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WO2013065155A1 - 画像処理装置 - Google Patents

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Publication number
WO2013065155A1
WO2013065155A1 PCT/JP2011/075330 JP2011075330W WO2013065155A1 WO 2013065155 A1 WO2013065155 A1 WO 2013065155A1 JP 2011075330 W JP2011075330 W JP 2011075330W WO 2013065155 A1 WO2013065155 A1 WO 2013065155A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
valve
unit
image
heart
image processing
Prior art date
Application number
PCT/JP2011/075330
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
山形　佳史
友寛 川崎
智司 若井
Original Assignee
株式会社 東芝
東芝メディカルシステムズ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社 東芝, 東芝メディカルシステムズ株式会社 filed Critical 株式会社 東芝
Priority to PCT/JP2011/075330 priority Critical patent/WO2013065155A1/ja
Priority to CN201180002932.4A priority patent/CN103189868B/zh
Priority to US13/343,016 priority patent/US8594413B2/en
Publication of WO2013065155A1 publication Critical patent/WO2013065155A1/ja

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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac

Definitions

  • This embodiment relates to an image processing apparatus.
  • the heart valve in which valvular disease has occurred does not operate normally and does not close completely or open completely.
  • valve area and other factors as criteria when considering treatment policies and treatment plans for valvular diseases. For example, in deciding on a treatment policy or treatment plan for valvular disease, a doctor uses a three-dimensional image data related to a heart valve to visually estimate the valve area, and based on the estimated valve area, the lesion area is weighted. Assessing severity. However, a technique for quantitatively evaluating the properties of each heart valve in the treatment policy or treatment plan for valvular disease has not been established.
  • the purpose is to provide an image processing apparatus that can improve work efficiency and diagnostic accuracy related to valvular diseases by doctors and engineers.
  • An image processing apparatus includes a storage unit that stores a three-dimensional image related to a heart region of a subject, a specifying unit that specifies a plurality of heart valves from a blood vessel region included in the three-dimensional image by image processing, A calculation unit that calculates an index value indicating the degree of opening and closing of the plurality of heart valves; and a display unit that displays the index value.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing an anatomical structure of a heart valve (aortic valve) which is an object of image diagnosis according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a view showing a state in which the aortic valve in FIG. 2 is completely opened.
  • FIG. 4 is a view showing a state when the aortic valve of FIG. 2 is completely closed.
  • FIG. 5 is a diagram showing a typical flow of the aortic valve quantitative evaluation processing executed under the control of the control unit in FIG. 2.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the evaluation cross-section setting process executed by the cross-section setting unit in step S1 of FIG. FIG.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the extraction processing of the valve opening position blood vessel contour executed by the contour extracting unit in step S2 of FIG.
  • FIG. 8 is a first diagram illustrating a process of generating an evaluation circle performed by the evaluation circle generating unit in step S3 of FIG.
  • FIG. 9 is a second diagram illustrating the process of the evaluation circle generation process executed by the evaluation circle generation unit in step S3 of FIG.
  • FIG. 10 is a third diagram illustrating the process of the evaluation circle generation process executed by the evaluation circle generation unit in step S3 of FIG.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the valve pixel specifying process executed by the valve pixel specifying unit in step S4 of FIG. FIG.
  • FIG. 12 is a diagram showing an evaluation circle to which open information or close information is assigned by the valve pixel specifying unit in step S4 of FIG.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining an opening / closing index calculation process executed by the opening / closing index calculation unit in step S5 of FIG.
  • FIG. 14 is a diagram showing a display pattern 1 of colored evaluation circles displayed by the display unit in step S7 of FIG.
  • FIG. 15 is a diagram showing the display pattern 2 of the colored evaluation circle displayed by the display unit in step S7 of FIG.
  • FIG. 16 is a diagram showing the display pattern 3 of the colored evaluation circle displayed by the display unit in step S7 of FIG.
  • FIG. 17 is a diagram showing the display pattern 4 of the colored evaluation circle displayed by the display unit in step S7 of FIG. FIG.
  • FIG. 18 is a diagram showing the display pattern 5 of the colored evaluation circle displayed by the display unit in step S7 of FIG.
  • FIG. 19 is a diagram showing a display pattern 6 of colored evaluation circles displayed by the display unit in step S7 of FIG.
  • FIG. 20 is a diagram showing a colored evaluation circle display pattern 7 displayed by the display unit in step S7 of FIG.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating an example of a colored MPR image displayed by the display unit according to the modification of the present embodiment.
  • FIG. 22 is a diagram schematically illustrating a typical flow of processing of the image processing apparatus according to the second modification.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating a display example of the valve synthesis evaluation circle generated in the second modification.
  • FIG. 24A is a diagram illustrating an example of an evaluation circle related to the monk valve according to the third modification.
  • FIG. 24B is a diagram illustrating an example of an evaluation circle related to the monk valve according to the third modification.
  • FIG. 24C is a diagram illustrating an example of an evaluation circle related to the monk valve according to the third modification.
  • FIG. 25 is a diagram illustrating a display example of a composite image according to the fourth modification.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an image processing apparatus 1 according to the present embodiment.
  • the image processing apparatus 1 according to the present embodiment uses a heart valve as a target of image diagnosis.
  • heart valves include aortic valves, mitral valves, pulmonary valves, and tricuspid valves.
  • the present embodiment can be applied to heart valves at all these sites, the heart valve is assumed to be an aortic valve in order to specifically describe the following embodiments.
  • the aortic valve 31 is located between the left ventricle 33 and the aorta 35 and plays a role of preventing the backflow of blood ejected from the left ventricle 33.
  • the aortic valve 35 consists of three leaflets, although only two are shown in FIG. A space surrounded by the three leaflets 31 is called a valve opening 37.
  • the area of the valve port 37 in the cross section passing through the three valve leaflets 31 is called the valve port area. In other words, the area within the valve port contour on the cross section is the valve port area.
  • the space between each leaflet 31 and the inner wall of the aorta 35 is called an aortic sinus (so-called valsalva sinus) 39.
  • the aortic valve in which valvular disease has occurred does not operate normally and does not close completely or open completely.
  • the aortic valve does not open completely even at the end systole.
  • the aortic valve does not close completely even at the end diastole. That is, the valve opening area can be an index for evaluating whether or not valvular disease has developed in the heart.
  • the image processing apparatus 1 includes a storage unit 11, a cross-section setting unit 13, a contour extraction unit 15, an evaluation circle generation unit 17, a valve pixel identification unit 19, a colored evaluation circle generation unit 21, and three-dimensional image processing.
  • Unit 23 operation unit 25, display unit 27, and control unit 29.
  • the storage unit 11 stores three-dimensional image data (volume data) related to the heart region of the subject.
  • the three-dimensional image data is collected by a diagnostic modality such as an X-ray computed tomography apparatus, a magnetic resonance imaging apparatus, an X-ray diagnostic apparatus, or an ultrasonic diagnostic apparatus.
  • the diagnostic modality for collecting data of a three-dimensional image is an X-ray computed tomography apparatus.
  • the X-ray computed tomography apparatus for example, dynamically scans a heart contrasted with a contrast agent with X-rays and collects data of a plurality of three-dimensional images related to a plurality of cardiac phases corresponding to at least one heartbeat.
  • the storage unit 11 stores the three-dimensional image data and the cardiac phase in association with each other.
  • the cross-section setting unit 13 crosses the blood vessel region of the aorta where the contrast is enhanced by the contrast agent in accordance with an instruction through the image processing or the operation unit 25 by the user (hereinafter referred to as an evaluation cross-section). Is set in the three-dimensional image. In other words, the evaluation cross section is set in the vicinity of the valve opening and the aortic sinus.
  • the contour extraction unit 15 extracts the contour of the blood vessel region from the blood vessel region on the evaluation section (hereinafter referred to as the valve position blood vessel contour) by existing image processing.
  • the evaluation circle generating unit 17 generates an aortic valve template (hereinafter, referred to as an evaluation circle) that schematically represents the shape of the aortic valve based on the valve opening position blood vessel contour.
  • the evaluation circle is an image in which the shape of the normal aortic valve in the open state and the shape of the normal aortic valve in the closed state are drawn on the evaluation cross section.
  • the valve pixel specifying unit 19 searches for pixels related to the aortic valve (hereinafter referred to as valve pixels) included in the three-dimensional image for each pixel constituting the evaluation circle along the predetermined direction. Specify whether it exists.
  • the predetermined direction is set, for example, in the vertical direction of the cross section.
  • valve opening / closing information information on whether or not there is a valve pixel. That is, the valve pixel specifying unit 19 generates valve opening / closing information for each pixel constituting the cross section.
  • the colored evaluation circle generating unit 21 represents an image (hereinafter, referred to as a colored evaluation circle) that expresses the degree of opening / closing of the aortic valve of the subject for each pixel. Generate. Specifically, the colored evaluation circle generation unit 21 includes an opening / closing index calculation unit 211 and a color information allocation unit 213. The opening / closing index calculation unit 211 calculates an index (hereinafter referred to as an opening / closing index) indicating the degree of opening / closing of the subject's aortic valve based on the evaluation circle and the valve opening / closing information.
  • an index hereinafter referred to as an opening / closing index
  • the open / close index represents, for example, the degree of difference between the open / closed degree of the subject's aortic valve and the normal open / closed degree of the aortic valve.
  • the color information allocation unit 213 allocates color information corresponding to the calculated opening / closing index to pixels on the evaluation circle in order to generate a colored evaluation circle. Thereby, a colored evaluation circle is generated.
  • the 3D image processing unit 23 performs 3D image processing on the 3D image data and generates 2D CT image data.
  • the three-dimensional image processing for example, MPR (multi-planar reconstruction) or volume rendering (volume rendering) is employed.
  • MPR multi-planar reconstruction
  • volume rendering volume rendering
  • the three-dimensional image processing unit 23 generates MPR image data related to the evaluation slice based on the three-dimensional image data.
  • the operation unit 25 receives various commands and information input from the user.
  • a pointing device such as a mouse or a trackball
  • a selection device such as a mode switch
  • an input device such as a keyboard
  • the display unit 27 displays a colored evaluation circle, an MPR image, a volume rendering image, and the like on a display device.
  • a display device for example, a CRT display, a liquid crystal display, an organic EL display, a plasma display, or the like can be used as appropriate.
  • the control unit 29 functions as the center of the image processing apparatus 1.
  • the control unit 29 receives a request for starting the quantitative evaluation process from the operation unit 25, the control unit 29 controls each unit in the image processing apparatus 1 to execute the quantitative evaluation process of the aortic valve.
  • the image processing apparatus 1 can use a general-purpose computer device as basic hardware.
  • the image processing apparatus 1 can realize quantitative evaluation processing of an aortic valve by a processor (CPU: “central processor” unit) mounted on a computer device executing an image processing program.
  • the image processing program is preinstalled in the computer device.
  • the image processing program may be recorded on a removable recording medium such as a magnetic disk, a magneto-optical disk, an optical disk, or a semiconductor memory and distributed to the computer apparatus 1 or distributed to the computer apparatus 1 via a network. May be.
  • the distributed image processing program is implemented by being appropriately installed in the computer apparatus 1.
  • part or all of the above-described units can be realized by hardware such as a logic circuit. Each of the above units can also be realized by combining hardware and software control.
  • FIG. 5 is a diagram showing a typical flow of the aortic valve quantitative evaluation processing executed under the control of the control unit 29.
  • the control unit 29 performs processing from a plurality of three-dimensional image data stored in the storage unit 11. Read the data of the target three-dimensional image.
  • the three-dimensional image to be processed can be applied to any cardiac phase. Further, the number of three-dimensional images to be processed is not limited to one and may be plural. In the case of a plurality, the following processing is performed on each three-dimensional image.
  • the three-dimensional image to be processed can be arbitrarily set by the user, for example, by specifying the cardiac phase via the operation unit 25.
  • control unit 29 supplies the read three-dimensional image data to the cross-section setting unit 13 and causes the cross-section setting unit 13 to perform cross-section setting processing (step S1).
  • step S1 the cross section setting unit 13 sets an evaluation cross section in the blood vessel region in accordance with an instruction from the user via the operation unit 25 or by image processing.
  • Section setting process 1 The user directly designates the position of the evaluation section via the operation unit 25. For example, as shown in FIG. 6, the user moves the operation unit 25 to a position that is in the vicinity of the aortic valve region 41 or the valve mouth region 43 and that has advanced from the valve mouth region 43 to the back side of the aortic region 45 by about several millimeters. To specify.
  • the cross-section setting unit 13 sets the evaluation cross-section 47 so as to include the designated position.
  • the cross-section setting unit 13 sets the evaluation cross-section 47 so as to include the designated position and to be orthogonal to the blood vessel core line 49.
  • the aortic valve region 41 is a pixel region belonging to a CT value range that can be taken by the aortic valve.
  • the valve opening region 43 is a pixel region that belongs to a CT value range that can be taken by the blood vessel of the valve opening portion in which the contrast is enhanced by the contrast agent.
  • the aorta region 45 is a pixel region belonging to a CT value range that can be taken by an aortic blood vessel whose contrast is enhanced by a contrast agent.
  • the left ventricular region 51 is a pixel region belonging to a CT value range that can be taken by the blood flow path in the left ventricle in which the contrast is enhanced by a contrast agent. That is, the valve mouth region 43, the aorta region 45, and the left ventricle region 51 belong to substantially the same CT value range.
  • Section setting process 2 The user indirectly specifies the evaluation section via the operation unit 25.
  • the user designates an aortic arch in the aortic region that is easy to visually recognize on the CT image.
  • the cross-section setting unit 13 executes region generation processing starting from the designated position of the aortic arch, and extracts the aortic arch and left ventricular region from the three-dimensional image.
  • the cross-section setting unit 13 specifies the valve region based on the anatomical structure from the extracted aortic arch and left ventricular region. Then, the cross-section setting unit 13 sets an evaluation cross-section at a position that has advanced to the back side of the aorta by several millimeters from the identified valve opening region. Also in this case, the evaluation cross section is set to be orthogonal to the blood vessel core line, for example.
  • a plurality of evaluation sections related to the plurality of 3D images are set to the same position or the same coordinates anatomically.
  • step S2 the control unit 29 causes the contour extraction unit 15 to perform contour extraction processing (step S2).
  • step S ⁇ b> 2 the contour extraction unit 15 extracts the valve-position blood vessel 53 from the aorta region 45 on the evaluation section 47 as shown in FIG. 7. Specifically, the contour extraction unit 15 performs binarization processing on the aorta region 45 on the evaluation section 47, and extracts the outer contour 53 of the aorta region 45 as the valve position blood vessel contour.
  • the valve opening position blood vessel contour 53 typically has a shape in which three arcs are combined. Data of an image (hereinafter referred to as a contour image) in which the valve-position blood vessel contour 53 is drawn is supplied to the evaluation circle generation unit 17 by the control unit 29.
  • step S3 the control unit 29 causes the evaluation circle generation unit 17 to execute an evaluation circle generation process (step S3).
  • step S3 the evaluation circle generation unit 17 generates an evaluation circle based on the valve position blood vessel contour extracted in step S2.
  • the evaluation circle generation unit 17 specifies three cusps 55 on the valve mouth position blood vessel contour 53.
  • the cusp 55 is specified, for example, according to an instruction from the user via the operation unit 25 or by image processing.
  • the three cusps 55 are referred to as a cusp 55A, a cusp 55B, and a cusp 55C, respectively.
  • the evaluation circle generation unit 17 calculates a circle 57 that is in contact with the three specified cusps 55, and is calculated.
  • a circle 57 is drawn on the contour image.
  • the circle 57 is a circle having the maximum diameter among the circles that fit within the valve opening position blood vessel contour 53.
  • the evaluation circle generation unit 17 connects all two points of the center point 59, the point 55A, the point 55B, and the point 55C of the circle 57 as shown in FIG.
  • a straight line 61 (straight line 61A, straight line 61B, straight line 61C, straight line 61D, straight line 61E, straight line 61F) is drawn on the contour image.
  • the evaluation circle generation unit 17 deletes the valve-position blood vessel contour from the contour image as shown in FIG. As a result, an evaluation circle 63 is generated. Note that the valve position blood vessel contour does not necessarily need to be deleted in the generation process of the evaluation circle 63, and an evaluation circle having the valve position blood vessel contour remaining as shown in FIG. 9 may be used.
  • Triangle 65A (triangle formed by straight lines 61A, 61D, and 61E), triangle 65B (triangle formed by straight lines 61B, 61E, and 61F), triangle 65C (triangle formed by straight lines 61C, 61F, and 61D)
  • the triangle inscribed in the circle 57 (the triangle formed by the straight lines 61A, 61B, and 61C) is a normal valve leaflet shape at the end systole, in other words, the valve mouth contour, as can be seen from comparison with FIG.
  • the shape of is schematically represented.
  • the triangle 65A, the triangle 65B, and the triangle 65C are assumed to be estimated normal leaflets.
  • the evaluation circle 63 schematically represents the estimated shape of the normal heart valve at the time of opening and the estimated shape of the normal heart valve at the time of occlusion.
  • the triangle 65A, the triangle 65B, and the triangle 65C on the evaluation circle are formed based on the actual blood vessel contour of the valve position of the subject, and may not have the same shape.
  • the evaluation circle generation unit 17 may adjust (normalize) the shapes of the triangle 65A, the triangle 65B, and the triangle 65C so that the triangle 65A, the triangle 65B, and the triangle 65C all have the same shape. .
  • step S4 the control unit 29 causes the valve pixel specifying unit 19 to execute a valve pixel specifying process (step S4).
  • step S4 as shown in FIG. 11, the valve pixel specifying unit 19 searches the valve pixels included in the three-dimensional image within a limited range along the predetermined search direction for each pixel constituting the evaluation circle, Whether or not there is a pixel, that is, whether the heart valve is opened or closed is specified.
  • the valve pixel is a pixel on the aortic valve region 41.
  • the search direction is defined, for example, in the direction perpendicular to the cross section 47 (that is, the evaluation cross section) of the evaluation circle.
  • the limit range is about 30 mm.
  • the search direction and the limit range can be arbitrarily set by the user via the operation unit 25.
  • the aortic valve region 41 exists within a limited range along the search direction A from the pixel A on the evaluation circle 63. Therefore, the pixel A is specified as having a valve pixel.
  • the valve pixel specifying unit 19 assigns to the pixel A on the evaluation circle 63 close information indicating that a valve pixel exists.
  • the aortic valve region 41 does not exist within the limited range along the search direction B from the pixel B on the evaluation circle 63. Accordingly, the pixel B is specified as having no valve pixel.
  • the valve pixel specifying unit 19 assigns to the pixel B open information indicating that no valve pixel exists.
  • a pixel area to which open information is assigned is referred to as a leaflet non-existing area
  • a pixel area to which closed information is assigned is referred to as a valve leaflet existing area.
  • step S4 the control unit 29 causes the open / close index calculation unit 211 of the colored evaluation circle generation unit 21 to execute an open / close index calculation process (step S5).
  • step S5 the open / close index calculation unit 211 calculates the open / close index of the heart valve of the subject based on the open / close information and the evaluation circle specified in step S4.
  • the calculated opening / closing index is stored in the storage unit 11 in association with the cardiac phase.
  • the opening / closing index is calculated as follows, for example.
  • the open / close index calculation unit 211 checks the open / close state of the heart valve vertically from the bases 61A, 61B, 61C of the triangles 65 (triangles 65A, 65B, 65C). Specifically, the open / close index calculation unit 211 searches the leaflet non-existing region 67 along the search direction for each unit pixel constituting the bases 61A, 61B, 61C.
  • the search direction is, for example, the vertical direction of the bottom side.
  • the unit pixel is a pixel group including a predetermined number (for example, 10) of pixels on the bottom side. Note that the search direction and unit pixel can be arbitrarily set by the user via the operation unit 25.
  • the opening / closing index calculation unit 211 calculates an opening / closing index based on the search result.
  • the opening / closing index is calculated based on, for example, the shortest distance x between the unit pixel on the bottom side and the side facing the bottom side, and the shortest distance y from the pixel on the bottom side to the leaflet non-existing region along the search direction.
  • the opening / closing index z is an index calculated based on the following equation (1), for example, and is expressed as a percentage.
  • the open / close index calculation unit 211 may calculate an open / close index for each triangle 65.
  • the open / close index for each triangle 65 is a simple average value of the open / close indices of a plurality of unit pixels on the base of the triangle to be calculated, or a weighted average value corresponding to the position on the base.
  • the opening / closing index is not limited to the one defined by the above-described equation (1) as long as it represents the degree of difference between the opening / closing degree of the subject's aortic valve and the normal opening / closing degree of the aortic valve.
  • the opening / closing index may be expressed by a simple ratio between the shortest distance x and the shortest distance y.
  • the open / close index is calculated based on the difference between the shortest distance x and the shortest distance y (the amount of positional deviation between the normal leaflet contour and the actual leaflet contour), and is calculated according to the distance in units of millimeters or pixels. It may be expressed. Alternatively, the open / close index may be simply expressed by the shortest distance y in units of millimeters or pixels.
  • step S6 the control unit 29 causes the color information assigning unit 213 of the colored evaluation circle generating unit 21 to execute the color information assigning process (step S6).
  • step S6 the color information assigning unit 213 plots the calculated opening / closing index on the corresponding pixels on the evaluation circle.
  • the color information allocating unit 213 holds a table in which opening / closing indexes and color information are associated with each other.
  • the color information allocation unit 213 identifies color information associated with the calculated opening / closing index on the table, and plots the identified color information on the allocation target pixels.
  • the pixel to be allocated is a pixel on the evaluation circle, and is a pixel on the search path when the opening / closing index is calculated. That is, one color information is allocated on one search path. If the position of the base is different, different color information may be assigned.
  • step S6 the control unit 29 causes the display unit 27 to perform display processing (step S7).
  • step S7 the display unit 27 displays a colored evaluation circle with a preset display pattern.
  • the display unit 27 prepares various display patterns for improving the evaluation accuracy and efficiency of the degree of opening and closing.
  • a specific display pattern of the colored evaluation circle by the display unit 27 will be described.
  • FIG. 14 is a diagram showing a display pattern 1 of a colored evaluation circle displayed by the display unit 27.
  • the display unit 27 displays a colored evaluation circle 71 related to the end diastole of one heartbeat, displays a colored evaluation circle 73 related to the end systole, or both colored evaluation circles 71 and 73.
  • the end-diastolic colored evaluation circle 71 is identified as having the maximum valve area among a plurality of colored evaluation circles for one heartbeat
  • the end-systolic colored evaluation circle 73 is a plurality of colored evaluation circles for one heartbeat.
  • the display unit 27 identifies the one having the smallest valve opening area.
  • the end diastole and end systole can be arbitrarily designated via the operation unit 25.
  • the display unit 27 may display an end-diastolic MPR image 75 aligned with the colored evaluation circle 71 and an end-systolic MPR image 77 aligned with the colored evaluation circle 73.
  • the MPR images 75 and 77 are generated by the three-dimensional image processing unit 23. This relates to the same cross section as the colored evaluation circles 71 and 73 (that is, the evaluation cross section set in step S1).
  • the display unit 27 In order to visually evaluate the degree of opening and closing on the MPR images 75 and 77, the display unit 27 superimposes the triangular contours (estimated normal leaflet positions) on the colored evaluation circles 71 and 73 on the MPR images 75 and 77. Should be displayed.
  • the colored evaluation circles 71 and 73 represent the spatial distribution of the degree of opening and closing of the aortic valve with different colors. Therefore, the user can grasp the partial opening / closing degree of the aortic valve by the color by observing the colored evaluation circles 71 and 73. Therefore, the user can sensuously evaluate the degree of opening and closing.
  • the display unit 27 has color bars 79 and 81 indicating the correspondence between the opening / closing index and the color in order to show the correspondence between the opening / closing index and the color to the user. It should be displayed.
  • the display unit 27 may display the triangle opening / closing index calculated in step S5 (for example, the average opening / closing index within the triangle) in the vicinity of each triangle in the colored evaluation circles 71 and 73.
  • the triangle opening / closing index calculated in step S5 for example, the average opening / closing index within the triangle
  • 50% is displayed near the left triangle
  • 90% is displayed near the right triangle
  • 70% is displayed near the lower triangle.
  • the user can evaluate the opening / closing degree of the heart valve not only as a color but also as a number.
  • the cardiac phase of the colored evaluation circle to be displayed in the display pattern 1 is not limited to the end diastole or the end systole but may be any cardiac phase.
  • the display unit 27 may display a CPR (curved plane reconstruction) image instead of the MPR image.
  • the CPR image is generated by performing CPR processing on the three-dimensional image by the three-dimensional image processing unit 23.
  • FIG. 15 is a diagram showing a display pattern 2 of a colored evaluation circle displayed by the display unit 27.
  • the colored evaluation circles 83 and 85 of the display pattern 2 are colored according to the magnitude relationship with the threshold value. Specifically, a pixel having an opening / closing index larger than a threshold is displayed in a first color (for example, red), and a pixel having an opening / closing index smaller than the threshold is displayed in a second color (for example, blue).
  • the color information assigning unit 213 assigns color information corresponding to the first color to pixels having an opening / closing index larger than the threshold, and corresponds to the second color to pixels having an opening / closing index smaller than the threshold. Color information to be assigned.
  • This threshold value is displayed by the display unit 27.
  • the display unit 27 displays sliders 87 and 89 indicating threshold values on the color bars 91 and 93.
  • the sliders 87 and 89 are slid on the color bars 91 and 93 via the operation unit 25, whereby the threshold value is changed to a numerical value corresponding to the position of the sliders 87 and 89.
  • the display unit 27 may simply display a numerical value indicating the threshold value.
  • the threshold value is changed by inputting a numerical value indicating the threshold value via the operation unit 25.
  • the evaluation circle is colored according to the magnitude relationship with the threshold value.
  • the valve leaflet portion having a better opening / closing degree than the threshold value and the bad valve leaflet By observing the coloring evaluation circles 83 and 85, the valve leaflet portion having a better opening / closing degree than the threshold value and the bad valve leaflet. The site can be easily grasped visually. By setting the threshold appropriately clinically, it is possible to easily identify the leaflet portion having a functional disorder.
  • the number of thresholds is not limited to one and may be plural. As the number of thresholds increases, the number of display colors of the colored evaluation circle also increases. For example, when there are two threshold values, there are three display colors.
  • the cardiac phase of the colored evaluation circle to be displayed in the display pattern 2 is not limited to the end diastole or the end systole but may be any cardiac phase.
  • FIG. 16 is a diagram showing a display pattern 3 of a colored evaluation circle displayed by the display unit 27.
  • the display unit 27 displays a leaflet region contour (hereinafter referred to as a leaflet contour) 95 relating to the same cardiac phase as the evaluation circle 95 as a colored evaluation circle 71. Display overlaid on top.
  • the leaflet contour 95 is extracted by the contour extraction unit 15 from the MPR image related to the evaluation cross section.
  • the colored evaluation circle to be displayed in the display pattern 3 is not limited to the colored evaluation circle at the end diastole, and can be applied to a colored evaluation circle having an arbitrary cardiac phase.
  • the cardiac phase of the colored evaluation circle to be displayed in the display pattern 3 is not limited to the end diastole, and may be any cardiac phase.
  • the display unit 27 may display a plurality of leaflet contours related to a plurality of cardiac phases on one colored evaluation circle.
  • FIG. 17 is a diagram showing the display pattern 4 of the colored evaluation circle displayed by the display unit 27.
  • the colored evaluation circles 97 and 99 of the display pattern 4 are colors corresponding to the amount of positional deviation from the normal leaflet contour (the difference between the shortest distance x and the shortest distance y in equation (1)). Is displayed. The displacement amount is displayed in millimeters [mm].
  • FIG. 18 is a diagram showing the display pattern 5 of the colored evaluation circle displayed by the display unit 27.
  • the colored evaluation circle 100 of the display pattern 5 is colored according to the difference between the open / close indices in two different cardiac phases.
  • two different cardiac phases are a phase with the smallest open area and a phase with the maximum in one beat.
  • the minimum open area phase is typically end diastole and the maximum open area phase is typically end systole.
  • the open area is the number of pixels (area) of the pixels constituting the leaflet presence region in the evaluation circle.
  • the display unit 27 may display the MPR image at the phase with the smallest open area and the MPR image at the phase with the largest open area in parallel with the colored evaluation circle 100. Moreover, the display part 27 may overlap the core outline 95 included in the displayed MPR image on the colored evaluation circle 100 in order to improve diagnosis accuracy.
  • the leaflet contour 95 relating to the phase of the smallest open area (ie, end diastole) and the leaflet contour 95 relating to the phase of the largest open area (ie, end systole) are superimposed.
  • the image processing apparatus 1 can improve the user's work efficiency and diagnosis accuracy in the determination of the treatment policy for valvular disease and the treatment plan.
  • FIG. 19 is a diagram showing a display pattern 5 of colored evaluation circles displayed by the display unit 27.
  • the display unit 27 displays a plurality of colored evaluation circles related to a plurality of cardiac phases as a moving image.
  • colored evaluation circles relating to a plurality of cardiac phases for at least one heartbeat are generated and stored in the storage unit 11.
  • the display unit 27 displays the colored evaluation circle stored in the storage unit 11 as a moving image in time series. At this time, the colored evaluation circle may be displayed together with the color bar as described above.
  • the display speed is not limited to normal 1 ⁇ speed, but can be low speed playback such as 0.5 ⁇ speed and high speed playback such as 2 ⁇ speed.
  • the display speed can be arbitrarily changed via the operation unit 25.
  • the moving image display allows the user to grasp the temporal change in the degree of opening and closing the heart valve as a color change.
  • the display unit 27 can stop displaying the moving image and continue to display the colored evaluation circle that was displayed when the stop instruction was issued. It is.
  • the colored evaluation circle of the display pattern 6 can correspond to any of the display patterns 1 to 5.
  • FIG. 20 is a diagram showing a display pattern 7 of a colored evaluation circle displayed by the display unit 27.
  • the display unit 27 displays an electrocardiogram waveform and a waveform of an opening / closing index together with a moving image of a colored evaluation circle. More specifically, a display area 101 for the electrocardiogram waveform 107, a display area 103 for the waveform 109 of the opening / closing index, and a display area 105 for the colored evaluation circle 71 are arranged on the display screen.
  • a waveform 111 of the opening / closing index relating to the healthy subject may be displayed for comparison between the healthy person and the subject.
  • the waveform 111 may be generated by the above-described steps, may be calculated theoretically, or may be created empirically.
  • the horizontal axis is defined as time and the vertical axis is defined as an opening / closing index.
  • the display unit 27 displays the slider 113 indicating the cardiac phase of the colored evaluation circle 71 being displayed on the electrocardiogram waveform 107 and the graphs 109 and 111 of the open / close index.
  • the slider 113 is moved along the horizontal axis of the electrocardiogram waveform 107 and the waveform 109 and 111 of the open / close indicator according to the switching of the displayed colored evaluation circle 71.
  • the colored evaluation circle 71 of the display pattern 7 can correspond to any of the display patterns 1 to 5.
  • the user can determine a treatment policy or a treatment plan for valvular disease in consideration of the degree of opening and closing related to a plurality of cardiac phases. Therefore, even if it seems to be severe in one cardiac phase, if it is mild in multiple cardiac phases, the necessity / unnecessity of treatment can be examined.
  • the image processing apparatus can improve the work efficiency and diagnostic accuracy related to valvular diseases by doctors and engineers.
  • the display unit 27 according to the modification 1 displays a colored MPR image 115 as illustrated in FIG.
  • the colored MPR image 115 is an MPR image in which color information is assigned by the color information assigning unit 213 in accordance with the opening / closing information specified in step S4 described above. A method for generating the colored MPR image 115 will be described below.
  • the valve pixel specifying unit 19 maps information on whether or not there is a valve pixel in the MPR image related to the evaluation section. Specifically, the valve pixel specifying unit 19 opens and closes the heart valve (that is, whether there is a valve pixel in the vertical direction of the evaluation section) for the pixels of the MPR image related to the evaluation section by the same method as in step S4. Identify. Close information is assigned to the pixel specified if there is a valve pixel, and open information is assigned to the pixel specified if there is no valve pixel.
  • the coloring information assigning unit 33 corresponds to the color information corresponding to the open information to the pixel to which the open information is assigned, and corresponds to the close information to the pixel to which the close information is assigned. Assign color information.
  • a colored MPR image 115 is generated.
  • the display unit 27 displays the colored MPR image 115. For example, a pixel region (valve leaflet existing region) 67 to which closed information is assigned is displayed in blue, and a pixel region (valve leaflet non-existing region) 69 to which open information is assigned is displayed in red.
  • Modification 2 The image processing apparatus according to the modified example 2 sets an evaluation section with a flow different from the flow of FIG. 5 and calculates an opening / closing index.
  • an image processing apparatus according to Modification 2 will be described.
  • components having substantially the same functions as those of the present embodiment are denoted by the same reference numerals, and redundant description will be given only when necessary.
  • FIG. 22 is a diagram schematically showing the flow of processing according to the second modification.
  • the control unit 29 causes the contour extraction unit 15 to perform detection processing (step S11).
  • the contour extraction unit 15 detects an aorta region from the three-dimensional image. Specifically, first, the contour extracting unit 15 specifies the uppermost slice image (the slice image having the maximum or minimum Z coordinate) in the three-dimensional image. Then, the contour extracting unit 15 specifies a high pixel region from among a plurality of pixels included in the uppermost slice image. The identified high pixel area is set to the aorta area.
  • step S12 the contour extraction unit 15 extracts the aorta region from the three-dimensional image using the aorta region detected in step S11 as a starting point. Specifically, the contour extraction unit 15 searches for pixels that are connected in terms of pixel values to the aorta region detected in step S11, and extracts the connected pixels as aorta regions from the three-dimensional image.
  • step S12 the control part 29 will make the evaluation circle production
  • the evaluation circle generation unit 17 searches for pixels having a low pixel value in the aorta region from the pixels in the aorta region from above to below the Z coordinate. Pixels having low pixel values are candidates for heart valve regions.
  • the control unit 29 causes the evaluation circle generation unit 17 to perform detection processing in steps S13 and S14.
  • step S13 the evaluation circle generation unit 17 detects two coronary artery origins from the aorta region as pixels having a low pixel value.
  • the coronary artery region branches from the aortic region.
  • the coronary artery origin is a branch point between the coronary artery region and the aorta region.
  • the coronary artery origin is anatomically located on the distal side of the vascular region with respect to the aortic valve.
  • the coronary artery origin is excluded from the heart valve region.
  • the evaluation circle generating unit 17 searches for a pixel having a low pixel value in the aorta region again from the pixels in the aorta region.
  • the evaluation circle generation unit 17 detects a feature point of the aorta region as a pixel having a low pixel value. There are 6 feature points. This feature point is considered anatomically as a feature point of the heart valve region.
  • step S12 the control unit 29 causes the evaluation circle generating unit 17 to perform a core line extraction process in parallel with steps S13 and S14 (step S15).
  • step S15 the evaluation circle generation unit 17 extracts the core line of the aorta region extracted in step S12.
  • step S16 the evaluation circle generation unit 17 sets a three-dimensional region (subvolume) that includes the six feature points detected in step S14.
  • the three-dimensional region is set to a rectangular parallelepiped region having an upper surface and a lower surface orthogonal to the core wire.
  • the set three-dimensional area is projected in step S17. Therefore, this three-dimensional area is called a projection space.
  • step S17 the control unit 29 causes the evaluation circle generation unit 17 to perform projection image generation processing (step S17).
  • step S17 the evaluation circle generation unit 17 performs a projection process on the three-dimensional image limited to the projection space, and generates a projection image.
  • the projection process is performed along the core line, for example.
  • any existing method such as a maximum value projection method, a minimum value projection method, or an average value projection method may be used.
  • the projection process may be executed by a minimum value projection method.
  • step S17 the control unit 29 causes the evaluation circle generation unit 17 to perform an evaluation circle generation process (step S18).
  • step S18 the evaluation circle generation unit 17 generates an evaluation circle based on the projection image generated in step S17 in the same manner as in step S3 of the present embodiment.
  • the evaluation circle generation unit 17 specifies three cusps from the projection image in step S17, and draws a straight line connecting the three specified cusps on the projection image. Thereby, an evaluation circle is generated.
  • the evaluation circle according to Modification 2 is generated based on the projection image of the sub-volume.
  • the modified example 2 is not limited to this.
  • the evaluation circle may be generated based on a cross-sectional image related to a cross section set in the subvolume.
  • the evaluation circle generation unit 17 generates an evaluation circle based on the cross-sectional image related to the cross-section set in the subvolume, similarly to step S3 of the present embodiment.
  • the evaluation circle generated in step S18 will be referred to as a heterogeneous evaluation circle.
  • step S19 the control unit 29 causes the evaluation circle generation unit 17 to perform an open / close index determination process (step S19).
  • step S ⁇ b> 19 the evaluation circle generation unit 17 determines an open / close index according to the modification 2 for each of the plurality of pixels constituting the heterogeneous evaluation circle.
  • the pixel to be processed is a leaflet non-existing region.
  • the pixel value derived from the heart valve is a relatively low pixel value.
  • the evaluation circle generation unit 17 assigns the determined opening / closing index to the pixels of the heterogeneous evaluation circle, thereby generating an evaluation circle on which the heart valve regions are superimposed. This evaluation circle is called a valve synthesis evaluation circle.
  • the generated valve synthesis evaluation circle is displayed by the display unit 27.
  • the display unit 27 may display the heart valve region in the valve synthesis evaluation circle in a color corresponding to the opening / closing index or in gray.
  • the display unit 27 may display a ratio between the number of pixels in the leaflet presence area and the number of pixels in the leaflet absence area included in the valve synthesis evaluation circle. This ratio may be displayed in a graph with a color map.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating a display example of the valve synthesis evaluation circle in the case where the heterogeneous evaluation circle 117 is generated based on the MPR image.
  • the display unit 27 may display the MPR image and the valve synthesis evaluation circle 117 related to the same cross section side by side.
  • the position of the cross section can be arbitrarily set by the user via the operation unit 25.
  • the display unit 27 interlocks the position of the cross section of the MPR image with the position of the cross section of the valve synthesis evaluation circle 117 as shown in the figure.
  • the image processing apparatus 1 according to the modification 2 can further reduce the work efficiency related to valvular disease by the user.
  • the heart valve is an aortic valve. Therefore, the number of leaflets is assumed to be three. However, the number of leaflets in the present embodiment is not limited to three and can be changed as appropriate according to the type of heart valve. Along with this, the shape of the leaflets can be changed from a triangle to another geometric shape such as a quadrangle.
  • FIG. 24A, FIG. 24B, and FIG. 24C are diagrams showing specific examples of evaluation circles related to the monk valve.
  • the evaluation circle in FIG. 24A depicts two leaflets that are relatively close to the actual shape of the monk valve.
  • the evaluation circle in FIG. 24B depicts two leaflets having substantially the same size and shape.
  • the evaluation circle in FIG. 24B is more simplified than the evaluation circle in FIG. 24A.
  • the evaluation circle in FIG. 24C depicts two leaflets having different sizes and shapes.
  • the evaluation circle in FIG. 24C is more schematic than the evaluation circle in FIG. 24A, but depicts a leaflet that is closer to the actual shape than the evaluation circle in FIG. 24B.
  • the evaluation circle related to the monk valve can be arbitrarily selected from FIGS. 24A, 24B, and 24C according to the user's preference.
  • the display unit 27 As shown in FIG. 25, the display unit 27 according to the modified example 4 displays a composite image 121 of an MPR image and a colored evaluation circle.
  • the composite image 121 is, for example, an image in which a translucent colored evaluation circle is superimposed on the MPR image.
  • the user By displaying the composite image 121, the user can observe both the heart valve shape information and the open / close index with a single image.
  • various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.

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Abstract

　医師や技師等による弁膜症に関する作業効率や診断精度の向上を可能とする画像処理装置の提供。　画像処理装置は、記憶部、特定部、算出部、及び表示部を有する。記憶部は、被検体の心臓領域に関する３次元画像を記憶する。特定部は、前記３次元画像に含まれる血管領域から複数の心臓弁を画像処理により特定する。算出部は、前記複数の心臓弁の開閉度合いを表す指標値を算出する。表示部は、指標値を表示する。

Description

画像処理装置
　本実施形態は、画像処理装置に関する。
　弁膜症が生じている心臓弁は、正常に動作せず、完全に閉じなかったり、完全に開かなかったりする。
　弁膜症の治療方針や治療計画を検討する際に医師は、弁口面積等を判断材料としている。例えば、弁膜症の治療方針の決定や治療計画において医師は、心臓弁に関する３次元画像データを利用して目視で弁口面積を推定し、この推定された弁口面積に基づいて病変部の重篤度合いを評価している。しかしながら、弁膜症の治療方針や治療計画において、各心臓弁の性状を定量的に評価する技術は確立されていない。
国際公開第２００６／０６８２７１号パンフレット
　目的は、医師や技師等による弁膜症に関する作業効率や診断精度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、被検体の心臓領域に関する３次元画像を記憶する記憶部と、前記３次元画像に含まれる血管領域から複数の心臓弁を画像処理により特定する特定部と、前記複数の心臓弁の開閉度合いを表す指標値を算出する算出部と、前記指標値を表示する表示部と、を具備する。
　医師や技師等による弁膜症に関する作業効率や診断精度の向上を可能とする画像処理装置の実現。
図１は、本実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図である。 図２は、本実施形態の画像診断対象である心臓弁（大動脈弁）の解剖学的構造を模式的に示す図である。 図３は、図２の大動脈弁が完全に開放しているときの様子を示す図である。 図４は、図２の大動脈弁が完全に閉鎖しているときの様子を示す図である。 図５は、図２の制御部の制御のもとに実行される大動脈弁の定量的評価処理の典型的な流れを示す図である。 図６は、図５のステップＳ１において断面設定部により実行される評価断面の設定処理を説明するための図である。 図７は、図５のステップＳ２において輪郭抽出部により実行される弁口位置血管輪郭の抽出処理を説明するための図である。 図８は、図５のステップＳ３において評価円生成部により実行される評価円の生成処理の処理過程を示す第１の図である。 図９は、図５のステップＳ３において評価円生成部により実行される評価円の生成処理の処理過程を示す第２の図である。 図１０は、図５のステップＳ３において評価円生成部により実行される評価円の生成処理の処理過程を示す第３の図である。 図１１は、図５のステップＳ４において弁画素特定部により実行される弁画素の特定処理を説明するための図である。 図１２は、図５のステップＳ４において弁画素特定部により開情報又は閉情報が割り付けられた評価円を示す図である。 図１３は、図５のステップＳ５において開閉指標計算部により実行される開閉指標の計算処理を説明するための図である。 図１４は、図５のステップＳ７において表示部により表示される色付き評価円の表示パターン１を示す図である。 図１５は、図５のステップＳ７において表示部により表示される色付き評価円の表示パターン２を示す図である。 図１６は、図５のステップＳ７において表示部により表示される色付き評価円の表示パターン３を示す図である。 図１７は、図５のステップＳ７において表示部により表示される色付き評価円の表示パターン４を示す図である。 図１８は、図５のステップＳ７において表示部により表示される色付き評価円の表示パターン５を示す図である。 図１９は、図５のステップＳ７において表示部により表示される色付き評価円の表示パターン６を示す図である。 図２０は、図５のステップＳ７において表示部により表示される色付き評価円の表示パターン７を示す図である。 図２１は、本実施形態の変形例に係わる表示部により表示される色付きＭＰＲ画像の一例を示す図である。 図２２は、変形例２に係る画像処理装置の処理の典型的な流れを模式的に示す図である。 図２３は、変形例２において生成される弁合成評価円の表示例を示す図である。 図２４Ａは、変形例３に係る僧坊弁に関する評価円の一例を示す図である。 図２４Ｂは、変形例３に係る僧坊弁に関する評価円の一例を示す図である。 図２４Ｃは、変形例３に係る僧坊弁に関する評価円の一例を示す図である。 図２５は、変形例４に係る合成画像の表示例を示す図である。
　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。本実施形態に係る画像処理装置１は、心臓弁を画像診断の対象とする。よく知られているように、心臓弁には、大動脈弁、僧帽弁、肺動脈弁、三尖弁がある。本実施形態は、これらあらゆる部位の心臓弁に適用可能であるが、以下の実施形態を具体的に説明するため、心臓弁は大動脈弁であるとする。
　図２に示すように、大動脈弁３１は、左心室３３と大動脈３５との間にあり、左心室３３から駆出された血液の逆流を防止する役目を担う。大動脈弁３５は、図２には２つしか示されていないが、３つの弁尖から成る。３つの弁尖３１に囲まれる空間は、弁口３７と呼ばれる。３つの弁尖３１を通る断面における弁口３７の面積は、弁口面積と呼ばれている。換言すれば、断面上における弁口輪郭内の面積が弁口面積である。各弁尖３１と大動脈３５の内壁との間の空間は、大動脈洞（いわゆるバルサルバ洞：sinus of valsalva）３９と呼ばれている。
　図３に示すように、左心室が収縮する場合（例えば、収縮末期）、正常な大動脈弁３１は開く。反対に左心室が弛緩する場合（例えば、拡張末期）、図４に示すように、正常な大動脈弁３１は閉じる。
　弁膜症が生じている大動脈弁は、正常に動作せず、完全に閉じなかったり、完全に開かなかったりする。例えば、弁狭窄の場合、収縮末期であっても大動脈弁が完全には開かない。閉塞不全の場合、拡張末期であっても大動脈弁が完全には閉じない。すなわち弁口面積は、心臓に弁膜症が発症しているか否かを評価するための１つの指標となりうる。
　図１に示すように、画像処理装置１は、記憶部１１、断面設定部１３、輪郭抽出部１５、評価円生成部１７、弁画素特定部１９、色付き評価円生成部２１、３次元画像処理部２３、操作部２５、表示部２７、及び制御部２９を備える。
　記憶部１１は、被検体の心臓領域に関する３次元画像のデータ（ボリュームデータ）を記憶する。３次元画像のデータは、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置や磁気共鳴イメージング装置、Ｘ線診断装置、超音波診断装置等の診断モダリティにより収集される。以下の説明を具体的に行うため、３次元画像のデータを収集する診断モダリティは、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置であるとする。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置は、例えば、造影剤により造影された心臓をＸ線でダイナミックスキャンし、少なくとも１心拍分の複数の心位相に関する複数の３次元画像のデータを収集する。記憶部１１は、３次元画像のデータと心位相とを関連付けて記憶する。
　断面設定部１３は、画像処理やユーザによる操作部２５を介した指示に従って、造影剤によりコントラストが強調された、大動脈部分の血管領域に交差する断面（以下、評価断面と呼ぶことにする。）を３次元画像内に設定する。換言すれば、評価断面は、弁口や大動脈洞の近傍に設定される。
　輪郭抽出部１５は、評価断面上の血管領域から血管領域の輪郭（以下、弁口位置血管輪郭と呼ぶことにする。）を既存の画像処理により抽出する。
　評価円生成部１７は、弁口位置血管輪郭に基づいて、大動脈弁の形状を模式的に表現する大動脈弁のテンプレート（以下、評価円と呼ぶことにする。）を生成する。評価円は、開状態における正常な大動脈弁の形状と閉状態における正常な大動脈弁の形状とが評価断面に描画された画像である。
　弁画素特定部１９は、評価円を構成する画素毎に、３次元画像に含まれる大動脈弁に関する画素（以下、弁画素と呼ぶことにする。）を既定方向に沿って探索し、弁画素があるか否かを特定する。既定方向は、例えば、断面の垂直方向に設定される。以下、弁画素があるか否かの情報を弁開閉情報と呼ぶことにする。すなわち弁画素特定部１９は、断面を構成する画素毎に弁開閉情報を生成する。
　色付き評価円生成部２１は、評価円と弁開閉情報とに基づいて、被検体の大動脈弁の開閉度合いを画素毎に色で表現する画像（以下、色付き評価円と呼ぶことにする。）を生成する。具体的には、色付き評価円生成部２１は、開閉指標計算部２１１と色情報割付部２１３とを有する。開閉指標計算部２１１は、評価円と弁開閉情報とに基づいて、被検体の大動脈弁の開閉度合いを示す指標（以下、開閉指標と呼ぶことにする。）を計算する。開閉指標は、例えば、被検体の大動脈弁の開閉度合いと正常な大動脈弁の開閉度合いとの相違度合いを表す。色情報割付部２１３は、色付き評価円を生成するために、計算された開閉指標に対応する色情報を評価円上の画素に割り付ける。これにより色付き評価円が生成される。
　３次元画像処理部２３は、３次元画像のデータを３次元画像処理し、２次元のＣＴ画像のデータを発生する。３次元画像処理としては、例えば、ＭＰＲ（multi planar reconstruction）やボリュームレンダリング（volume rendering）が採用される。例えば、３次元画像処理部２３は、３次元画像のデータに基づいて評価断面に関するＭＰＲ画像のデータを発生する。
　操作部２５は、ユーザからの各種指令や情報入力を受け付ける。操作部２５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、モード切替スイッチ等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスが適宜利用可能である。
　表示部２７は、色付き評価円やＭＰＲ画像、ボリュームレンダリング画像等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適宜利用可能である。
　制御部２９は、画像処理装置１の中枢として機能する。制御部２９は、操作部２５からの定量的評価処理の開始要求を受けると、画像処理装置１内の各部を制御して、大動脈弁の定量的評価処理を実行する。
　なお、画像処理装置１は、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして利用することができる。画像処理装置１は、コンピュータ装置に搭載されたプロセッサ（ＣＰＵ： central processor unit）が画像処理プログラムを実行することにより、大動脈弁の定量的評価処理を実現することができる。画像処理プログラムは、コンピュータ装置に予めインストールされている。あるいは画像処理プログラムは、磁気ディスクや光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等のようなリムーバブルな記録媒体に記録されてコンピュータ装置１に配布されたり、あるいはネットワークを介してコンピュータ装置１に配布されたりしてもよい。配布された画像処理プログラムは、コンピュータ装置１に適宜インストールされて実現される。なお、上記の各部は、その一部または全てをロジック回路等のハードウェアにより実現することも可能である。また、上記の各部は、ハードウェアとソフトウェア制御とを組み合わせて実現することも可能である。
　次に画像処理装置１の動作例について説明する。図５は、制御部２９の制御のもとに実行される大動脈弁の定量的評価処理の典型的な流れを示す図である。
　ユーザにより操作部２５を介して大動脈弁の定量的評価処理の開始指示がなされることを契機として制御部２９は、記憶部１１に記憶されている複数の３次元画像のデータの中から、処理対象の３次元画像のデータを読み出す。処理対象の３次元画像は、いかなる心位相のものにも適用可能である。また、処理対象の３次元画像は、１つに限定されず、複数であってもよい。複数の場合、各３次元画像に以下の処理がなされる。処理対象の３次元画像は、ユーザにより操作部２５を介して、例えば、心位相を指定することにより任意に設定可能である。
　３次元画像のデータを読み出すと制御部２９は、読み出された３次元画像のデータを断面設定部１３に供給し、断面設定部１３に断面設定処理を行わせる（ステップＳ１）。ステップＳ１において断面設定部１３は、ユーザによる操作部２５を介した指示に従って、あるいは画像処理により血管領域に評価断面を設定する。以下に断面設定処理の具体例を幾つか挙げる。
　　断面設定処理１：　ユーザは、操作部２５を介して評価断面の位置を直接指定する。例えば、ユーザは、図６に示すように、大動脈弁領域４１や弁口領域４３の近傍であって、弁口領域４３から数ミリ程度大動脈領域４５の奥側に進んだ位置を操作部２５を介して指定する。位置が指定されると断面設定部１３は、指定された位置を含むように評価断面４７を設定する。例えば、断面設定部１３は、指定された位置を含み、血管芯線４９に直交するように評価断面４７を設定する。なお大動脈弁領域４１は、大動脈弁が取りうるＣＴ値範囲に属する画素領域である。弁口領域４３は、造影剤によりコントラストが強調された弁口部分の血管が取りうるＣＴ値範囲に属する画素領域である。大動脈領域４５は、造影剤によりコントラストが強調された大動脈血管が取りうるＣＴ値範囲に属する画素領域である。左心室領域５１は、造影剤によりコントラストが強調された左心室内の血流路が取りうるＣＴ値範囲に属する画素領域である。すなわち、弁口領域４３、大動脈領域４５、及び左心室領域５１は、略同一のＣＴ値範囲に属する。
　　断面設定処理２：　ユーザは、操作部２５を介して評価断面を間接的に指定する。例えば、ユーザは、ＣＴ画像上で視認が容易な、大動脈領域の大動脈弓部を指定する。断面設定部１３は、指定された大動脈弓部の位置を始点として領域生成処理を実行し、３次元画像から大動脈弓部及び左心室領域を抽出する。断面設定部１３は、抽出された大動脈弓部及び左心室領域の中から解剖学的な構造に基づいて弁口領域を特定する。そして断面設定部１３は、特定された弁口領域よりも数ミリ程度大動脈の奥側に進んだ位置に評価断面を設定する。この場合も評価断面は、例えば、血管芯線に直交するように設定される。
　なお、処理対象の３次元画像が複数の場合、複数の３次元画像に関する複数の評価断面は、解剖学的に同一位置、あるいは同一座標に設定される。
　ステップＳ１が実行されると制御部２９は、輪郭抽出部１５に輪郭抽出処理を行わせる（ステップＳ２）。ステップＳ２において輪郭抽出部１５は、図７に示すように、評価断面４７上の大動脈領域４５から弁口位置血管５３を抽出する。具体的には、輪郭抽出部１５は、評価断面４７上の大動脈領域４５に２値化処理を施し、大動脈領域４５の外側輪郭５３を弁口位置血管輪郭として抽出する。弁口位置血管輪郭５３は、標準的には、３つの弧を組み合わせた形状を有している。弁口位置血管輪郭５３が描画された画像（以下、輪郭画像と呼ぶことにする。）のデータは、制御部２９により評価円生成部１７に供給される。
　ステップＳ２が実行されると制御部２９は、評価円生成部１７に評価円の生成処理を実行させる（ステップＳ３）。ステップＳ３において評価円生成部１７は、ステップＳ２において抽出された弁口位置血管輪郭に基づいて評価円を生成する。まず、評価円生成部１７は、図８に示すように、弁口位置血管輪郭５３上の３つの尖点５５を特定する。尖点５５は、例えば、ユーザによる操作部２５を介した指示に従って、あるいは画像処理により特定される。ここで、３つの尖点５５をそれぞれ尖点５５Ａ、尖点５５Ｂ、尖点５５Ｃとする。３つの尖点５５（尖点５５Ａ、尖点５５Ｂ、及び尖点５５Ｃ）が特定されると評価円生成部１７は、特定された３つの尖点５５に接する円５７を計算し、計算された円５７を輪郭画像上に描画する。円５７は、弁口位置血管輪郭５３内に収まる円のうちの最大径を有する円となる。円５７が描画されると評価円生成部１７は、図９に示すように、円５７の中心点５９、尖点５５Ａ、尖点５５Ｂ、及び尖点５５Ｃのうちの全ての２点間を結ぶ直線６１（直線６１Ａ、直線６１Ｂ、直線６１Ｃ、直線６１Ｄ、直線６１Ｅ、直線６１Ｆ）を輪郭画像上に描画する。直線６１が描画されると評価円生成部１７は、図１０に示すように、弁口位置血管輪郭を輪郭画像上から削除する。これにより評価円６３が生成される。なお、評価円６３の生成処理において必ずしも弁口位置血管輪郭が削除される必要はなく、図９に示すような弁口位置血管輪郭が残っているものを評価円としてもよい。
　三角形６５Ａ（直線６１Ａ、６１Ｄ、及び６１Ｅにより形成される三角形）、三角形６５Ｂ（直線６１Ｂ、６１Ｅ、及び６１Ｆにより形成される三角形）、三角形６５Ｃ（直線６１Ｃ、６１Ｆ、及び６１Ｄにより形成される三角形）は、図４と比較すればわかるように、拡張末期時における正常な弁尖の形状を模式的に表現している。円５７に内接する三角形（直線６１Ａ、６１Ｂ、及び６１Ｃにより形成される三角形）は、図３と比較すればわかるように、収縮末期時における正常な弁尖の形状、換言すれば、弁口輪郭の形状を模式的に表現している。ここで、三角形６５Ａ、三角形６５Ｂ、三角形６５Ｃを推定正常弁尖とする。このように、評価円６３は、開放時における正常な心臓弁の推定形状と、閉塞時における正常な心臓弁の推定形状とを模式的に表現している。
　なお、評価円上の三角形６５Ａ、三角形６５Ｂ、及び三角形６５Ｃは、実際の被検体の弁口位置血管輪郭に基づいて形成されるので、同じ形状にならない場合がある。この場合、評価円生成部１７は、三角形６５Ａ、三角形６５Ｂ、及び三角形６５Ｃが全て同一の形状となるように、三角形６５Ａ、三角形６５Ｂ、及び三角形６５Ｃの形状を調整（正規化）してもよい。
　ステップＳ３が実行されると制御部２９は、弁画素特定部１９に弁画素の特定処理を実行させる（ステップＳ４）。ステップＳ４において弁画素特定部１９は、図１１に示すように、評価円を構成する画素毎に、３次元画像に含まれる弁画素を既定の探索方向に沿って制限範囲内で探索し、弁画素があるか否か、すなわち心臓弁の開閉を特定する。ここで弁画素は、大動脈弁領域４１上の画素である。探索方向は、例えば、評価円の断面４７（すなわち、評価断面）の垂直方向に規定される。制限範囲は、３０ミリ程度が適当である。なお、探索方向や制限範囲は、ユーザにより操作部２５を介して任意に設定可能である。例えば、評価円６３上の画素Ａから探索方向Ａに沿う制限範囲内には、大動脈弁領域４１が存在する。従って画素Ａについては、弁画素があると特定される。この場合、弁画素特定部１９は、評価円６３上の画素Ａに、弁画素が存在する旨の閉情報を割り付ける。また、評価円６３上の画素Ｂから探索方向Ｂに沿う制限範囲内には、大動脈弁領域４１が存在しない。従って画素Ｂについては、弁画素がないと特定される。弁画素特定部１９は、画素Ｂに、弁画素が存在しない旨の開情報を割り付ける。ここで、開情報が割り付けられた画素領域を弁尖非存在領域、閉情報が割り付けられた画素領域を弁尖存在領域と呼ぶことにする。このように開閉情報を評価円６３に割り付けることで、例えば図１２に示すように、評価円６３上に弁尖非存在領域６７と弁尖存在領域６９とが設けられる。
　ステップＳ４が実行されると制御部２９は、色付き評価円生成部２１の開閉指標計算部２１１に開閉指標の計算処理を実行させる（ステップＳ５）。ステップＳ５において開閉指標計算部２１１は、ステップＳ４において特定された開閉情報と評価円とに基づいて、被検体の心臓弁の開閉指標を計算する。計算された開閉指標は、心位相に関連付けて記憶部１１に記憶される。開閉指標は、例えば、以下のように計算される。
　まず開閉指標計算部２１１は、図１３に示すように、各三角形６５（三角形６５Ａ、６５Ｂ、６５Ｃ）の底辺６１Ａ、６１Ｂ、６１Ｃから垂直方向に心臓弁の開閉状態を調べる。具体的には、開閉指標計算部２１１は、底辺６１Ａ、６１Ｂ、６１Ｃを構成する単位画素毎に、探索方向に沿って弁尖非存在領域６７を探索する。探索方向は、例えば、底辺の垂直方向である。単位画素は、底辺上の連続する所定数（例えば、１０個）の画素からなる画素群である。なお探索方向や単位画素は、ユーザにより操作部２５を介して任意に設定可能である。開閉指標計算部２１１は、探索結果に基づいて開閉指標を計算する。開閉指標は、例えば、底辺上の単位画素と底辺に対向する辺までの最短距離ｘと、底辺上の画素から探索方向に沿う弁尖非存在領域までの最短距離ｙとに基づいて計算される。さらに具体的には、開閉指標ｚは、例えば、以下の（１）式に基づいて計算される指標であり、百分率で表現される。
ｚ＝（ｙ／ｘ）×１００　　・・・（１）
　なお、弁尖非存在領域が探索されなかった場合、ｙ＝ｘとなる。従って、大動脈弁が完全に閉じている場合、開閉指標ｚ＝１００％となる。一方、大動脈弁が完全に開いている場合、ｙ＝０であり、開閉指標ｚ＝０％となる。
　また、開閉指標計算部２１１は、三角形６５毎の開閉指標を計算してもよい。三角形６５毎の開閉指標は、計算対象の三角形の底辺上にある複数の単位画素の開閉指標の単純平均値や底辺上の位置に応じた加重平均値である。
　なお開閉指標は、被検体の大動脈弁の開閉度合いと正常な大動脈弁の開閉度合いとの相違度合いを表すものであれば、上述の（１）式により規定されるもののみに限定されない。例えば開閉指標は、最短距離ｘと最短距離ｙとの単純な比率により表現されてもより。また、開閉指標は、最短距離ｘと最短距離ｙとの差分（正常弁尖輪郭との実際の弁尖輪郭との位置ずれ量）に基づいて計算され、ミリメートルやピクセル等を単位とする距離により表現されてもよい。あるいは、開閉指標は、ミリメートルやピクセル等を単位として、単純に最短距離ｙで表現されてもよい。
　ステップＳ５が実行されると制御部２９は、色付き評価円生成部２１の色情報割付部２１３に色情報の割付処理を実行させる（ステップＳ６）。ステップＳ６において色情報割付部２１３は、計算された開閉指標を、評価円上の対応する画素にプロットする。具体的には、色情報割付部２１３は、開閉指標と色情報とを関連付けたテーブルを保持している。色情報割付部２１３は、計算された開閉指標にテーブル上で関連付けられた色情報を特定し、特定された色情報を割付対象の画素にプロットする。割付対象の画素は、評価円上の画素であって、その開閉指標を計算した際の探索経路上の画素である。すなわち、一つの探索経路上には、一の色情報が割り付けられる。底辺の位置が異なれば、異なる色情報が割り付けられる場合もある。
　ステップＳ６が実行されると制御部２９は、表示部２７に表示処理を実行させる（ステップＳ７）。ステップＳ７において表示部２７は、予め設定された表示パターンで色付き評価円を表示する。表示部２７は、開閉度合いの評価精度・効率を向上するための様々な表示パターンを用意している。以下に表示部２７による色付き評価円の具体的な表示パターンを説明する。
　　表示パターン１：図１４は、表示部２７により表示される色付き評価円の表示パターン１を示す図である。図１４に示すように、表示部２７は、１心拍のうちの拡張末期に関する色付き評価円７１を表示したり、収縮末期に関する色付き評価円７３を表示したり、あるいは両方の色付き評価円７１、７３を同時に表示する。拡張末期の色付き評価円７１は、１心拍分の複数の色付き評価円のうちの最大弁口面積を有するものとして特定され、収縮末期の色付き評価円７３は、１心拍分の複数の色付き評価円のうちの最小弁口面積を有するものとして、例えば、表示部２７により特定される。なお拡張末期や収縮末期は、操作部２５を介して任意に指定可能である。また表示部２７は、色付き評価円７１と並べて拡張末期のＭＰＲ画像７５を、色付き評価円７３と並べて収縮末期のＭＰＲ画像７７を表示するとよい。ＭＰＲ画像７５、７７は、３次元画像処理部２３により生成される。色付き評価円７１、７３と同一の断面（すなわち、ステップＳ１において設定された評価断面）に関する。ＭＰＲ画像７５、７７上でも開閉度合いを視覚的に評価できるように、表示部２７は、色付き評価円７１、７３上の三角形の輪郭（推定正常弁尖位置）をＭＰＲ画像７５、７７上に重ねて表示されるとよい。
　図１４に示すように、色付き評価円７１、７３は、大動脈弁の開閉度合いの空間分布を色の違いで表現している。従ってユーザは、色付き評価円を７１、７３観察することにより、大動脈弁の部分的な開閉度合いを色で把握することができる。従ってユーザは、感覚的に開閉度合いを評価できる。この際、表示部２７は、色付き評価円７１、７３の近傍には、開閉指標と色との対応関係をユーザに示すために、開閉指標と色との対応関係を示すカラーバー７９、８１が表示されるとよい。また表示部２７は、色付き評価円７１、７３内の各三角形の近傍に、ステップＳ５において計算された三角形の開閉指標（例えば、三角形内の平均開閉指標）を表示するとよい。例えば、拡張末期の色付き評価円７１には、左の三角形の近傍には５０％、右の三角形の近傍には９０％、下の三角形の近傍には７０％が表示される。このように、三角形の開閉指標が表示されることにより、ユーザは、色だけでなく数字としても心臓弁の開閉度合いを評価できる。なお、表示パターン１の表示対象の色付き評価円の心位相は、拡張末期や収縮末期に限定されず、任意の心位相でもよい。
　なお、表示部２７は、ＭＰＲ画像に換えて、ＣＰＲ（curved planar reconstruction）画像を表示してもよい。ＣＰＲ画像は、３次元画像処理部２３により、３次元画像にＣＰＲ処理を施すことにより生成される。
　　表示パターン２：　図１５は、表示部２７により表示される色付き評価円の表示パターン２を示す図である。図１５に示すように、表示パターン２の色付き評価円８３、８５は、閾値との大小関係に応じて色づけされている。具体的には、閾値より大きい開閉指標を有する画素は、第１の色（例えば、赤）で表示され、閾値より小さい開閉指標を有する画素は、第２の色（例えば、青）で表示される。換言すれば、色情報割付部２１３により、閾値より大きい開閉指標を有する画素には第１の色に対応する色情報が割り付けられ、閾値より小さい開閉指標を有する画素には第２の色に対応する色情報が割り付けられる。この閾値は、表示部２７により表示される。例えば表示部２７は、閾値を示すスライダ８７、８９をカラーバー９１、９３に表示する。この場合、操作部２５を介してスライダ８７、８９がカラーバー９１、９３上でスライドされることにより、スライダ８７、８９の位置に応じた数値に閾値が変更される。あるいは表示部２７は、単に閾値を示す数値を表示してもよい。この場合、操作部２５を介して閾値を示す数値が入力されることで、閾値が変更される。このように表示パターン２においては、閾値との大小関係に応じて評価円が色づけされるので、色づけ評価円８３、８５を観察することで、閾値より開閉度合いが良い弁尖部位と悪い弁尖部位とを視覚的に容易に把握できる。閾値が臨床的に適切に設定されることで、機能障害を有している弁尖部位を容易に特定することも可能となる。なお閾値の個数は、１つに限定されず、複数あってもよい。閾値の個数の増加に応じて、色付き評価円の表示色の個数も増加する。例えば、閾値が２個の場合、表示色は、３個になる。なお、表示パターン２の表示対象の色付き評価円の心位相は、拡張末期や収縮末期に限定されず、任意の心位相でもよい。
　　表示パターン３：　図１６は、表示部２７により表示される色付き評価円の表示パターン３を示す図である。図１６に示すように、表示パターン３の場合、表示部２７は、評価円と同一の心位相に関する弁尖領域の輪郭（以下、弁尖輪郭と呼ぶことにする。）９５を色付き評価円７１上に重ねて表示する。弁尖輪郭９５は、評価断面に関するＭＰＲ画像から輪郭抽出部１５により抽出される。このように、色付き評価円７１上に弁尖輪郭９５が表示されることで、ユーザは、より心臓弁の開閉度合いをより簡便且つ正確に評価できるようになり、また、開閉度合いの評価の信頼性が向上する。なお、表示パターン３の表示対象の色付き評価円は、拡張末期の色付き評価円に限定されず、任意の心位相の色付き評価円に適用可能である。なお、表示パターン３の表示対象の色付き評価円の心位相は、拡張末期に限定されず、任意の心位相でもよい。また表示部２７は、一つの色付き評価円上に複数の心位相に関する複数の弁尖輪郭を表示してもよい。
　　表示パターン４：　図１７は、表示部２７により表示される色付き評価円の表示パターン４を示す図である。図１７に示すように、表示パターン４の色付き評価円９７、９９は、正常弁尖輪郭との位置ずれ量（（１）式の最短距離ｘと最短距離ｙとの差分）に対応する色で表示される。位置ずれ量は、ミリメートル［ｍｍ］で表示される。
　　表示パターン５：図１８は、表示部２７により表示される色付き評価円の表示パターン５を示す図である。図１８に示すように、表示パターン５の色付き評価円１００は、異なる２つの心位相における開閉指標の差分に応じて色づけされている。例えば、異なる２つの心位相は、１拍動のうちの開面積が最小となる位相と最大となる位相である。最小の開面積の位相は、典型的には、拡張末期であり、最大の開面積の位相は、典型的には、収縮末期である。開面積は、評価円のうちの弁尖存在領域を構成する画素の画素数（面積）である。診断精度の向上のため、表示部２７は、色付き評価円１００に並列して、開面積が最小となる位相におけるＭＰＲ画像と開面積が最大となる位相におけるＭＰＲ画像とを表示してもよい。また、表示部２７は、診断精度の向上のため、色付き評価円１００に、表示されているＭＰＲ画像に含まれる芯線輪郭９５を重ねても良い。図１８の場合、最小の開面積の位相（すなわち、拡張末期）に関する弁尖輪郭９５と最大の開面積の位相（すなわち、収縮末期）に関する弁尖輪郭９５とが重ねられている。
　表示パターン１～５を利用することにより、ユーザは、表示中の心位相に関する色付き評価円を観察することにより、簡便に心臓弁の性状を定量的に評価することができる。従って画像処理装置１は、弁膜症の治療方針の決定や治療計画におけるユーザの作業効率や診断精度を向上することができる。
　　表示パターン６：　図１９は、表示部２７により表示される色付き評価円の表示パターン５を示す図である。図１９に示すように、表示パターン６の場合、表示部２７は、複数の心位相に関する複数の色付き評価円を動画表示する。具体的には、上述の制御部２９による制御のもと、少なくとも１心拍分の複数の心位相に関する色付き評価円が生成され、記憶部１１に記憶される。表示部２７は、記憶部１１に記憶された色付き評価円を時系列で動画表示する。この際、色付き評価円は、上述のようにカラーバーとともに表示されるとよい。表示速度は、例えば、通常の１倍速だけでなく、０．５倍速等の低速再生や２倍速等の高速再生も可能である。表示速度は、操作部２５を介して任意に変更可能である。動画表示によりユーザは、心臓弁の開閉度合いの時間変化を色の変化として把握することができる。また、操作部２５を介して動画表示の停止指示がなされることで表示部２７は、動画表示を停止し、停止指示がなされた時点に表示されていた色付き評価円を表示し続けることも可能である。なお、表示パターン６の色付き評価円は、表示パターン１～５の何れにも対応可能である。
　　表示パターン７：　図２０は、表示部２７により表示される色付き評価円の表示パターン７を示す図である。図２０に示すように、表示パターン７の場合、表示部２７は、色付き評価円の動画表示とともに、心電図波形や開閉指標の波形を表示する。より詳細には、表示画面には、心電図波形１０７のための表示領域１０１、開閉指標の波形１０９のための表示領域１０３、色付き評価円７１のための表示領域１０５が配置される。表示領域１０３には、被検体に関する開閉指標の波形１０９の他に、健常者と被検体との比較のため、健常者に関する開閉指標の波形１１１も表示されるとよい。波形１１１は、上述のステップにより生成されたものであってもよいし、理論的に計算されたものであってもよいし、あるいは経験的に作成されたものであってもよい。なお開閉指標の波形１０９、１１１は、横軸が時間、縦軸が開閉指標に規定されている。
　表示中の色付き評価円の心位相が心電図波形１０７や開閉指標の波形の１０９、１１１上のどの位置にあたるのかがわかると、開閉度合いの評価に便利である。上述のように色付き評価円７１と開閉指標とは、心位相に関連付けて記憶部１１に記憶されている。この関連付けを利用して表示部２７は、心電図波形１０７と開閉指標のグラフ１０９、１１１とに、表示中の色付き評価円７１の心位相を示すスライダ１１３を重ねて表示する。スライダ１１３は、表示される色付き評価円７１の切り替わりに伴って心電波形１０７や開閉指標の波形１０９、１１１の横軸に沿って移動される。なお、表示パターン７の色付き評価円７１は、表示パターン１～５の何れにも対応可能である。
　表示パターン６及び７を利用することによりユーザは、複数の心位相に関する開閉度合いを考慮して弁膜症の治療方針の決定や治療計画をすることができる。従って、一つの心位相では重症と思える場合であっても複数の心位相では軽症である場合、治療の要／不要を検討することできる。
　かくして本実施形態に係る画像処理装置は、医師や技師等による弁膜症に関する作業効率や診断精度の向上を可能とすることが実現する。
　なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
（変形例１）
　変形例１に係る表示部２７は、図２１に示すように、色付きＭＰＲ画像１１５を表示する。色付きＭＰＲ画像１１５は、上述のステップＳ４において特定された開閉情報に応じて色情報が、色情報割付部２１３により割付されたＭＰＲ画像である。以下に色付きＭＰＲ画像１１５の生成方法について説明する。
　まず弁画素特定部１９は、評価断面に関するＭＰＲ画像に弁画素が有るか否かの情報を写像する。具体的には、弁画素特定部１９は、ステップＳ４と同様の方法により、評価断面に関するＭＰＲ画像の画素について心臓弁の開閉（すなわち、評価断面の垂直方向に弁画素があるか否か）を特定する。弁画素があると特定された画素に閉情報を割付、弁画素がないと特定された画素に開情報を割り付ける。開情報や閉情報がＭＰＲ画像に割り付けられると色付情報割付部３３は、開情報が割り付けられた画素に開情報に対応する色情報を、閉情報が割り付けられた画素に閉情報に対応する色情報を割り付ける。これにより色付きＭＰＲ画像１１５が生成される。そして表示部２７は、色付きＭＰＲ画像１１５を表示する。例えば、閉情報が割り付けられている画素領域（弁尖存在領域）６７は青で、開情報が割り付けられている画素領域（弁尖非存在領域）６９は赤で表示される。色付きＭＰＲ画像が表示されることでユーザは、２次元のＭＰＲ画像上で、心臓弁の３次元的な開閉状態を色により判断できる。
　（変形例２）
　変形例２に係る画像処理装置は、図５の流れとは異なる流れで評価断面を設定し開閉指標を算出する。以下、変形例２に係る画像処理装置について説明する。なお以下の説明において、本実施形態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２２は、変形例２に係る処理の流れを模式的に示す図である。図２２に示すように、まず、制御部２９は、輪郭抽出部１５に検出処理を行わせる（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において輪郭抽出部１５は、３次元画像の中から大動脈領域を検出する。具体的には、まず、輪郭抽出部１５は、３次元画像のうちの最上のスライス画像（Ｚ座標が最大または最小のスライス画像）を特定する。そして、輪郭抽出部１５は、最上のスライス画像に含まれる複数の画素の中から高画素領域を特定する。特定された高画素領域は、大動脈領域に設定される。
　ステップＳ１１が行われると制御部２９は、輪郭抽出部１５に抽出処理を行わせる（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において輪郭抽出部１５は、ステップＳ１１において検出された大動脈領域を起点として３次元画像から大動脈領域を抽出する。具体的には、輪郭抽出部１５は、ステップＳ１１において検出された大動脈領域に画素値的に連結する画素を検索し、連結する画素を大動脈領域として３次元画像から抽出する。
　ステップＳ１２が行われると制御部２９は、評価円生成部１７に特定処理を行わせる。特定処理において評価円生成部１７は、Ｚ座標の上方から下方に向かって、大動脈領域のうちの低画素値を有する画素を大動脈領域の画素の中から探索していく。低画素値を有する画素は、心臓弁領域の候補となる。具体的には、制御部２９は、ステップＳ１３及びS１４において、評価円生成部１７に検出処理を行わせる。ステップＳ１３において評価円生成部１７は、低画素値を有する画素として、大動脈領域から２点の冠動脈起始部を検出する。冠動脈領域は、大動脈領域から分岐する。冠動脈起始部は、冠動脈領域と大動脈領域との分岐点である。冠動脈起始部は、解剖学的に大動脈弁よりも血管領域の末端側に位置する。冠動脈起始部は、心臓弁領域から除外される。冠動脈起始部が検出されると、評価円生成部１７は、再び、大動脈領域のうちの低画素値を有する画素を大動脈領域の画素の中から探索していく。ステップＳ１４において評価円生成部１７は、低画素値を有する画素として、大動脈領域の特徴点を検出する。特徴点は、６点存在する。この特徴点は、解剖学的に心臓弁領域の特徴点とみなされる。
　また、ステップＳ１２が行われると制御部２９は、ステップＳ１３及び１４と並行して、評価円生成部１７に芯線抽出処理を行わせる（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において評価円生成部１７は、ステップＳ１２において抽出された大動脈領域の芯線を抽出する。
　ステップＳ１４とステップＳ１５とが行われると制御部２９は、評価円生成部１７に設定処理を行わせる（ステップＳ１６）。ステップＳ１６において評価円生成部１７は、ステップＳ１４において検出された６つの特徴点を包含する３次元領域（サブボリューム）を設定する。例えば、３次元領域は、芯線に直交する上面と下面とを有する直方体領域に設定される。設定された３次元領域は、ステップＳ１７において投影処理される。従って、この３次元領域を投影空間と呼ぶことにする。
　ステップＳ１６が行われると制御部２９は、評価円生成部１７に投影画像生成処理を行わせる（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において評価円生成部１７は、投影空間に限定して３次元画像に投影処理を施し、投影画像を生成する。投影処理は、例えば、芯線に沿って施される。投影処理としては、最大値投影法、最小値投影法、平均値投影法等の既存の何れの方法でもよい。例えば、投影処理は、最小値投影法により実行されると良い。
　ステップＳ１７が行われると制御部２９は、評価円生成部１７に評価円生成処理を行わせる（ステップＳ１８）。ステップＳ１８において評価円生成部１７は、本実施形態のステップＳ３と同様にして、ステップＳ１７において生成された投影画像に基づいて評価円を生成する。すなわち、評価円生成部１７は、ステップＳ１７投影画像の中から３つの尖点を特定し、特定された３つの尖点間を結ぶ直線を投影画像上に描画する。これにより評価円が生成される。
　なお、変形例２に係る評価円は、サブボリュームの投影画像に基づいて生成されるとした。しかしながら、変形例２はこれに限定されない。例えば、評価円は、サブボリュームに設定された断面に関する断面画像に基づいて生成されてもよい。この場合、評価円生成部１７は、本実施形態のステップＳ３と同様にして、サブボリュームに設定された断面に関する断面画像に基づいて評価円を生成する。以下、ステップＳ１８において生成された評価円を異種評価円と呼ぶことにする。
　ステップＳ１８が行われると制御部２９は、評価円生成部１７に開閉指標の決定処理を行わせる（ステップＳ１９）。ステップＳ１９において評価円生成部１７は、異種評価円を構成する複数の画素の各々について変形例２に係る開閉指標を決定する。変形例２に係る開閉指標は、画素値に応じて決定される。具体的には、評価円生成部１７は、処理対象の画素に血流に由来する画素値が割り付けられている場合、開閉指標ｚ＝１００％に決定する。この場合、処理対象の画素は、弁尖存在領域である。なお、血流に由来する画素値は、比較的高画素値である。一方、評価円生成部１７は、処理対象の画素に心臓弁に由来する画素値が割り付けられている場合、開閉指標ｚ＝０％に決定する。この場合、処理対象の画素は、弁尖非存在領域である。心臓弁に由来する画素値は、比較的低画素値である。評価円生成部１７は、決定された開閉指標を異種評価円の画素に割り付けることにより、心臓弁領域が重ねられた評価円を生成する。この評価円を弁合成評価円と呼ぶことにする。生成された弁合成評価円は、表示部２７により表示される。この際、表示部２７は、弁合成評価円における心臓弁領域を開閉指標に応じたカラーで表示してもよいし、グレーで表示してもよい。また、表示部２７は、弁合成評価円に含まれる弁尖存在領域の画素数と弁尖非存在領域の画素数との比率を表示してもよい。この比率は、カラーマップでグラフ表示されてもよい。
　上述のように、異種評価円がＭＰＲ画像に基づいて生成される場合がある。図２３は、異種評価円１１７がＭＰＲ画像に基づいて生成される場合における弁合成評価円の表示例を示す図である。図２３に示すように、表示部２７は、同一の断面に関するＭＰＲ画像と弁合成評価円１１７とを並べて表示すると良い。断面の位置は、ユーザにより操作部２５を介して任意に設定可能である。断面の位置が変更された場合、表示部２７は、図に示すように、ＭＰＲ画像の断面の位置と弁合成評価円１１７の断面の位置とを連動させる。
　変形例２によれば、ユーザによる、評価断面の設定が不要となる。従って、本実施形態に比して、変形例２に係る画像処理装置１は、ユーザによる弁膜症に関する作業効率をより低減することができる。
　（変形例３）
　本実施形態においては、心臓弁は大動脈弁であるとした。従って弁尖の数は３つであるとした。しかしながら、本実施形態の弁尖の数は３つに限定されず、心臓弁の種類に応じて適宜変更可能である。また、これに伴って弁尖の形状を三角形から四角形等の他の幾何学形状に変更することも可能である。
　例えば、僧坊弁は、２枚の弁尖を有している。図２４Ａ、図２４Ｂ、及び図２４Ｃは、僧坊弁に関する評価円の具体例を示す図である。図２４Ａの評価円は、実際の僧坊弁の形状に比較的近い２枚の弁尖を描出している。図２４Ｂの評価円は、略同一の大きさ及び形状を有する２枚の弁尖を描出している。図２４Ｂの評価円は、図２４Ａの評価円よりも単純化されている。図２４Ｃの評価円は、異なる大きさ及び形状を有する２枚の弁尖を描出している。図２４Ｃの評価円は、図２４Ａの評価円よりも模式的であるが、図２４Ｂの評価円よりも実際の形状に近い弁尖を描出している。僧坊弁に関する評価円は、図２４Ａ，図２４Ｂ、及び図２４Ｃの中からユーザの好みに応じて任意に選択可能である。
　（変形例４）
　変形例４に係る表示部２７は、図２５に示すように、ＭＰＲ画像と色付き評価円との合成画像１２１を表示する。合成画像１２１は、例えば、半透明の色付き評価円がＭＰＲ画像に重ねられた画像である。合成画像１２１の表示により、ユーザは、心臓弁の形態情報と開閉指標との両方を一枚の画像で観察することができる。
　また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
　１…画像処理装置、１１…記憶部、１３…断面設定部、１５…輪郭抽出部、１７…評価円生成部、１９…弁画素特定部、２１…色付き評価円生成部、２１１…開閉指標計算部、２１３…色情報割付部、２３…３次元画像処理部、２５…操作部、２７…表示部、２９…制御部

Claims (11)

  1. 　被検体の心臓領域に関する３次元画像を記憶する記憶部と、
    　前記３次元画像に含まれる血管領域から複数の心臓弁を画像処理により特定する特定部と、
    　前記複数の心臓弁の開閉度合いを表す指標値を算出する算出部と、
    　前記指標値を表示する表示部と、
    　を具備する画像処理装置。
  2. 　前記算出部は、前記複数の心臓弁の各々について前記心臓の異なる部分毎に前記指標値を算出する、請求項１記載の画像処理装置。
  3. 　前記表示部は、前記複数の心臓弁の形状を模式的に表現し、かつ、前記指標値を輝度または色の違いで表現した模式的弁画像を表示する、請求項１記載の画像処理装置。
  4. 　設定部、抽出部、第１生成部、特定部、及び第２生成部をさらに備え、
    　前記設定部は、前記心臓領域に含まれる血管領域に断面を設定し、
    　前記抽出部は、前記断面における前記血管領域から前記血管領域の輪郭を画像処理により抽出し、
    　前記第１生成部は、前記輪郭の形状に基づいて心臓弁の形状を模式的に表現する模式的弁画像を生成し、
    　前記特定部は、前記模式的弁画像を構成する画素毎に、前記３次元画像に含まれる前記心臓弁に関する弁画素を既定方向に沿って探索し、前記弁画素があるか否かを特定し、
    　前記第２生成部は、前記模式的弁画像と前記弁画素があるか否かの情報とに基づいて前記心臓弁の開閉度合いを画素毎に色で表現する色画像を生成する、
    　請求項１記載の画像処理装置。
  5. 　前記表示部は、前記色画像を表示する、請求項４記載の画像処理装置。
  6. 　前記模式的弁画像は、開状態における正常な心臓弁の推定形状と閉状態における正常な心臓弁の推定形状とを模式的に表現する、請求項４記載の画像処理装置。
  7. 　前記第２生成部は、前記被検体の心臓弁に関する開閉度合いと正常な心臓弁に関する開閉度合いとの相違度合いに応じた色情報を前記画素毎に割り付ける、請求項４記載の画像処理装置。
  8. 　前記第２生成部は、前記色画像を複数の心位相について生成し、
    　前記表示部は、前記複数の心位相に関する色画像を動画表示する、
    　請求項４記載の画像処理装置。
  9. 　前記抽出部は、さらに前記評価断面上の心臓弁領域から前記心臓弁領域の輪郭を画像処理により抽出し、
    　前記表示部は、前記色画像に前記心臓弁領域の輪郭を重ねて表示する、
    　請求項４記載の画像処理装置。
  10. 　被検体の心臓領域に関する３次元画像を記憶する記憶部と、
    　前記心臓領域に含まれる血管領域に交差する断面を設定する設定部と、
    　前記断面に関する断面画像を前記３次元画像に基づいて生成する第１生成部と、
    　前記３次元画像に含まれる心臓弁に関する弁画素を前記断面から既定方向に沿って探索し、前記断面画像を構成する画素毎に前記弁画素の有無を特定する特定部と、
    　前記断面画像と前記弁画素の有無とに基づいて画素毎に前記弁画素が有るか否かを色で表現する色画像を生成する第２生成部と、
    　を具備する画像処理装置。
  11. 　被検体の心臓領域に関する３次元画像を記憶する記憶部と、
    　前記心臓領域に含まれる血管領域に断面を設定する設定部と、
    　前記血管領域から心臓弁を画像処理により特定する特定部と、
    　前記心臓弁の形状を模式的に表現する模式的弁画像を生成する生成部と、
    　前記模式的弁画像上に前記心臓弁を位置整合して重ねて表示する表示部と、
    　を具備する画像処理装置。
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