や臓器の位置の時間変動および位置変動を示す。なお、第１の実施形態では、「移動情報」は、所定の基準点から腫瘍や臓器等の部位までの相対距離の時間変動を示すものとする。なお、所定の基準点は、例えば、ボリュームデータ内の任意の点や、横隔膜や肺尖部等の部位等である。

移動情報算出部１４２による処理について具体的に説明すると、移動情報算出部１４２は、まず、画像処理部１４０において再構成された時相が連続する２個のボリュームデータの位置合わせを行う。このとき、移動情報算出部１４２は、２個のボリュームデータ全体の位置合わせを行ってもよいし、所定の基準点に対して２個のボリュームデータの位置を合わせてもよい。

続いて、移動情報算出部１４２は、位置合わせ後の２個のボリュームデータを比較することにより、腫瘍及び各周辺部位の移動方向及び移動量を示す動きベクトルを算出する。このとき、移動情報算出部１４２は、ボリュームデータのボクセル（voxel）毎に、かかるボクセルの動きベクトルを算出する。例えば、移動情報算出部１４２は、腫瘍の移動方向及び移動量を算出する場合には、２個のボリュームデータを比較することにより、ボリュームデータのうち腫瘍を示す領域内のボクセル毎に、かかるボクセルの動きベクトルを算出する。また、移動情報算出部１４２は、周辺部位（例えば、肺野）の移動方向及び移動量を算出する場合には、２個のボリュームデータを比較することにより、ボリュームデータのうち周辺部位（例えば、肺野）を示す領域内のボクセル毎に、かかるボクセルの動きベクトルを算出する。なお、移動情報算出部１４２は、例えば、トラッキング等の位置合わせ時の情報をもとにボクセルの動きベクトルを算出することができる。

続いて、移動情報算出部１４２は、各ボクセルの動きベクトルを、ボリュームデータのｘｙｚ座標系におけるｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の動きベクトルに分解する。これにより、移動情報算出部１４２は、腫瘍及び各周辺部位のｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の移動量をボクセル毎に得ることができる。例えば、ｘ軸方向の動きベクトルに注目すると、かかる動きベクトルの始点から終点までボクセルがｘ軸方向に移動した移動量を得ることができる。

移動情報算出部１４２は、画像処理部１４０において時相が連続する複数のボリュームデータのうちの２つのボリュームデータを用いて、その複数のボリュームデータすべてについて、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の動きベクトルを算出する処理を行う。そして、移動情報算出部１４２は、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向毎に、基準点からボクセルまでの相対距離の時間変動を算出する。このような相対距離の時間変動は、周期関数とみなすことができる。これは、人体内の各部位の動きは、呼吸動や蠕動によって発生するからである。なお、以下では、「基準点からＸまでの相対距離の時間変動」を単に「Ｘの距離変動」と表記する場合がある。

図３及び図４を用いて、移動情報算出部１４２による処理について説明する。図３は、肺野周辺の画像例を示す図であり、図４は、移動情報算出部１４２によって算出された移動情報の一例を示す図である。

図３に示した例では、Ｘ線ＣＴ画像Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ１３、Ｇ１４の順に撮像されたものとする。なお、図３では、説明を簡単にするために、断面画像を示している。また、図３に示した例において、腫瘍Ａ１は所定の周辺部位Ａ２に浸潤しており、腫瘍Ａ１の周辺に位置する他の周辺部位Ｂ１は肺野である。

図３に例示するように、Ｘ線ＣＴ画像Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ１３、Ｇ１４の順に、腫瘍Ａ１及び周辺部位Ｂ１の位置が変化していることが分かる。移動情報算出部１４２は、図４に例示するように、このような腫瘍Ａ１や周辺部位Ｂ１の距離変動をボクセル毎に算出する。なお、図４は、ｘ軸方向における各部位を示す所定のボクセルの距離変動を示すものとするが、移動情報算出部１４２は、ｙ軸方向及びｚ軸方向についても各部位の距離変動を算出する。また、移動情報算出部１４２は、１個のボクセルのみだけでなく、各部位に含まれる各ボクセルについても距離変動を算出する。

図４に示した例では、移動情報算出部１４２は、腫瘍（図３中のＡ１）を示すボクセル、周辺部位である肺野（図３中のＢ１）を示すボクセル、対側部位を示すボクセル、胸壁を示すボクセルについて、基準点（図４中に示す「基線」）からの相対距離を算出している。ここで、「対側部位」について説明すると、人体には、肺野のように略左右対称に存在する部位（以下、「対称部位」と表記する場合がある）がある。図４に示した「対側部位」とは、腫瘍の周辺部位が対称部位である場合に、かかる周辺部位の反対側に存在する部位を示す。例えば、図４に示した周辺部位が右肺野である場合には、「対側部位」は、左肺野を示す。かかる「対側部位」は、浸潤度を算出する際にも用いられるが、この点については後述する。

このように、移動情報算出部１４２は、時相が異なる複数のボリュームデータを用いて、腫瘍、周辺部位、対側部位等の距離変動をボクセル毎、かつ、ｘｙｚ軸方向毎に算出する。

なお、上記例では、移動情報算出部１４２がボクセル毎に距離変動を算出する例を示したが、かかるボクセルは、任意のサイズでよい。例えば、移動情報算出部１４２は、「１×１×１ボクセル」毎に距離変動を算出してもよいし、「４×４×４ボクセル」毎に距離変動を算出してもよい。そして、このようなボクセルのサイズは、操作者等によって決定されてもよい。また、移動情報算出部１４２は、各部位の全てのボクセルについて距離変動を算出しなくてもよい。例えば、移動情報算出部１４２は、各部位から所定数のボクセル領域を抽出し、抽出したボクセル領域について距離変動を算出してもよい。

図２の説明に戻って、相対関係算出部１４３は、移動情報算出部１４２によって算出された腫瘍の移動情報と周辺部位の移動情報との相対関係を算出する。さらに、相対関係算出部１４３は、かかる相対関係に基づいて、腫瘍が周辺部位に浸潤している浸潤度を算出する。

具体的には、相対関係算出部１４３は、腫瘍を示すボクセルの周期的な距離変動と、腫瘍の周辺部位（図３の例では、周辺部位Ｂ１）を示すボクセルの周期的な距離変動とが類似していないほど、腫瘍がかかる所定の周辺部位（図３の例では、周辺部位Ａ２）に浸潤している浸潤度を高く算出する。言い換えれば、相対関係算出部１４３は、腫瘍を示すボクセルの周期的な距離変動と、腫瘍の周辺部位（図３の例では、周辺部位Ｂ１）を示すボクセルの周期的な距離変動とが類似しているほど、腫瘍がかかる所定の周辺部位（図３の例では、周辺部位Ａ２）に浸潤している浸潤度を低く算出する。これは、上記の通り、「正常な部位」と「腫瘍等の異常な部位」とは、基本的には動きが異なると考えられ、腫瘍が所定の周辺部位（図３の例では、周辺部位Ａ２）に浸潤しているほど、腫瘍と正常な周辺部位（図３の例では、周辺部位Ｂ１）との周期的な距離変動は類似しなくなるからである。

相対関係算出部１４３による処理の一例について、図４を用いて説明する。相対関係算出部１４３は、移動情報算出部１４２によって図４に例示した距離変動が算出された場合に、比較対象とする腫瘍及び周辺部位の周期的な距離変動について、振幅や周期等を算出する。例えば、相対関係算出部１４３は、図４に例示するように、腫瘍の周期的な距離変動の振幅「ΔｄＡ」及び周期「ＴＡ」と、周辺部位の周期的な距離変動の振幅「ΔｄＢ」及び周期「ＴＢ」とを算出する。このようにして、相対関係算出部１４３は、腫瘍を示す各ボクセル及び周辺部位を示す各ボクセルについて、振幅及び周期を算出する。

そして、相対関係算出部１４３は、例えば、腫瘍を示す各ボクセルの振幅の平均値と周期の平均値を算出するとともに、周辺部位を示す各ボクセルの振幅の平均値と周期の平均値を算出する。そして、相対関係算出部１４３は、腫瘍の平均振幅及び平均周期と、周辺部位の平均振幅及び平均周期とを比較し、双方が異なるほど、腫瘍が所定の周辺部位に浸潤していると判定する。すなわち、かかる腫瘍の浸潤度を高く算出する。一方で、腫瘍の平均振幅及び平均周期と、周辺部位の平均振幅及び平均周期が近似であるほど、かかる腫瘍が所定の周辺部位に浸潤していないと判定し、かかる腫瘍の浸潤度を低く算出する。

そして、相対関係算出部１４３は、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の各方向について同様の処理を行い、全方向で算出した浸潤度に基づいて、各ボクセルの浸潤度を算出する。例えば、相対関係算出部１４３は、全方向で算出した浸潤度の平均値または最大値をボクセルの浸潤度とする。

ただし、相対関係算出部１４３による処理は上記例に限られない。以下に、相対関係算出部１４３による処理の他の例をいくつか説明する。例えば、相対関係算出部１４３は、腫瘍を示す各ボクセルの振幅の平均値と周期の平均値を算出する。そして、相対関係算出部１４３は、腫瘍の平均振幅及び平均周期と、周辺部位を示すボクセルの振幅及び周期とをボクセル毎に比較する。ここで、相対関係算出部１４３は、周辺部位のボクセルの振幅及び周期が腫瘍の平均振幅及び平均周期と近似であるほど、かかるボクセルが示す周辺部位の領域に腫瘍が浸潤していると判定する。すなわち、かかるボクセルの浸潤度を高く算出する。一方で、ボクセルの振幅及び周期が腫瘍の平均振幅及び平均周期と異なるほど、かかるボクセルが示す周辺部位の領域に腫瘍が浸潤していないと判定し、かかるボクセルの浸潤度を低く算出する。

例えば、図３に示した例において、相対関係算出部１４３は、周辺部位Ｂ１に対する腫瘍Ａ１の浸潤度を算出する場合、周辺部位Ｂ１のうち、腫瘍Ａ１の近傍に位置する領域ほど高い浸潤度を算出し、腫瘍Ａ１から離れた領域ほど低い浸潤度を算出することが考えられる。

また、相対関係算出部１４３は、周辺部位Ｂ１を示すボクセルのみを用いて、かかる周辺部位Ｂ１への腫瘍の浸潤度を算出してもよい。例えば、同一の周辺部位Ｂ１のうち、腫瘍近傍の領域の動きと、腫瘍から離れている領域の動きとは異なる。これは、腫瘍が浸潤し始めた領域は、固くなり始めるので、腫瘍が浸潤していない領域と異なる動きをし始める。したがって、相対関係算出部１４３は、同一の周辺部位Ｂ１内で、各ボクセルの距離変動を比較することで浸潤度を算出することができる。例えば、相対関係算出部１４３は、周辺部位Ｂ１を示す複数のボクセルの平均振幅と平均周期を算出するとともに、周辺部位Ｂ１を示すボクセル毎に振幅及び周期の標準偏差を算出し、算出した標準偏差が所定の閾値の範囲外である場合には、かかるボクセルの浸潤度を高く算出する。

また、相対関係算出部１４３は、周辺部位Ａ２に対する腫瘍Ａ１の浸潤度を算出する場合、腫瘍の周期的な距離変動と周辺部位Ｂ１の周期的な距離変動との位相差（図４中に示す「Δｔ」）を用いて、浸潤度を算出してもよい。具体的には、相対関係算出部１４３は、周辺部位Ｂ１との位相差が大きい腫瘍ほど、周辺部位Ａ２への浸潤度を高く算出し、周辺部位Ｂ１との位相差が小さい腫瘍ほど、周辺部位Ａ２への浸潤度を低く算出する。

また、浸潤度の算出に用いる周辺部位が対称部位である場合には、相対関係算出部１４３は、対側部位を示す各ボクセルの動きベクトルを用いて、周辺部位を示す各ボクセルの動きベクトルを正規化してもよい。この点については、対称部位である肺野を例に挙げて説明する。肺野は、横隔膜近傍の方が肺尖部よりも移動量が大きい。したがって、本来は腫瘍が浸潤していない肺野であっても、移動量（振幅）が異なるので、横隔膜近傍と肺尖部とで異なる浸潤度が算出される可能性がある。

そこで、相対関係算出部１４３は、例えば、浸潤度の算出時に周辺部位として右肺野を用いる場合に、左肺野を示す各ボクセルの動きベクトルを算出し、かかる動きベクトルを用いて、横隔膜近傍と肺尖部との振幅が同一になるような補正係数を求める。例えば、相対関係算出部１４３は、移動量の大きい横隔膜近傍に対しては、移動量を小さくする補正係数を算出し、移動量の小さい肺尖部に対しては、移動量を大きくする補正係数を算出する。

そして、相対関係算出部１４３は、算出した補正係数を用いて、右肺野を示す各ボクセルの移動量を正規化する。これにより、相対関係算出部１４３は、正確な浸潤度を算出することが可能になる。なお、相対関係算出部１４３は、横隔膜近傍から肺尖部への動きの伝播から各部位（横隔膜近傍や肺尖部）での移動量を推定した上で正規化処理を行ってもよい。

ここで、対側部位である左肺野を用いて補正係数を算出する理由を説明する。一般的に、右肺野と左肺野とは、同様の動きをすることが考えられる。また、一般的に、右肺野と左肺野の双方の同じ位置に腫瘍が同時に付着するケースはほとんどないといってよい。このため、相対関係算出部１４３は、健常であると考えられる左肺野の動きベクトルを用いて補正係数を算出する。かかる補正係数により右肺野の動きベクトルを正規化した場合、右肺野が健常であれば、右肺野の各領域の動きベクトルの大きさは略同一になると考えられる。しかし、腫瘍が浸潤し始めている領域は、健常である領域と異なる動きをする。このため、右肺野の各領域における正規化後の動きベクトルを比較すると、腫瘍が浸潤し始めている領域を正確に算出することが可能になる。

また、相対関係算出部１４３は、算出した浸潤度の高低が表されたＸ線ＣＴ画像を生成し、表示部１２０に表示制御する。例えば、相対関係算出部１４３は、各ボクセルの振幅、周期からファンクショナルマップを作成し、各振幅及び各周期に対応したグレースケールやカラースケールを適用したＸ線ＣＴ画像を生成する。

次に、図５を用いて、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による浸潤度算出処理の手順について説明する。図５は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１による浸潤度算出処理手順を示すフローチャートである。

図５に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１の画像処理部１４０は、浸潤度を算出するか否かを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、画像処理部１４０は、入力部１１０を介して操作者から浸潤度を算出する旨の操作が行われたか否かを判定する。ここで、浸潤度を算出しない場合には（ステップＳ１０１否定）、画像処理部１４０は、待機状態となる。なお、浸潤度を算出することが予め決められている場合には、画像処理部１４０は、ステップＳ１０１の処理を行わなくてもよい。

一方、浸潤度を算出する場合には（ステップＳ１０１肯定）、画像処理部１４０の特定部１４１は、ボリュームデータ内の腫瘍の位置と、かかる腫瘍の周辺部位の位置とを特定する（ステップＳ１０２）。

続いて、移動情報算出部１４２は、ボリュームデータが再構成されるたびに、基準点から腫瘍までの相対距離、及び、基準部位から周辺部位までの相対距離をボクセル毎に算出し（ステップＳ１０３）、異なる時相のボリュームデータを比較することにより、各ボクセルの周期的な距離変動を算出する（ステップＳ１０４）。

続いて、相対関係算出部１４３は、比較対象とする腫瘍及び周辺部位の周期的な距離変動について、振幅や周期等を算出する（ステップＳ１０５）。このとき、相対関係算出部１４３は、周辺部位が対称部位である場合には（ステップＳ１０６肯定）、対側部位を示す各ボクセルの動きベクトルを用いて、周辺部位の振幅及び周期を正規化する（ステップＳ１０７）。

そして、相対関係算出部１４３は、ステップＳ１０７において算出した振幅及び位相を用いて、腫瘍を示すボクセルの周期的な距離変動と、腫瘍の周辺部位を示すボクセルの周期的な距離変動との類似度を比較することで浸潤度を算出する（ステップＳ１０８）。

上述したように、第１の実施形態によれば、特定部１４１が、時相の異なる被検体内のボリュームデータから、腫瘍の位置と腫瘍の周辺に位置する周辺部位の位置とを特定し、移動情報算出部１４２が、特定部１４１によって特定された腫瘍及び周辺部位の位置に基づいて、腫瘍及び周辺部位の移動に関する移動情報を算出し、相対関係算出部１４３が、移動情報算出部１４２によって算出された腫瘍の移動情報と周辺部位の移動情報との関係に基づいて、病変部である腫瘍と腫瘍の周辺部位との関係性を示す情報として、腫瘍が周辺部位に浸潤している度合いを示す浸潤度を算出するので、客観的な腫瘍の浸潤度を提示することができる。

例えば、図３に示した例において、操作者等の人が、Ｘ線ＣＴ画像Ｇ１１〜Ｇ１４を見比べることにより、腫瘍Ａ１の浸潤度を判断できるとも考えられる。しかし、人がＸ線ＣＴ画像Ｇ１１〜Ｇ１４を見ただけでは、動きの異なる領域を詳細に把握することが困難であり、主観的な浸潤度の判断しかできない。一方、上記のＸ線ＣＴ装置１では、腫瘍及び周辺部位の動きを比較することにより、客観的な腫瘍の浸潤度を算出することが可能になる。

なお、上記第１の実施形態では、周期的な距離変動の振幅や周期等を用いて、腫瘍の浸潤度を算出する例を示したが、腫瘍と周辺部位との距離の時間変動に基づいて、腫瘍の浸潤度を算出してもよい。この点について具体的に説明すると、腫瘍が周辺部位に浸潤しているほど、腫瘍がかかる周辺部位に一体化するので、腫瘍と周辺部位との距離は変動しないと考えられる。一方で、腫瘍が周辺部位に浸潤していないほど、腫瘍は周辺部位から剥がれやすいので、周辺部位の動きに伴って、腫瘍と周辺部位との距離は変動すると考えられる。

そこで、例えば、移動情報算出部１４２は、移動情報として、腫瘍の重心と周辺部位との距離の時間変動を算出する。そして、相対関係算出部１４３は、移動情報算出部１４２によって算出された腫瘍の重心と周辺部位との距離が所定の時間内（例えば、呼吸周期内）に変動しないほど、かかる周辺部位への腫瘍の浸潤度を高く算定し、腫瘍の重心と周辺部位との距離が所定の時間内に変動するほど、かかる周辺部位への腫瘍の浸潤度を低く算定する。

図６に、上記例の浸潤度算出処理の手順を示す。図６に示すように、特定部１４１は、浸潤度を算出する場合に（ステップＳ２０１肯定）、ボリュームデータ内の腫瘍の位置と、かかる腫瘍の周辺部位の位置とを特定する（ステップＳ２０２）。続いて、移動情報算出部１４２は、ボリュームデータが再構成されるたびに、腫瘍の重心と周辺部位との距離を算出し（ステップＳ２０３）、異なる時相のボリュームデータを比較することにより、腫瘍の重心と周辺部位との距離の周期的な時間変動を算出する（ステップＳ２０４）。そして、相対関係算出部１４３は、腫瘍の重心と周辺部位との距離が変動量に基づいて、周辺部位への腫瘍の浸潤度を算出する（ステップＳ２０５）。

なお、上記例において、移動情報算出部１４２は、腫瘍の重心と周辺部位との距離の最大変動量を、所定の時間内（例えば、呼吸周期内）の周辺部位の最大移動量により正規化してもよい。具体的には、腫瘍の接着面のサイズは、周辺部位の移動に伴って変化する場合がある。例えば、周辺部位の移動量が大きいほど、かかる周辺部位に付着している腫瘍の接着面のサイズの変化量が大きくなる場合がある。このような場合、腫瘍の浸潤度と関係なく、周辺部位の移動に伴って、腫瘍の重心と周辺部位との距離が変動する場合がある。そこで、移動情報算出部１４２は、周辺部位の最大移動量を算出し、かかる最大移動量が大きいほど、腫瘍の重心と周辺部位との距離の最大変動量が小さくなるように正規化し、最大移動量が小さいほど、腫瘍の重心と周辺部位との距離の最大変動量が大きくなるように正規化してもよい。

また、上記例において、移動情報算出部１４２は、腫瘍の重心と周辺部位の表面との最大距離と、腫瘍の最大半径とを比較することにより、腫瘍の浸潤度を算出してもよい。例えば、腫瘍の最大半径が、腫瘍の重心と周辺部位の表面との最大距離よりも大きい場合には、腫瘍が周辺部位内に入り込んでいることになる。この場合には、腫瘍の浸潤度が高いことが考えられる。したがって、移動情報算出部１４２は、腫瘍の重心と周辺部位の表面との最大距離と、腫瘍の最大半径との比に基づいて、腫瘍の浸潤度を算出してもよい。

また、上記第１の実施形態において、相対関係算出部１４３は、腫瘍の移動情報と周辺部位の移動情報との相対関係を算出する処理を行った後に、かかる相対関係から腫瘍の浸潤度を算出する処理を行わなくてもよい。そして、相対関係算出部１４３は、例えば、腫瘍の移動情報と周辺部位の移動情報との相対関係を示す情報を表示部１２０に表示制御してもよい。この例の場合であっても、操作者は、表示部１２０に表示された相対関係を確認することにより、客観的な腫瘍の浸潤度を判断することができる。

また、上記第１の実施形態では、病変部として腫瘍を例に挙げて説明したが、上記のＸ線ＣＴ装置１は、腫瘍以外の病変部と周辺部位との関係を示す情報を算出してもよい。以下に、血栓が血管に密着している密着度を算出する例について説明する。

まず、特定部１４１は、画像処理部１４０において再構成された各ボリュームデータに対して、領域拡張法や形状テンプレートを用いたパターンマッチング法などを用いてセグメンテーション処理を行うことにより各領域を抽出し、抽出した各領域に対して血管及び血栓の形状テンプレートを用いたパターンマッチング法や、血管及び血栓の輝度値のプロファイルを用いた手法等により、ボリュームデータに含まれる血管及び血栓の位置を特定する。また、移動情報算出部１４２は、特定部１４１によって特定された血管及び血栓の位置に基づいて、血管及び血栓の移動情報を算出する。

そして、相対関係算出部１４３は、移動情報算出部１４２によって算出された血管の移動情報と血栓の移動情報との相対関係を算出し、算出した相対関係から血栓が血管に密着している密着度を算出する。例えば、相対関係算出部１４３は、血管の移動情報と血栓の移動情報とが類似しているほど、血栓の密着度を高く算出し、血管の移動情報と血栓の移動情報とが類似していないほど、血栓の密着度を低く算出する。これにより、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１は、血管及び血栓の移動情報に基づいて、血管に対する血栓の密着度、言い換えれば、血栓が血管から剥がれやすいか否かを示す指標値を提示することができる。

（第２の実施形態）
上記第１の実施形態では、腫瘍や周辺部位の移動情報に基づいて、腫瘍の浸潤度を算出する例を示した。第２の実施形態では、腫瘍と周辺部位との接着面積に基づいて、腫瘍の浸潤度を算出する例について説明する。

図７は、第２の実施形態における画像処理部２４０の構成例を示す図である。なお、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成は、図１に示したＸ線ＣＴ装置１の構成と同様であるので、ここでは説明を省略する。図７に示すように画像処理部２４０は、特定部２４１と、接着面積算出部２４２と、相対関係算出部２４３とを有する。

特定部２４１は、画像処理部２４０において再構成されたボリュームデータ内の腫瘍と、かかる腫瘍が付着していると想定される周辺部位とを特定する。特定部２４１は、各時相に対応するボリュームデータ毎に、同様の処理を行う。なお、特定部２４１は、特定部１４１と同様に、セグメンテーション処理等を行うことにより各領域を抽出し、パターンマッチング法等により、ボリュームデータに含まれる腫瘍及び周辺部位の位置を特定する。

接着面積算出部２４２は、特定部２４１によって特定された腫瘍が周辺部位に接着している面の接着面積を時相毎に算出する。例えば、接着面積算出部２４２は、特定部２４１によるセグメンテーション処理の結果から、腫瘍の表面像と、かかる腫瘍が付着している周辺部位の表面像とを得ることができる。そして、接着面積算出部２４２は、腫瘍の表面像と周辺部位の表面像との共有領域を、腫瘍が周辺部位に接着している面の接着面積として算出できる。

また、例えば、接着面積算出部２４２は、腫瘍が肺野に付着している場合等には、特定部２４１によるセグメンテーション処理等の結果、腫瘍が抜けた状態の肺野のボリュームデータを得ることができる。したがって、接着面積算出部２４２は、かかるボリュームデータの空洞化している領域を腫瘍が接着している接着面積として算出することができる。かかる手法は、例えば、胸壁、縦隔や横隔膜等と腫瘍との接着面積を算出する場合に用いることができる。

相対関係算出部２４３は、接着面積算出部２４２によって算出された接着面積の変動量が小さいほど、周辺部位への腫瘍の浸潤度を高く算出し、接着面積の変動量が大きいほど、周辺部位への腫瘍の浸潤度を低く算出する。

図８及び図９を用いて、相対関係算出部２４３による処理の一例を説明する。図８は、腫瘍と肺野との接着面積の一例を示す図であり、図９は、接着面積の変動量の一例を示す図である。

図８に示した例では、Ｘ線ＣＴ画像Ｇ２１、Ｇ２２、Ｇ２３、Ｇ２４、Ｇ２５、Ｇ２６、Ｇ２７の順に撮像されたものとする。なお、図８では、説明を簡単にするために、断面画像を示している。

接着面積算出部２４２は、図８に例示したＸ線ＣＴ画像Ｇ２１〜Ｇ２７が撮像された場合に、腫瘍の表面像と周辺部位の表面像との共有領域を、腫瘍が周辺部位に接着している面の接着面積として算出する。ここでは、接着面積算出部２４２は、図８に例示するように、接着面積Ｃ１１〜Ｃ１７を算出する。

そして、相対関係算出部２４３は、図９に例示するように、接着面積算出部２４２によって算出された接着面積を時系列に沿ってプロットすることにより、接着面積の時間変動を得る。そして、相対関係算出部２４３は、所定の時間内（例えば、呼吸周期内）における接着面積の最大変動量ΔＡを算出し、算出した最大変動量ΔＡが小さいほど周辺部位への腫瘍の浸潤度を高く算出し、最大変動量ΔＡが大きいほど周辺部位への腫瘍の浸潤度を低く算出する。

次に、図１０を用いて、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による浸潤度算出処理の手順について説明する。図１０は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置による浸潤度算出処理手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、画像処理部２４０は、浸潤度を算出するか否かを判定する（ステップＳ３０１）。ここで、浸潤度を算出しない場合には（ステップＳ３０１否定）、画像処理部２４０は、待機状態となる。

一方、浸潤度を算出する場合には（ステップＳ３０１肯定）、画像処理部２４０の特定部２４１は、ボリュームデータ内の腫瘍と腫瘍が付着していると想定される周辺部位とを特定する（ステップＳ３０２）。

続いて、接着面積算出部２４２は、特定部２４１によるセグメンテーション処理の結果から、腫瘍及び周辺部位の表面像を取得する（ステップＳ３０３）。そして、接着面積算出部２４２は、腫瘍の表面像と周辺部位の表面像との共有領域を取得する（ステップＳ３０４）。これにより、接着面積算出部２４２は、共有領域の面積を算出することにより、腫瘍が周辺部位に接着している面の接着面積を算出する。

続いて、相対関係算出部２４３は、接着面積算出部２４２によって算出された接着面積の所定時間内における変動量を算出する（ステップＳ３０５）。そして、相対関係算出部２４３は、接着面積の変動量に基づいて、周辺部位への腫瘍の浸潤度を算出する（ステップＳ３０６）。

上述したように、第２の実施形態によれば、特定部２４１が、時相の異なる被検体内の画像データから、腫瘍の位置と腫瘍が付着していると想定される周辺部位の位置とを特定し、接着面積算出部２４２が、特定部２４１によって特定された腫瘍が周辺部位に接着している面の接着面積を時相毎に算出し、相対関係算出部２４３が、接着面積算出部２４２によって算出された接着面積の変動量が小さいほど、腫瘍が周辺部位に浸潤している度合いを示す浸潤度を高く算出するので、接着面積を算出するだけで、客観的な腫瘍の浸潤度を提示することができる。

なお、上記第２の実施形態では、病変部として腫瘍を例に挙げて説明したが、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、腫瘍以外の病変部と周辺部位との関係を示す情報を算出してもよい。以下に、血栓が血管に密着している密着度を算出する例について説明する。

まず、特定部２４１は、特定部１４１と同様にセグメンテーション処理等を行うことにより、ボリュームデータに含まれる血管及び血栓の位置を特定する。また、接着面積算出部２４２は、例えば、特定部２４１によるセグメンテーション処理の結果から、血管の表面像と血栓の表面像との共有領域を、血栓が血管に接着している面の接着面積として算出する。そして、相対関係算出部２４３は、接着面積算出部２４２によって算出された接着面積の変動量が小さいほど、血管に対する血栓の密着度を高く算出し、接着面積の変動量が大きいほど、血管に対する血栓の密着度を低く算出する。これにより、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、血管と血栓との接着面積の変動量に基づいて、血管に対する血栓の密着度、言い換えれば、血栓が血管から剥がれやすいか否かを示す指標値を提示することができる。

また、上記の実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置が、浸潤度の高低が表されたＸ線ＣＴ画像を表示部１２０に表示する例を示した。しかし、Ｘ線ＣＴ装置は、Ｘ線ＣＴ画像だけでなく、移動情報算出部１４２によって算出された移動情報（図４等）、接着面積算出部２４２によって算出された接着面積に関する情報、浸潤度等を表示部１２０に表示制御してもよい。また、Ｘ線ＣＴ装置は、これらの各種情報を所定の記憶部に記憶してもよい。

また、上記の実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置がパターンマッチング法等の情報処理を行うことにより腫瘍及び周辺部位の位置を特定する例を示した。Ｘ線ＣＴ装置は、Ｘ線ＣＴ画像を表示部１２０に表示した後に、入力部１１０を介して操作者から腫瘍及び周辺部位の位置を指定する操作を受け付けてもよい。かかる場合には、Ｘ線ＣＴ装置は、操作者による指定操作に従って、腫瘍及び周辺部位の位置に特定する。

また、上記の実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置が連続する２個のボリュームデータを随時比較することにより移動情報を算出する例を示した。しかし、Ｘ線ＣＴ装置は、全てのボリュームデータについて処理を行う必要はなく、処理対象のボリュームデータを間引きした上で移動情報を算出してもよい。

また、上記の実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置がボリュームデータを用いて移動情報を算出する例を示した。しかし、２次元の画像データを用いて移動情報を算出することで、腫瘍の浸潤度を算出してもよい。

また、上記の実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置がコンベンショナルスキャンを行う場合を例に挙げて説明した。しかし、上記の実施形態は、多時相においてボリュームデータを再構成することができるヘリカルスキャンを行うＸ線ＣＴ装置にも適用することができる。

また、上記の実施形態は、距離変動等の周期的な情報を得るほど多時相で撮像処理を行えないＸ線ＣＴ装置にも適用することができる。例えば、腫瘍や周辺部位の移動量の最大値を、第１の実施形態で説明した振幅「Δｄ」として用いることにより、腫瘍の浸潤度を算出することもできる。

以上説明したとおり、第１及び第２の実施形態によれば、病変部と周辺部位との関係性を示す情報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ＣＴ装置
１４０ 画像処理部
１４１ 特定部
１４２ 移動情報算出部
１４３ 相対関係算出部
２４０ 画像処理部
２４１ 特定部
２４２ 接着面積算出部
２４３ 相対関係算出部

Claims (11)

1. 被検体を透過したＸ線に基づいて、時相の異なる被検体内の画像データを生成する生成部と、
   前記生成部によって生成された時相の異なる被検体内の画像データから、病変部の位置と該病変部の周辺に位置する周辺部位の位置とを特定する特定部と、
   前記特定部によって特定された病変部及び周辺部位の位置に基づいて、病変部及び周辺部位の移動に関する移動情報を算出する移動情報算出部と、
   前記移動情報算出部によって算出された前記病変部の移動情報と前記周辺部位の移動情報との相対関係を算出する相対関係算出部と、
   を有する、Ｘ線ＣＴ装置。
2. 前記特定部は、前記病変部である腫瘍の位置と該腫瘍の周辺に位置する周辺部位の位置とを特定し、
   前記移動情報算出部は、前記腫瘍及び前記周辺部位の位置に基づいて、腫瘍及び周辺部位の移動に関する移動情報を算出し、
   前記相対関係算出部は、前記腫瘍の移動情報と前記周辺部位の移動情報との相対関係に基づいて、前記腫瘍が前記周辺部位に浸潤している度合いを示す浸潤度を算出する、
   請求項１に記載のＸ線ＣＴ装置。
3. 前記移動情報算出部は、前記周辺部位内の各領域について、該領域の移動情報を算出し、
   前記相対関係算出部は、前記移動情報算出部によって算出された移動情報と前記腫瘍の移動情報との関係に基づいて、前記領域毎に、該領域に腫瘍が浸潤している浸潤度を算出する、
   請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
4. 前記移動情報算出部は、前記移動情報として、前記腫瘍の周期的な位置変動と、前記周辺部位の周期的な位置変動とを算出し、
   前記相対関係算出部は、前記移動情報算出部によって算出された前記腫瘍の周期的な位置変動と前記周辺部位の周期的な位置変動との類似度に基づいて、前記浸潤度を算出する、
   請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
5. 前記相対関係算出部は、前記移動情報算出部によって算出された前記腫瘍の周期的な位置変動と、前記周辺部位の周期的な位置変動との振幅差、周期の差又は位相差の少なくも一つに基づいて、双方の位置変動の類似度を判定する、
   請求項４に記載のＸ線ＣＴ装置。
6. 前記移動情報算出部は、前記移動情報として、前記腫瘍の重心と該腫瘍が付着している周辺部位との距離を算出し、
   前記相対関係算出部は、前記移動情報算出部によって算出された前記腫瘍の重心と前記周辺部位との距離の時間変動に基づいて、前記浸潤度を算出する、
   請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
7. 前記移動情報算出部は、前記周辺部位が人体内に略左右対称に存在する対称部位である場合に、該周辺部位に対向する対側部位の移動情報を算出し、
   前記相対関係算出部は、前記移動情報算出部によって算出された対側部位の移動情報を用いて、前記周辺部位の移動情報を正規化した後に、前記浸潤度を算出する、
   請求項２に記載のＸ線ＣＴ装置。
8. 複数の時相に対応する被検体内の画像データから、病変部の位置と該病変部の周辺に位置する周辺部位の位置とを特定し、
   前記病変部及び周辺部位の位置に基づいて、病変部及び周辺部位の移動に関する移動情報を算出し、
   前記病変部の移動情報と前記周辺部位の移動情報との相対関係を算出する、
   ことを含む、画像処理方法。
9. 被検体を透過したＸ線に基づいて、時相の異なる被検体内の画像データを生成する生成部と、
   前記生成部によって生成された時相の異なる被検体内の画像データから、病変部の位置と該病変部が付着していると想定される周辺部位の位置とを特定する特定部と、
   前記特定部によって特定された病変部が前記周辺部位に接着している面の接着面積を時相毎に算出する接着面積算出部と、
   を有する、Ｘ線ＣＴ装置。
10. 前記接着面積算出部によって算出された前記病変部である腫瘍が前記周辺部位に接着している接着面積の変動量が小さいほど、前記腫瘍が前記周辺部位に浸潤している度合いを示す浸潤度を高く算出する相対関係算出部をさらに有する、
    請求項９に記載のＸ線ＣＴ装置。
11. 複数の時相に対応する被検体内の画像データから、病変部の位置と該病変部が付着していると想定される周辺部位の位置とを特定し、
    前記病変部が前記周辺部位に接着している面の接着面積を時相毎に算出する、
    ことを含む、画像処理方法。

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