明細書 :画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置、画像処理方法、およびプログラム
| 発行国 | 日本国特許庁(JP) | ||||||||||||||||||||||||||
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| 公報種別 | 特許公報(B2) | ||||||||||||||||||||||||||
| 特許番号 | 特許第6285215号 (P6285215) | ||||||||||||||||||||||||||
| 公開番号 | 特開2015-167610 (P2015-167610A) | ||||||||||||||||||||||||||
| 登録日 | 平成30年2月9日(2018.2.9) | ||||||||||||||||||||||||||
| 発行日 | 平成30年2月28日(2018.2.28) | ||||||||||||||||||||||||||
| 公開日 | 平成27年9月28日(2015.9.28) | ||||||||||||||||||||||||||
| 発明の名称または考案の名称 | 画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置、画像処理方法、およびプログラム | ||||||||||||||||||||||||||
| 国際特許分類 | A61B 5/055 (2006.01) | ||||||||||||||||||||||||||
| ＦＩ | A61B 5/05 382 | ||||||||||||||||||||||||||
| 請求項の数または発明の数 | 14 | ||||||||||||||||||||||||||
| 全頁数 | 34 | ||||||||||||||||||||||||||
| 出願番号 | 特願2014-042340 (P2014-042340) | ||||||||||||||||||||||||||
| 出願日 | 平成26年3月5日(2014.3.5) | ||||||||||||||||||||||||||
| 審査請求日 | 平成29年3月3日(2017.3.3) | ||||||||||||||||||||||||||
| 特許権者または実用新案権者 | 【識別番号】504132272 【氏名又は名称】国立大学法人京都大学 |
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| 発明者または考案者 | 【氏名】ドゥニ ル ビアン 【氏名】飯間 麻美 【氏名】矢野 浩二朗 |
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| 個別代理人の代理人 | 【識別番号】100115749、【弁理士】、【氏名又は名称】谷川 英和 | ||||||||||||||||||||||||||
| 審査官 | 【審査官】伊藤 幸仙 | ||||||||||||||||||||||||||
| 参考文献・文献 | 特開平０４－３５７９３４（ＪＰ，Ａ） 特開平０６－０５４８３０（ＪＰ，Ａ） 国際公開第２０１５／１３３３６３（ＷＯ，Ａ１） 米国特許出願公開第２０１７／６７９７８（ＵＳ，Ａ１） 欧州特許出願公開第３１１４９９４（ＥＰ，Ａ１） Tetsuya WAKAYAMA et al.，"Synthesized Diffusion Weighted Imaging in Liver: Comparison between conventional ADC and，Proc.Intl.Soc.Mag.Reson.Med.21(2013），米国，２０１３年 ４月２６日，p4168 Yonggang LU et al.，"Optical model mapping for characterizing tumor microcirculation with diffusion weighted i，Proc.Intl.Soc.Mag.Reson.Med.21(2013)，米国，２０１３年 ４月２６日，p3104 本杉宇太郎、市川智章、荒木力，「膵疾患におけるＭＲ拡散強調像：有用性、限界と新たな展開」，膵臓，日本，２０１１年，第26巻第1号，p72-p78 |
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| 調査した分野 | Ａ６１Ｂ ５／０５５ | ||||||||||||||||||||||||||
| 特許請求の範囲 | 【請求項1】 １種類のパラメータを１以上有するパラメータマップの種類を示す情報である種類情報と、前記パラメータマップが有するパラメータに対応するスコアを取得するための情報であるスコア取得情報とが対応付いた情報である２以上のスコア取得管理情報が格納されるスコア取得管理情報格納部と、 拡散強調画像を受け付ける受付部と、 前記拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得し、当該２種類以上のパラメータのうちのいずれか１種類のパラメータを１以上の処理単位ごとに有する情報である２種類以上のパラメータマップを取得するパラメータ取得部と、 前記２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応するスコア取得情報を、前記スコア取得管理情報から取得するスコア取得情報取得部と、 前記２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータと、前記スコア取得情報とを用いて、当該２種類以上の各パラメータマップに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得するスコア取得部と、 前記スコア取得部が取得した前記２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上の処理単位ごとの２以上のスコアを合算し、当該１以上の処理単位ごとに診断スコアを算出し、当該算出した１以上の処理単位ごとの診断スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する診断画像構成部と、 前記診断画像を出力する出力部とを備える画像処理装置。 【請求項2】 前記スコア取得情報は、パラメータの閾値を有する条件であり、パラメータに対応するスコアを取得するための条件である１以上のパラメータ条件であり、 前記スコア取得情報取得部は、 前記２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応する１以上のパラメータ条件を、前記スコア取得管理情報から取得し、 前記スコア取得部は、 前記２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータが、前記スコア取得情報取得部が取得したパラメータ条件であり、当該パラメータマップの種類に対応するパラメータ条件を満たすか否かに応じて、当該１以上の処理単位ごとのパラメータに対応するスコアを取得する請求項１記載の画像処理装置。 【請求項3】 前記スコア取得情報は、スコアが対応付いた２つのパラメータ条件であり、 前記スコア取得情報取得部は、 前記２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応する２つのパラメータ条件を、当該２つの各パラメータ条件に対応するスコアと共に、前記スコア取得管理情報から取得し、 前記スコア取得部は、 前記２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータが、前記スコア取得情報取得部が取得したパラメータ条件であり、当該パラメータマップの種類に対応する２つのパラメータ条件のいずれを満たすかを判断し、当該１以上の処理単位ごとパラメータが満たすパラメータ条件に対応するスコアを当該１以上の処理単位ごとに取得する請求項２記載の画像処理装置。 【請求項4】 種類情報と、スコアに対する重みであるスコア係数とが対応付いた情報である２以上のスコア係数管理情報が格納されるスコア係数管理情報格納部と、 前記２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応するスコア係数を、前記スコア係数管理情報から取得するスコア係数取得部とをさらに備え、 前記診断画像構成部は、 前記スコア取得部が取得した前記２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上の処理単位ごとの２以上の各スコアに、前記スコア係数取得部が取得した係数であり、当該パラメータマップの種類に対応する係数を乗算し、当該乗算後のスコアを１以上の処理単位ごとに合算し、当該１以上の処理単位ごとに診断スコアを算出し、当該算出した１以上の処理単位ごとの診断スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する請求項１から請求項３いずれか一項に記載の画像処理装置。 【請求項5】 前記診断画像構成部は、 前記２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、当該取得した１以上の処理単位ごとのスコアに応じた色を示す画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する請求項１から請求項４いずれか一項に記載の画像処理装置。 【請求項6】 前記受付部は、 撮影位置が異なる２以上の２次元の拡散強調画像を受け付け、 前記パラメータ取得部は、 前記２以上の拡散強調画像を用いて、当該２以上の拡散強調画像ごとに、当該２以上の各拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得し、 前記診断画像構成部は、 前記２以上の拡散強調画像ごとに、前記２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、当該取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成し、当該構成した２以上の診断画像を合成し、３次元の診断画像を構成する請求項１から請求項５いずれか一項に記載の画像処理装置。 【請求項7】 診断画像が有するスコアに関する条件であるスコア条件と、当該スコアに対応する診断結果を示す情報である診断結果情報とが対応付いた情報である１以上の診断結果管理情報が格納される診断結果管理情報格納部と、 拡散強調画像を受け付ける受付部と、 前記拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得するパラメータ取得部と、 前記２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、当該取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像である診断画像を構成する診断画像構成部と、 前記診断画像構成部が構成した診断画像が有するスコアが満たすスコア条件に対応する１以上の診断結果情報を取得する診断結果情報取得部と、 前記診断画像構成部が構成した診断画像と前記診断結果情報取得部が取得した１以上の診断結果情報とを共に出力する出力部とを備える画像処理装置。 【請求項8】 前記２種類以上のパラメータは、拡散強調画像を用いて算出されるＡＤＣ値、拡散強調画像を用いて算出されるＩＶＩＭ値、拡散強調画像を用いて算出されるＫ値のうちのいずれか２種類以上である請求項１から請求項７いずれか一項に記載の画像処理装置。 【請求項9】 前記処理単位は、１つの画素である請求項１から請求項８いずれか一項に記載の画像処理装置。 【請求項10】 請求項１から請求項９いずれか一項に記載の画像処理装置を備える磁気共鳴イメージング装置。 【請求項11】 １種類のパラメータを１以上有するパラメータマップの種類を示す情報である種類情報と、前記パラメータマップが有するパラメータに対応するスコアを取得するための情報であるスコア取得情報とが対応付いた情報である２以上のスコア取得管理情報が格納されるスコア取得管理情報格納部と、受付部と、パラメータ取得部と、スコア取得情報取得部と、スコア取得部と、診断画像構成部と、出力部とを用いて行われる画像処理方法であって、 前記受付部が、拡散強調画像を受け付ける受付ステップと、 前記パラメータ取得部が、前記拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得し、当該２種類以上のパラメータのうちのいずれか１種類のパラメータを１以上の処理単位ごとに有する情報である２種類以上のパラメータマップを取得するパラメータ取得ステップと、 前記スコア取得情報取得部が、前記２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応するスコア取得情報を、前記スコア取得管理情報から取得するスコア取得情報取得ステップと、 前記スコア取得部が、前記２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータと、前記スコア取得情報とを用いて、当該２種類以上の各パラメータマップに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得するスコア取得ステップと、 前記診断画像構成部が、前記スコア取得ステップで取得された前記２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上の処理単位ごとの２以上のスコアを合算し、当該１以上の処理単位ごとに診断スコアを算出し、当該算出した１以上の処理単位ごとの診断スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する診断画像構成ステップと、 前記出力部が、前記診断画像を出力する出力ステップとを備える画像処理方法。 【請求項12】 診断画像が有するスコアに関する条件であるスコア条件と、当該スコアに対応する診断結果を示す情報である診断結果情報とが対応付いた情報である１以上の診断結果管理情報が格納される診断結果管理情報格納部と、受付部と、パラメータ取得部と、スコア取得情報取得部と、スコア取得部と、診断画像構成部と、診断結果情報取得部と、出力部とを用いて行われる画像処理方法であって、 前記受付部が、拡散強調画像を受け付ける受付ステップと、 前記パラメータ取得部が、前記拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、 前記診断画像構成部が、前記２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、当該取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像である診断画像を構成する診断画像構成ステップと、 前記診断結果情報取得部が、前記診断画像構成ステップで構成された診断画像が有するスコアが満たすスコア条件に対応する１以上の診断結果情報を取得する診断結果情報取得ステップと、 前記出力部が、前記診断画像構成ステップで構成された診断画像と前記診断結果情報取得ステップで取得された１以上の診断結果情報とを共に出力する出力ステップとを備える画像処理方法。 【請求項13】 １種類のパラメータを１以上有するパラメータマップの種類を示す情報である種類情報と、前記パラメータマップが有するパラメータに対応するスコアを取得するための情報であるスコア取得情報とが対応付いた情報である２以上のスコア取得管理情報が格納されるスコア取得管理情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、 拡散強調画像を受け付ける受付部、 前記拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得し、当該２種類以上のパラメータのうちのいずれか１種類のパラメータを１以上の処理単位ごとに有する情報である２種類以上のパラメータマップを取得するパラメータ取得部、 前記２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応するスコア取得情報を、前記スコア取得管理情報から取得するスコア取得情報取得部と、 前記２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータと、前記スコア取得情報とを用いて、当該２種類以上の各パラメータマップに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得するスコア取得部と、 前記スコア取得部が取得した前記２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上の処理単位ごとの２以上のスコアを合算し、当該１以上の処理単位ごとに診断スコアを算出し、当該算出した１以上の処理単位ごとの診断スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する診断画像構成部と、 前記診断画像を出力する出力部として機能させるためのプログラム。 【請求項14】 診断画像が有するスコアに関する条件であるスコア条件と、当該スコアに対応する診断結果を示す情報である診断結果情報とが対応付いた情報である１以上の診断結果管理情報が格納される診断結果管理情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、 拡散強調画像を受け付ける受付部と、 前記拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得するパラメータ取得部と、 前記２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、当該取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像である診断画像を構成する診断画像構成部と、 前記診断画像構成部が構成した診断画像が有するスコアが満たすスコア条件に対応する１以上の診断結果情報を取得する診断結果情報取得部と、 前記診断画像構成部が構成した診断画像と前記診断結果情報取得部が取得した１以上の診断結果情報とを共に出力する出力部として機能させるためのプログラム。 |
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| 発明の詳細な説明 | 【技術分野】 【0001】 本発明は、拡散強調画像を処理する画像処理装置等に関するものである。 【背景技術】 【0002】 従来、拡散強調画像を生成し、拡散強調画像のうちで拡散係数が閾値未満である領域を他の領域に対して際立たせて表示する磁気共鳴イメージング装置等が開発されている（特許文献１等参照）。 【先行技術文献】 【0003】 【特許文献1】特許第５１０５７８６号公報 【特許文献2】米国特許第４８０９７０１号明細書 【特許文献3】米国特許第６５６７６８４号明細書 【特許文献4】米国特許第７７０１２１０号明細書 【0004】 【非特許文献1】D. Jones, Diffusion MRI: Theory, Methods and Applications, Oxford University Press, 2011 【非特許文献2】Le Bihan D, Breton E, Lallemand D, Aubin ML, Vignaud J, Laval-Jeantet M, Separation of diffusion and perfusion in intravoxel incoherent motion MR imaging, Radiology 168, 1998, p.497-505 【非特許文献3】Jensen JH, Helpern JA, MRI quantification of non-Gaussian water diffusion by kurtosis analysis, NMR in Biomedicine 23, 2010, p.698-710 【非特許文献4】Niendorf T, Dijkhuizen RM, Norris DG, van Lookeren Campagne M, Nicolay K, Biexponential diffusion attenuation in various states of brain tissue: Implications for diffusion-weighted imaging, Magnetic Resonance in Medicine 36, 1996, p.847-857 【発明の概要】 【発明が解決しようとする課題】 【0005】 従来の装置等では、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できなかった。 【0006】 また、従来の装置等では、悪性腫瘍の有無の診断の為、閾値より下のＡＤＣ値における病変の部位を同定できるような方法を実装する事が挙げられている（例えば、特許文献４参照）。しかしながら、このアプローチには複数の欠点が存在する。最初に、閾値より下のＡＤＣ値を示すピクセルのみが考慮されている。この点に関しては、患者間のＡＤＣ値におけるオーバーラップにより、ＡＤＣ値単独の閾値では、偽陽性及び偽陰性の症例を生み出す事になる。二番目に、この方法の具体化の際に、閾値により区別されたＡＤＣ画像は、ＭＩＰ法（１画像上で病変の全ての領域のうち信号強度が最大のものを投影する表示法）を使用して表示されるため、全てのスライスが一枚の画像に投影される。これに伴い、低いＡＤＣ値を示す領域は認識されるものの、病変の正確な位置情報は失われる。 【課題を解決するための手段】 【0007】 本第一の発明の画像処理装置は、拡散強調画像を受け付ける受付部と、拡散強調画像を用いて、拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得するパラメータ取得部と、２種類以上のパラメータを用いて、２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像である診断画像を構成する診断画像構成部と、診断画像を出力する出力部とを備える画像処理装置である。 【0008】 このような構成により、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【0009】 また、本第二の発明の画像処理装置は、第一の発明に対して、パラメータ取得部は、拡散強調画像を用いて、拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得し、２種類以上のパラメータのうちのいずれか１種類のパラメータを１以上の処理単位ごとに有する情報である２種類以上のパラメータマップを取得し、パラメータマップの種類を示す情報である種類情報と、パラメータマップが有するパラメータに対応するスコアを取得するための情報であるスコア取得情報とが対応付いた情報である２以上のスコア取得管理情報が格納されるスコア取得管理情報格納部と、２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応するスコア取得情報を、スコア取得管理情報から取得するスコア取得情報取得部と、２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータと、スコア取得情報とを用いて、２種類以上の各パラメータマップに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得するスコア取得部とをさらに備え、診断画像構成部は、スコア取得部が取得した２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上の処理単位ごとの２以上のスコアを用いて、２以上のスコアに応じたスコアである診断スコアを１以上の処理単位ごとに取得し、取得した１以上の処理単位ごとの診断スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する画像処理装置である。 【0010】 このような構成により、拡散強調画像から取得できる２種類以上のパラメータを用いて、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【0011】 また、本第三の発明の画像処理装置は、第二の発明に対して、スコア取得情報は、パラメータの閾値を有する条件であり、パラメータに対応するスコアを取得するための条件である１以上のパラメータ条件であり、スコア取得情報取得部は、２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応する１以上のパラメータ条件を、スコア取得管理情報から取得し、スコア取得部は、２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータが、スコア取得情報取得部が取得したパラメータ条件であり、パラメータマップの種類に対応するパラメータ条件を満たすか否かに応じて、１以上の処理単位ごとのパラメータに対応するスコアを取得する画像処理装置である。 【0012】 このような構成により、拡散強調画像から取得できる２種類以上の各パラメータに対応する１以上のスコアを用いて、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【0013】 また、本第四の発明の画像処理装置は、第三の発明に対して、スコア取得情報は、スコアが対応付いた２つのパラメータ条件であり、スコア取得情報取得部は、２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応する２つのパラメータ条件を、２つの各パラメータ条件に対応するスコアと共に、スコア取得管理情報から取得し、スコア取得部は、２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータが、スコア取得情報取得部が取得したパラメータ条件であり、パラメータマップの種類に対応する２つのパラメータ条件のいずれを満たすかを判断し、１以上の処理単位ごとパラメータが満たすパラメータ条件に対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得する画像処理装置である。 【0014】 このような構成により、１つの閾値を用いて、２以上の各パラメータマップをスコア化することができる。 【0015】 また、本第五の発明の画像処理装置は、第二から第四いずれか１つの発明に対して、診断画像構成部は、スコア取得部が取得した２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上の処理単位ごとの２以上のスコアを合算し、１以上の処理単位ごとに診断スコアを算出し、算出した１以上の処理単位ごとの診断スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する画像処理装置である。 【0016】 このような構成により、２種類以上の各パラメータマップに対応するスコアを合算することにより、診断画像を構成することができる。 【0017】 また、本第六の発明の画像処理装置は、第五の発明に対して、種類情報と、スコアに対する重みであるスコア係数とが対応付いた情報である２以上のスコア係数管理情報が格納されるスコア係数管理情報格納部と、２種類以上の各パラメータマップの種類を示す種類情報に対応するスコア係数を、スコア係数管理情報から取得するスコア係数取得部とをさらに備え、診断画像構成部は、スコア取得部が取得した２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上の処理単位ごとの２以上の各スコアに、スコア係数取得部が取得した係数であり、パラメータマップの種類に対応する係数を乗算し、乗算後のスコアを１以上の処理単位ごとに合算し、１以上の処理単位ごとに診断スコアを算出し、算出した１以上の処理単位ごとの診断スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する画像処理装置である。 【0018】 このような構成により、２種類以上の各パラメータマップに対応する重みに応じたスコアを合算することにより、診断画像を構成することができる。 【0019】 また、本第七の発明の画像処理装置は、第一から第六いずれか１つの発明に対して、診断画像構成部は、２種類以上のパラメータを用いて、２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、取得した１以上の処理単位ごとのスコアに応じた色を示す画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成する画像処理装置である。 【0020】 このような構成により、色により、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【0021】 また、本第八の発明の画像処理装置は、第一から第七いずれか１つの発明に対して、受付部は、撮影位置が異なる２以上の２次元の拡散強調画像を受け付け、パラメータ取得部は、２以上の拡散強調画像を用いて、２以上の拡散強調画像ごとに、２以上の各拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得し、診断画像構成部は、２以上の拡散強調画像ごとに、２種類以上のパラメータを用いて、２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得し、取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する診断画像を構成し、構成した２以上の診断画像を合成し、３次元の診断画像を構成する画像処理装置である。 【0022】 このような構成により、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な３次元の画像が出力できる。 【0023】 また、本第九の発明の画像処理装置は、第一から第八いずれか１つの発明に対して、診断画像が有するスコアに関する条件であるスコア条件と、スコアに対応する診断結果を示す情報である診断結果情報とが対応付いた情報である１以上の診断結果管理情報が格納される診断結果管理情報格納部と、診断画像構成部が構成した診断画像が有するスコアが満たすスコア条件に対応する１以上の診断結果情報を取得する診断結果情報取得部をさらに備え、出力部は、診断画像構成部が構成した診断画像と診断結果情報取得部が取得した１以上の診断結果情報とを共に出力する画像処理装置である。 【0024】 このような構成により、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な結果を出力することができる。 【0025】 また、本第十の発明の画像処理装置は、第一から第九いずれか１つの発明に対して、２種類以上のパラメータは、拡散強調画像を用いて算出されるＡＤＣ値、拡散強調画像を用いて算出されるＩＶＩＭ値、拡散強調画像を用いて算出されるＫ値のうちのいずれか２種類以上である画像処理装置である。 【0026】 このような構成により、拡散強調画像を用いて得られるＡＤＣ値、ＩＶＩＭ値、Ｋ値のうちのいずれか２種類以上のパラメータを用いて、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【0027】 また、本第十一の発明の画像処理装置は、第一から第十いずれか１つの発明に対して、処理単位は、１つの画素である画像処理装置である。 【0028】 このような構成により、拡散強調画像を、当該拡散強調画像を構成する１以上の画素ごとに処理することにより、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【0029】 また、本第十二の発明の磁気共鳴イメージング装置は、第一から第十一いずれか１つの発明に対して、画像処理装置を備える磁気共鳴イメージング装置である。 【0030】 このような構成により、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【発明の効果】 【0031】 本発明による画像処理装置等によれば、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【図面の簡単な説明】 【0032】 【図1】実施の形態１における画像処理装置１のブロック図 【図2】同画像処理装置１の全体動作について説明するフローチャート 【図3】同パラメータ条件の取得処理について説明するフローチャート 【図4】同スコアの取得処理について説明するフローチャート 【図5】同スコア係数の取得処理について説明するフローチャート 【図6】同診断結果情報の取得処理について説明するフローチャート 【図7】同スコア取得管理情報の例を示す図 【図8】同診断結果管理情報の例を示す図 【図9】同拡散強調画像の例を示す図 【図10】同ＡＤＣ画像の例を示す図 【図11】同ＩＶＩＭ画像の例を示す図 【図12】同Ｋ画像の例を示す図 【図13】同ＡＤＣ画像に対して取得されたスコアの例を示す図 【図14】同ＩＶＩＭ画像に対して取得されたスコアの例を示す図 【図15】同Ｋ画像に対して取得されたスコアの例を示す図 【図16】同合算後のスコアの例を示す図 【図17】同該診断画像の例を示す図 【図18】同該診断画像と診断結果情報の出力例を示す図 【図19】同スコア係数管理情報の例を示す図 【図20】同合算後のスコアの例を示す図 【図21】同スコア取得管理情報の例を示す図 【図22】同画像処理装置１のブロック図 【図23】同画像処理装置１のブロック図 【図24】同磁気共鳴イメージング装置２のブロック図 【図25】上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図 【図26】上記実施の形態におけるコンピュータシステムのブロック図 【発明を実施するための形態】 【0033】 以下、本発明による画像処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。また、本実施の形態において説明する各情報の形式、内容などは、あくまで例示であり、各情報の持つ意味を示すことができれば、形式、内容などは問わない。 【0034】 （実施の形態１） 本実施の形態において、拡散強調画像から２種類以上のパラメータを取得し、当該取得したパラメータを用いて、悪性腫瘍の有無の診断に用いる画像である診断画像を構成し、出力する画像処理装置１について説明する。 【0035】 図１は、本実施の形態における画像処理装置１のブロック図である。画像処理装置１は、スコア取得管理情報格納部１０１、スコア係数管理情報格納部１０２、診断結果管理情報格納部１０３、受付部１０４、パラメータ取得部１０５、スコア取得情報取得部１０６、スコア取得部１０７、スコア係数取得部１０８、診断画像構成部１０９、診断結果情報取得部１１０、出力部１１１を備える。 【0036】 スコア取得管理情報格納部１０１には、１以上のスコア取得管理情報が格納される。スコア取得管理情報とは、種類情報と、スコア取得情報とが対応付いた情報である。 【0037】 種類情報とは、パラメータの種類を示す情報である。当該パラメータは、拡散強調画像を用いて取得されるパラメータである。また、種類情報は、パラメータマップの種類を示す情報であるとも言える。また、種類情報は、パラメータマップが有するパラメータの種類を示す情報であるとも言える。 【0038】 また、拡散強調画像とは、いわゆるＭＲＩのシーケンスの一種であり、物体のＭＲ信号に基づき作成される画像である。また、拡散強調画像は、一般的には、ＤＷＩ（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｉｍａｇｅ）とも呼ばれる。なお、拡散強調画像の詳細については、例えば、非特許文献１を参照されたい。 【0039】 また、上記のパラメータの種類は、例えば、ＡＤＣ値や、ＩＶＩＭ値、Ｋ値などである。ＡＤＣ値とは、組織内の水分子の拡散係数を示すパラメータである。また、ＡＤＣ値は、通常、組織内の水分子の厳密な拡散係数ではなく、近似的な拡散係数（見かけ上の拡散係数）である。また、ＩＶＩＭ値とは、組織の毛細血管内での血液の流れ（灌流）を示すパラメータである。また、Ｋ値とは、組織内の水分子の変位分布の尖度（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）を示すパラメータである。また、ＡＤＣ値の詳細、ＡＤＣ値を算出する方法や手順など、ＩＶＩＭ値の詳細、ＩＶＩＭ値を算出する方法や手順など、Ｋ値の詳細、Ｋ値を算出する方法や手順などについては、例えば、非特許文献１～非特許文献３を参照されたい。また、上記のパラメータの種類は、例えば、ＡＤＣ値、ＩＶＩＭ値、Ｋ値以外であってもよい。ＡＤＣ値、ＩＶＩＭ値、Ｋ値以外のパラメータの詳細および当該パラメータを算出する方法や手順などについては、例えば、非特許文献４を参照されたい。 【0040】 また、パラメータマップとは、１種類のパラメータを１以上有する情報である。パラメータマップは、１種類のパラメータを１以上有していればよく、データ構造や、データ形式などは、問わない。パラメータマップは、例えば、一次元の配列であってもよい。また、パラメータマップは、例えば、二次元の配列であってもよい。また、パラメータマップは、例えば、いわゆる画像（以下、適宜、パラメータ画像とする）であってもよい。 【0041】 パラメータ画像は、１種類の１以上のパラメータを用いて構成される画像である。言い換えると、パラメータ画像は、１種類の１以上のパラメータを画像化した画像である。「パラメータを画像化した画像」とは、例えば、パラメータを画素値とする画像や、パラメータを用いて算出された値を画素値とする画像、パラメータの区分ごとに予め決められた値を画素値とする画像などである。当該画素値は、いわゆる色値（ＲＧＢ値）であってもよいし、いわゆる輝度値であってもよい。また、パラメータ画像は、１種類の１以上のパラメータを有する画像である。また、当該１種類の１以上の各パラメータは、通常、パラメータ画像が有する１以上の各画素に対応付いている。 【0042】 なお、ＡＤＣ値を、以下、適宜、ＡＤＣと表記する。また、ＩＶＩＭ値を、以下、適宜、ＩＶＩＭと表記する。また、Ｋ値を、以下、適宜、Ｋｕｒｔｏｓｉｓと表記する。また、ＡＤＣ値を有するパラメータマップを、以下、適宜、ＡＤＣマップとする。ＡＤＣマップは、一般的には、ＡＤＣ画像と呼ばれることもある。また、ＩＶＩＭ値を有するパラメータマップを、以下、適宜、ＩＶＩＭマップとする。ＩＶＩＭマップは、一般的には、ＩＶＩＭ画像と呼ばれることもある。また、Ｋ値を有するパラメータマップを、以下、適宜、Ｋマップとする。Ｋマップは、一般的には、Ｋ画像と呼ばれることもある。 【0043】 また、種類情報は、例えば、パラメータマップがＡＤＣマップであることを示す（パラメータマップが有するパラメータの種類がＡＤＣ値であることを示す）「ＡＤＣ」や、パラメータマップがＩＶＩＭマップであることを示す（パラメータマップが有するパラメータの種類がＩＶＩＭ値であることを示す）「ＩＶＩＭ」、パラメータマップがＫマップであることを示す（パラメータマップが有するパラメータの種類がＫ値であることを示す）「Ｋ」などである。 【0044】 また、スコア取得情報とは、パラメータに対応するスコアを取得するための情報である。スコア取得情報は、通常、パラメータに関する１以上の条件（以下、適宜、パラメータ条件とする）である。また、スコア取得情報は、例えば、スコアを算出するための算出式（以下、適宜、スコア算出式とする）であってもよい。当該スコア算出式は、通常、パラメータを代入するための変数を有する。また、当該スコア算出式は、例えば、いわゆる関数や、プログラムであってもよい。また、スコア取得情報は、例えば、パラメータとスコアの対応表（以下、適宜、スコア対応表とする）であってもよい。当該スコア対応表は、通常、パラメータとスコアとの１以上の組を有する。 【0045】 また、スコア取得情報が１以上のパラメータ条件である場合、当該１以上のパラメータ条件は、通常、１以上の閾値を有する。また、パラメータ条件の数が２以上である場合、当該パラメータ条件の数と閾値の数との関係は、通常、「パラメータ条件の数－１＝閾値の数」である。 【0046】 例えば、スコア取得管理情報が２つのパラメータ条件を有する場合、当該２つのパラメータ条件は、通常、１つの閾値を有する。当該１つの閾値を「ＴＨ」とすると、当該２つのパラメータ条件は、例えば、「ｐａｒａｍ＜ＴＨ」、「ｐａｒａｍ≧ＴＨ」である。 【0047】 また、例えば、スコア取得管理情報が３つのパラメータ条件を有する場合、当該３つのパラメータ条件は、通常、２以上の閾値のうちのいずれか１つまたは２つを有する。当該２つの閾値を「ＴＨ１」、「ＴＨ２」とすると、当該３つのパラメータ条件は、例えば「ｐａｒａｍ＜ＴＨ１」、「ＴＨ１≦ｐａｒａｍ＜ＴＨ２」、「ｐａｒａｍ≧ＴＨ２」である。 【0048】 また、例えば、スコア取得管理情報が４以上のパラメータ条件を有する場合、当該４以上のパラメータ条件は、通常、３以上の閾値のうちのいずれか１つまたは２つを有する。当該３以上の閾値を「ＴＨ１」、「ＴＨ２」、「ＴＨ３」、・・・、「ＴＨｍ」とすると、当該４以上のパラメータ条件は、例えば、「ｐａｒａｍ＜ＴＨ１」、「ＴＨ１≦ｐａｒａｍ＜ＴＨ２」、「ＴＨ２≦ｐａｒａｍ＜ＴＨ３」、「ＴＨ３≦ｐａｒａｍ＜ＴＨ４」、・・・、「ｐａｒａｍ≧ＴＨｍ」である。 【0049】 また、パラメータ条件には、例えば、スコアが対応付いていてもよい。当該スコアは、パラメータマップが有するパラメータをスコア化するために用いるスコアである。 【0050】 スコア係数管理情報格納部１０２には、２以上のスコア係数管理情報が格納される。スコア係数管理情報とは、種類情報と、スコアに対する重みであるスコア係数とが対応付いた情報である。スコア係数は、例えば、実数や、整数などである。 【0051】 診断結果管理情報格納部１０３には、１以上の診断結果管理情報が格納される。診断結果管理情報とは、スコアに関する条件であるスコア条件と、スコアに対応する診断結果を示す情報である診断結果情報とが対応付いた情報である。また、当該診断結果情報は、例えば、腫瘍が悪性であるか良性であるか、腫瘍が悪性である場合は、その程度などを示す情報である。 【0052】 受付部１０４は、拡散強調画像を受け付ける。受け付けとは、タッチパネルや、キーボードなどの入力デバイスから入力された情報の取得、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体に格納されている情報の取得、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信などを含む概念である。 【0053】 また、受付部１０４は、通常、１組の拡散強調画像を受け付ける。当該１組の拡散強調画像とは、傾斜磁場を示すｂ値が異なる２枚以上の拡散強調画像を１組とする画像である。言い換えると、当該１組の拡散強調画像は、ｂ値が異なる２枚以上の拡散強調画像を有する画像である。また、例えば、１組の拡散強調画像が２枚の拡散強調画像の組である場合、当該２枚の拡散強調画像は、通常、いわゆる低ｂ値の拡散強調画像と、いわゆる高ｂ値の拡散強調画像である。また、１組の拡散強調画像が有する２枚以上の拡散強調画像は、撮影位置が同一の拡散強調画像である。当該撮影位置は、撮影対象に対する撮影位置である。 【0054】 また、受付部１０４は、例えば、ｂ値が異なる２枚以上の拡散強調画像を受け付けてもよい。この場合、当該２枚以上の拡散強調画像は、上記の１組の拡散強調画像となり得る拡散強調画像である。言い換えると、当該２枚以上の拡散強調画像は、撮影位置が同一の拡散強調画像である。 【0055】 また、受付部１０４は、例えば、撮影位置の異なる２組以上の拡散強調画像を受け付けてもよい。撮影位置とは、いわゆるスライスの位置である。また、撮影位置は、例えば、撮影領域や、撮影箇所などとも言える。また、当該２組以上の拡散強調画像は、通常、同一の対象物を撮影した画像である。また、受付部１０４が受け付ける拡散強調画像は、通常、２次元の画像である。 【0056】 また、受付部１０４は、例えば、関心領域情報を受け付けてもよい。関心領域情報とは、拡散強調画像内の領域を示す情報である。また、関心領域情報は、ユーザが診断を所望する領域を示す情報であるとも言える。関心領域情報は、例えば、拡散強調画像における１以上の座標の集合や、関心領域をマスクするための画像などである。 【0057】 また、受付部１０４は、例えば、２種類以上のパラメータマップを受け付けてもよい。この場合、当該パラメータマップには、通常、当該パラメータマップの種類を示す種類情報が対応付いている。 【0058】 また、受付部１０４における情報や指示などの入力手段は、メニュー画面によるものや、キーボードなど、何でもよい。受付部１０４は、メニュー画面の制御ソフトウェアや、キーボード等の入力手段のデバイスドライバなどで実現され得る。 【0059】 パラメータ取得部１０５は、２種類以上のパラメータを取得する。パラメータ取得部１０５は、当該２種類以上のパラメータを、通常、当該２種類以上のパラメータのうちのいずれか１種類の１以上のパラメータを有する２種類以上のパラメータマップとして取得する。つまり、パラメータ取得部１０５は、通常、２種類以上のパラメータマップを取得する。また、パラメータ取得部１０５が取得するパラメータマップの種類は、通常、予め決められている。 【0060】 また、パラメータは灌流・拡散モデルを用いて評価される。適切な２種類以上のパラメータを解析するモデルとして、ＫｕｒｔｏｓｉｓモデルやＢｉｅｘｐｏｎｅｎｉｔａｌモデル、ＩＶＩＭモデルなどが例として挙げられる。これらのモデルに関しては、例えば、非特許文献２～非特許文献４を参照されたい。 【0061】 例えば、受付部１０４が拡散強調画像を受け付けた場合、パラメータ取得部１０５は、当該拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像に対応する２種類以上のパラメータマップを取得する。具体的に、パラメータ取得部１０５は、拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得する。当該処理単位とは、２種類以上のパラメータを取得する単位である。また、当該処理単位は、通常、１以上の画素から構成される領域である。つまり、当該処理単位は、例えば、１つの画素から構成される領域や、隣接する２つの画素から構成される領域、隣接する４つの画素から構成される領域などである。１つの画素から構成される領域は、１つの画素である。また、処理単位は、通常、予め決められている。また、パラメータ取得部１０５は、処理単位を示す情報を予め保持している。そして、パラメータ取得部１０５は、当該情報が示す処理単位ごとに、パラメータを取得する。 【0062】 例えば、パラメータ取得部１０５は、拡散強調画像を構成する１つの画素に対して、当該１つの画素を用いて２種類以上のパラメータを取得する。また、例えば、パラメータ取得部１０５は、拡散強調画像を構成する１つの画素に対して、当該１つの画素と当該１つの画素の上下に隣接する２つの画素（合計３つの画素）を用いて２種類以上のパラメータを取得する。また、例えば、パラメータ取得部１０５は、拡散強調画像を構成する１つの画素に対して、当該１つの画素と当該１つの画素の左右に隣接する２つの画素（合計３つの画素）を用いて２種類以上のパラメータを取得する。また、例えば、パラメータ取得部１０５は、拡散強調画像を構成する１つの画素に対して、当該１つの画素と当該１つの画素の上下左右に隣接する４つの画素（合計５つの画素）を用いて２種類以上のパラメータを取得する。 【0063】 そして、パラメータ取得部１０５は、取得した２種類以上のパラメータのうちのいずれか１種類のパラメータを１以上の処理単位ごとに有する２種類以上のパラメータマップを取得する。 【0064】 また、パラメータ取得部１０５は、例えば、１枚の拡散強調画像に対して、当該拡散強調画像を構成する１以上の各画素に対応する２種類以上のパラメータを取得する。つまり、１枚の拡散強調画像を構成する画素の数と、１種類のパラメータマップが有するパラメータの数とは、通常、同一である。言い換えると、１枚の拡散強調画像を構成する処理単位の数と、１種類のパラメータマップが有するパラメータの数とは、通常、同一である。また、１枚の拡散強調画像を構成する１以上の各画素と、１種類のパラメータマップが有する１以上の各パラメータとは、通常、１対１で対応付いている。言い換えると、１枚の拡散強調画像を構成する処理単位と、パラメータマップが有するパラメータとは、通常、１対１で対応付いている。 【0065】 また、例えば、受付部１０４が１組以上の拡散強調画像を受け付けた場合、パラメータ取得部１０５は、当該１組以上の拡散強調画像ごとに、当該１組以上の各拡散強調画像に対応する２種類以上のパラメータマップを取得する。 【0066】 また、パラメータ取得部１０５は、例えば、取得したパラメータマップに、当該パラメータマップの種類を示す種類情報を対応付ける。当該種類情報は、通常、パラメータ取得部１０５が保持している。また、当該種類情報は、例えば、予め決められた記憶領域に格納されていてもよい。 【0067】 また、例えば、受付部１０４が２種類以上のパラメータマップを受け付けた場合、パラメータ取得部１０５は、当該２種類以上のパラメータマップを取得する。当該２種類以上の各パラメータマップには、通常、種類情報が対応付いている。 【0068】 また、パラメータ取得部１０５は、例えば、拡散強調画像に対応する２種類以上のパラメータ画像を構成してもよい。この場合、パラメータ取得部１０５は、例えば、受付部１０４が受け付けた拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の各処理単位に対して、２種類以上のパラメータを取得する。そして、パラメータ取得部１０５は、取得した２種類以上のパラメータのうちのいずれか１種類のパラメータに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像であるパラメータ画像を構成する。「パラメータに対応する画素値」とは、例えば、パラメータそのものや、パラメータを用いて算出された値、パラメータの区分ごとに予め決められた値などである。 【0069】 なお、拡散強調画像を用いて２種類以上のパラメータを取得する方法や手順、取得したパラメータを有するパラメータマップを取得する方法や手順、取得したパラメータを有するパラメータ画像を構成する方法や手順などは、公知であるので、詳細な説明を省略する。パラメータ取得部１０５は、例えば、パラメータを算出するための算出式を用いてパラメータを算出する。当該算出式は、例えば、１以上の画素値を代入するための変数を有する。 【0070】 また、例えば、受付部１０４が関心領域情報を受け付けた場合、パラメータ取得部１０５は、当該関心領域情報が示す領域に対応する２種類以上のパラメータマップを取得する。例えば、受付部１０４が拡散強調画像を受け付けた場合、パラメータ取得部１０５は、通常、拡散強調画像から、関心領域情報が示す領域に対応する画像を切り出す。そして、パラメータ取得部１０５は、当該切り出した画像を用いて、当該切り出した画像に対応する２種類以上のパラメータマップを構成する。また、例えば、受付部１０４が２種類以上のパラメータマップを受け付けた場合、パラメータ取得部１０５は、当該２種類以上の各パラメータマップから、関心領域情報が示す領域に対応する情報を、２種類以上のパラメータマップとして取得する。 【0071】 なお、パラメータ取得部１０５が取得する２種類以上のパラメータマップは、例えば、ＡＤＣマップ、ＩＶＩＭマップ、Ｋマップを含む３種類以上のパラメータマップのうちのいずれか２種類以上であることが好適である。 【0072】 スコア取得情報取得部１０６は、種類情報に対応するスコア取得情報を、スコア取得管理情報から取得する。当該種類情報は、パラメータ取得部１０５が取得したパラメータマップに対応付いている種類情報である。また、当該種類情報を、以下、適宜、取得種類情報とする。また、当該スコア取得管理情報は、スコア取得管理情報格納部１０１に格納されているスコア取得管理情報である。 【0073】 具体的に、スコア取得情報取得部１０６は、取得種類情報と同一の種類情報を、２以上のスコア取得管理情報のいずれが有するかを判断する。そして、スコア取得情報取得部１０６は、取得種類情報と同一の種類情報を有すると判断したスコア取得管理情報から、１以上のパラメータ条件を取得する。 【0074】 また、パラメータ取得部１０５は、通常、２種類以上のパラメータマップを取得する。従って、スコア取得情報取得部１０６は、当該２種類以上のパラメータマップごとに、当該２種類以上の各パラメータマップに対応付いている種類情報に対応するスコア取得情報を、スコア取得管理情報から取得する。また、また、スコア取得情報取得部１０６は、例えば、取得種類情報と同一の種類情報を有するスコア取得管理情報を取得してもよい。 【0075】 スコア取得部１０７は、２種類以上の各パラメータマップが有する１以上の処理単位ごとのパラメータと、前記スコア取得情報とを用いて、当該２種類以上の各パラメータマップに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得する。つまり、スコア取得部１０７は、２種類以上のパラメータマップごとに、当該２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上のスコアを取得する。また、スコア取得部１０７は、通常、１種類のパラメータマップが有する１以上の各パラメータに対して、１つのスコアを取得する。 【0076】 スコア取得部１０７は、例えば、まず、スコアを取得する対象となるパラメータマップについて、当該パラメータマップに対応付いている種類情報を取得する。そして、スコア取得部１０７は、当該種類情報が対応付いているスコア取得情報を、スコア取得情報取得部１０６が取得したスコア取得情報から取得する。そして、スコア取得部１０７は、当該取得したスコア取得情報と、スコアを取得する対象となるパラメータマップとを用いて、当該パラメータマップに対応する１以上のスコアを取得する。 【0077】 例えば、スコア取得情報取得部１０６が、スコアを取得する対象となるパラメータマップに対して１つのパラメータ条件を取得したとする。この場合、スコア取得部１０７は、１以上のパラメータごとに、当該パラメータが当該パラメータ条件を満たすか否かを判断する。そして、パラメータ条件を満たす場合、スコア取得部１０７は、当該パラメータに対応するスコアとして、予め決められたスコアを取得する。また、パラメータ条件を満たさない場合、スコア取得部１０７は、当該パラメータに対応するスコアとして、予め決められたスコアを取得する。なお、当該予め決められたスコアは、通常、スコア取得部１０７が予め保持している。また、当該予め決められたスコアは、例えば、予め決められた記憶領域に格納されていてもよい。 【0078】 また、例えば、スコア取得情報取得部１０６が、スコアを取得する対象となるパラメータマップに対して２つのパラメータ条件を取得したとする。この場合、スコア取得部１０７は、１以上のパラメータごとに、当該パラメータが当該２つのパラメータ条件のいずれを満たすかを判断する。そして、スコア取得部１０７は、当該パラメータが満たすパラメータ条件に対応付いているスコアを、当該パラメータに対応するスコアとして取得する。 【0079】 また、例えば、スコア取得情報取得部１０６が、スコアを取得する対象となるパラメータマップに対して３以上のパラメータ条件を取得したとする。この場合、スコア取得部１０７は、１以上のパラメータごとに、当該パラメータが当該３以上のパラメータ条件のいずれを満たすかを判断する。そして、スコア取得部１０７は、当該パラメータが満たすパラメータ条件に対応付いているスコアを、当該パラメータに対応するスコアとして取得する。 【0080】 また、例えば、スコア取得情報取得部１０６が、スコアを取得する対象となるパラメータマップに対してスコア算出式を取得したとする。この場合、スコア取得部１０７は、１以上のパラメータごとに、当該スコア算出式に当該パラメータを代入し、当該パラメータを代入後のスコア算出式を計算し、当該パラメータに対応するスコアを算出する。 【0081】 また、例えば、スコア取得情報取得部１０６が、スコアを取得する対象となるパラメータマップに対してスコア対応表を取得したとする。この場合、スコア取得部１０７は、１以上のパラメータごとに、当該パラメータに対応するスコアを、当該スコア対応表から取得する。 【0082】 スコア係数取得部１０８は、種類情報に対応するスコア係数を、スコア係数管理情報から取得する。当該種類情報は、パラメータ取得部１０５が取得したパラメータマップに対応付いている種類情報である。また、当該スコア係数管理情報は、スコア係数管理情報格納部１０２に格納されているスコア係数管理情報である。具体的に、スコア係数取得部１０８は、取得種類情報と同一の種類情報に対応付いているスコア係数を、スコア係数管理情報から取得する。 【0083】 診断画像構成部１０９は、診断画像を構成する。診断画像とは、腫瘍の有無の診断に用いる画像である。また、診断画像は、例えば、腫瘍の有無の診断が可能な画像であるとも言える。また、診断画像は、例えば、腫瘍の悪性度の程度の診断に用いる画像であるとも言える。また、診断画像は、例えば、腫瘍の悪性度の程度の診断が可能な画像であるとも言える。また、診断画像は、一般的には、診断マップと呼ばれることもある。 【0084】 診断画像構成部１０９は、通常、２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上の処理単位ごとの２以上のスコア（以下、適宜、サブスコアとする）を用いて、当該サブスコアに応じたスコア（以下、適宜、診断スコアとする）を取得する。そして、診断画像構成部１０９は、当該取得した１以上の処理単位ごとの診断スコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像である診断画像を構成する。「診断スコアに対応する画素値」とは、例えば、診断スコアそのものや、診断スコアを用いて算出された値、診断スコアごとに予め決められた値などである。 【0085】 診断画像構成部１０９は、例えば、２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上のサブスコアを、処理単位ごとの１以上のグループに分類する。また、当該１以上の各グループには、通常、２種類以上の各パラメータマップに対応する１以上のサブスコアである合計２以上のサブスコアが分類される。そして、診断画像構成部１０９は、当該分類したグループごとに、当該グループが有する２以上のサブスコアに対応する診断スコアを取得する。 【0086】 例えば、パラメータ取得部１０５が取得したパラメータマップが、ＡＤＣマップとＫマップであるとする。また、２以上のサブスコアを、１画素ごとに分類するとする。この様な場合、診断画像構成部１０９は、例えば、拡散強調画像の座標（１，１）に対応する２つのサブスコア（ＡＤＣマップが有するＡＤＣ値に対応するスコアと、Ｋマップが有するＫ値に対応するスコア）を、１つのグループに分類する。 【0087】 また、診断画像構成部１０９は、通常、１つのグループに分類された２以上のサブスコアを合算し、診断スコアを算出する。また、診断画像構成部１０９は、例えば、診断スコアを算出するための算出式（以下、適宜、診断スコア算出式とする）を予め保持している。当該診断スコア算出式は、通常、２以上のサブスコアを代入するための変数を有する。また、当該診断スコア算出式は、例えば、いわゆる関数や、プログラムであってもよい。そして、診断画像構成部１０９は、当該診断スコア算出式に、１つのグループに分類された２以上のサブスコアを代入し、診断スコアを算出してもよい。また、診断画像構成部１０９は、例えば、２以上のサブスコアと、１つの診断スコアとの対応表（以下、適宜、診断スコア対応表とする）を予め保持している。そして、診断画像構成部１０９は、１つのグループに分類された２以上のパラメータに対応する診断スコアを、診断スコア対応表から取得してもよい。 【0088】 また、受付部１０４が２組以上の拡散強調画像を受け付けた場合、診断画像構成部１０９は、当該２組以上の拡散強調画像ごとに、当該２組以上の各拡散強調画像に対応する２枚以上の診断画像を構成する。そして、診断画像構成部１０９は、当該２枚以上の診断画像を合成し、３次元の診断画像を構成してもよい。なお、２枚以上の２次元の画像（ここでは、２次元の診断画像）を合成し、３次元の画像（ここでは、３次元の診断画像）を構成する方法や手順などは、公知であるので、説明を省略する。 【0089】 また、例えば、２以上のサブスコアを合算する場合、診断画像構成部１０９は、例えば、スコア係数を用いてサブスコアを合算してもよい。当該スコア係数は、スコア係数取得部１０８が取得したスコア係数である。この場合、診断画像構成部１０９は、パラメータマップの種類に対応するスコア係数を、当該種類のパラメータマップに対応するサブスコアに乗算する。例えば、パラメータ取得部１０５が取得したパラメータマップが、ＡＤＣマップとＫマップであるとする。この様な場合、診断画像構成部１０９は、例えば、ＡＤＣマップに対応するサブスコアに、ＡＤＣマップに対応するスコア係数を乗算する。また、診断画像構成部１０９は、例えば、Ｋマップに対応するサブスコアに、Ｋマップに対応するスコア係数を乗算する。そして、診断画像構成部１０９は、当該スコア係数が乗算された２つのサブスコアを合算し、診断スコアを算出する。 【0090】 また、診断画像構成部１０９は、例えば、２種類以上のパラメータマップを用いて、診断画像を構成してもよい。この場合、診断画像構成部１０９は、例えば、診断スコア算出式を予め保持している。当該診断スコア算出式は、例えば、２種類以上のパラメータを代入するための変数を有する。そして、診断画像構成部１０９は、当該診断スコア算出式に、予め決められた処理単位ごとの２種類以上のパラメータを代入し、診断スコアを算出する。また、診断画像構成部１０９は、例えば、診断スコア対応表を予め保持している。当該診断スコア対応表は、２種類以上のパラメータと、１つの診断スコアとの対応表である。そして、診断画像構成部１０９は、予め決められた処理単位ごとの２種類以上のパラメータに対応する診断スコアを、診断スコア対応表から取得する。 【0091】 また、診断画像構成部１０９が構成する診断画像は、通常、いわゆるカラー画像であることが好適であるが、例えば、いわゆるグレースケール画像であってもよい。 【0092】 診断結果情報取得部１１０は、診断画像に対応する１以上の診断結果情報を、診断結果管理情報から取得する。当該診断画像は、診断画像構成部１０９が構成した診断画像である。また、当該診断結果管理情報は、診断結果管理情報格納部１０３に格納されている診断結果管理情報である。 【0093】 診断結果情報取得部１１０は、通常、診断画像を構成する１以上の処理単位ごとに、当該処理単位に対応するスコアが満たすスコア条件に対応する診断結果情報を、診断結果管理情報から取得する。ここでの処理単位には、例えば、画素に対応付いているスコアが同一である１以上の画素から構成される領域を含む。つまり、診断結果情報取得部１１０は、例えば、診断画像が有する１以上の画素ごとに、当該画素に対応するスコアが満たすスコア条件に対応する診断結果情報を取得する。また、診断結果情報取得部１１０は、例えば、診断画像が有する１以上のスコアが同一である１以上の画素から構成される領域ごとに、当該スコアが満たすスコア条件に対応する診断結果情報を取得する。 【0094】 また、診断画像構成部１０９が２枚以上の診断画像を取得した場合、診断結果情報取得部１１０は、例えば、当該２枚以上の診断画像ごとに、１以上の診断結果情報を取得する。つまり、診断結果情報取得部１１０は、通常、１枚の診断画像に対して、１以上の診断結果情報を取得する。 【0095】 また、診断結果情報取得部１１０は、例えば、診断画像が有する１以上の画素ごとに、当該画素に対応付いているスコアに対応する診断結果情報を取得してもよい。また、診断結果情報取得部１１０は、例えば、診断画像が有する１以上の画素のうち、対応付いているスコアが予め決められた条件を満たすほど高い画素に対して診断結果情報を取得してもよい。 【0096】 出力部１１１は、診断画像を出力する。当該診断画像は、診断画像構成部１０９が構成した診断画像である。また、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。なお、送信や蓄積、処理結果の引渡しについては、出力対象が最終的にユーザに提示されるものとする。 【0097】 また、出力部１１１は、例えば、診断結果情報取得部１１０が１以上の診断結果情報を取得した場合、診断画像と、当該１以上の診断結果情報とを、共に出力してもよい。この場合、出力部１１１は、通常、診断画像内の領域と、当該１以上の診断結果情報との対応がわかる態様にて、診断画像と診断結果情報とを出力する。出力部１１１は、例えば、診断画像に診断結果情報が重なるように、診断画像と診断結果情報を出力する。また、出力部１１１は、例えば、診断画像と、診断画像内の色と診断結果情報との対応表とを出力する。 【0098】 また、出力部１１１は、ディスプレイやスピーカーなどの出力デバイスを含むと考えてもよいし、含まないと考えてもよい。出力部１１１は、出力デバイスのドライバソフトまたは、出力デバイスのドライバソフトと出力デバイスなどで実現され得る。 【0099】 なお、スコア取得管理情報格納部１０１、スコア係数管理情報格納部１０２、診断結果管理情報格納部１０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。また、スコア取得管理情報格納部１０１などに所定の情報が記憶される過程は、問わない。例えば、当該所定の情報は、記録媒体や、通信回線、入力デバイスなどを介してスコア取得管理情報格納部１０１などに記憶されてもよい。 【0100】 また、パラメータ取得部１０５、スコア取得情報取得部１０６、スコア取得部１０７、スコア係数取得部１０８、診断画像構成部１０９、診断結果情報取得部１１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。また、パラメータ取得部１０５などの処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。なお、パラメータ取得部１０５などは、ハードウェア（専用回路）で実現されてもよい。 【0101】 次に、画像処理装置１の全体動作について、フローチャートを用いて説明する。なお、所定の情報におけるｉ番目の情報は、「情報［ｉ］」と記載するものとする。図２は、画像処理装置１の全体動作を示すフローチャートである。 【0102】 （ステップＳ２０１）パラメータ取得部１０５は、受付部１０４が１枚の拡散強調画像を受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合は、ステップＳ２０２に進み、そうでない場合は、ステップＳ２０２に進む。 【0103】 （ステップＳ２０２）パラメータ取得部１０５は、ステップＳ２０１で受け付けた拡散強調画像を用いて、予め決められた２種類以上のパラメータマップを取得する。ここで、パラメータ取得部１０５は、ｍ種類（ｍ≧２）のパラメータマップを取得したものとする。また、当該パラメータマップは、拡散強調画像が有する１以上の各画素に対応する１以上のパラメータを有する二次元配列であるものとする。 【0104】 （ステップＳ２０３）診断画像構成部１０９は、カウンタｉに１をセットする。 【0105】 （ステップＳ２０４）スコア取得情報取得部１０６は、パラメータマップ［ｉ］に対応する１以上のスコア取得情報を取得する。この処理の詳細は、図３のフローチャートを用いて説明する。 【0106】 （ステップＳ２０５）スコア取得部１０７は、ステップＳ２０４で取得したスコア取得情報を用いて、パラメータマップ［ｉ］に対応する１以上のスコアを取得する。この処理の詳細は、図４のフローチャートを用いて説明する。 【0107】 （ステップＳ２０６）スコア係数取得部１０８は、パラメータマップ［ｉ］の種類に対応するスコア係数を取得する。この処理の詳細は、図５のフローチャートを用いて説明する。 【0108】 （ステップＳ２０７）診断画像構成部１０９は、ｉがｍであるか否かを判断する。ｍである場合は、ステップＳ２０９に進み、そうでない場合は、ステップＳ２０８に進む。 【0109】 （ステップＳ２０８）診断画像構成部１０９は、ｉを１インクリメントする。そして、ステップＳ２０４に戻る。 【0110】 （ステップＳ２０９）診断画像構成部１０９は、診断画像の１以上の各画素に対応するスコアを格納する配列ｍａｐ［］［］に０をセットする（配列ｍａｐ［］［］を初期化する）。 【0111】 （ステップＳ２１０）診断画像構成部１０９は、カウンタｙに１をセットする。ここで、ｙは、パラメータマップのｙ方向の座標（ｙ座標）を示す変数であり、パラメータマップのｙ方向のサイズ（縦幅）は、ｙｍａｘであるものとする。 【0112】 （ステップＳ２１１）診断画像構成部１０９は、カウンタｘに１をセットする。ここで、ｘは、パラメータマップのｘ方向の座標（ｘ座標）を示す変数であり、パラメータマップのｘ方向のサイズ（横幅）は、ｘｍａｘであるものとする。 【0113】 （ステップＳ２１２）診断画像構成部１０９は、変数ｓｕｍに０をセットする。 【0114】 （ステップＳ２１３）診断画像構成部１０９は、カウンタｉに１をセットする。 【0115】 （ステップＳ２１４）診断画像構成部１０９は、パラメータマップ［ｉ］の座標（ｘ，ｙ）の画素に対応するスコアであるｓｃｏｒｅ［ｘ］［ｙ］と、パラメータマップ［ｉ］の種類に対応する係数であり、ステップＳ２０６で取得した係数であるｗｅｉｇｈｔ［ｉ］とを乗算し、当該結果をｓｕｍに加算する。 【0116】 （ステップＳ２１５）診断画像構成部１０９は、ｉがｍであるか否かを判断する。ｍである場合は、ステップＳ２１７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２１６に進む。 【0117】 （ステップＳ２１６）診断画像構成部１０９は、ｉを１インクリメントする。そして、ステップＳ２１４に戻る。 【0118】 （ステップＳ２１７）診断画像構成部１０９は、ｍａｐ［ｘ］［ｙ］にｓｕｍをセットする。 【0119】 （ステップＳ２１８）診断画像構成部１０９は、ｘがｘｍａｘであるか否かを判断する。ｘｍａｘである場合は、ステップＳ２１９に進み、そうでない場合は、ステップＳ２２０に進む。 【0120】 （ステップＳ２１９）診断画像構成部１０９は、ｘを１インクリメントする。そして、ステップＳ２１２に戻る。 【0121】 （ステップＳ２２０）診断画像構成部１０９は、ｙがｙｍａｘであるか否かを判断する。ｙｍａｘである場合は、ステップＳ２２２に進み、そうでない場合は、ステップＳ２２１に進む。 【0122】 （ステップＳ２２１）診断画像構成部１０９は、ｙを１インクリメントする。そして、ステップＳ２１１に戻る。 【0123】 （ステップＳ２２２）診断画像構成部１０９は、ｍａｐ［］［］を画像化し、診断画像を構成する。 【0124】 （ステップＳ２２３）診断結果情報取得部１１０は、ステップＳ２２２で取得した診断画像に対応する１以上の診断結果情報を取得する。この処理の詳細は、図６のフローチャートを用いて説明する。 【0125】 （ステップＳ２２４）出力部１１１は、ステップＳ２２２で構成した診断画像と、ステップＳ２２３で取得した１以上の診断結果情報とを出力する。そして、ステップＳ２０１に戻る。 【0126】 なお、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理を終了してもよい。 【0127】 図３は、図２のフローチャートのステップＳ２０４のスコア取得情報の取得処理を示すフローチャートである。なお、図３のフローチャートにおいて、スコア取得管理情報格納部１０１には、ｎ個のスコア取得管理情報が格納されているものとする。 【0128】 （ステップＳ３０１）スコア取得情報取得部１０６は、カウンタｊに１をセットする。 【0129】 （ステップＳ３０２）スコア取得情報取得部１０６は、図２のフローチャートにおけるパラメータマップ［ｉ］に対応付いている種類情報である取得種類情報［ｉ］が、スコア取得管理情報［ｊ］が有する種類情報である種類情報［ｊ］と同一であるか否かを判断する。同一である場合は、ステップＳ３０３に進み、そうでない場合は、ステップＳ３０４に進む。 【0130】 （ステップＳ３０３）スコア取得情報取得部１０６は、スコア取得管理情報［ｊ］が有するスコア取得情報であるスコア取得情報［ｊ］を取得する。 【0131】 （ステップＳ３０４）スコア取得情報取得部１０６は、ｊがｎであるか否かを判断する。ｎである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ３０５に進む。 【0132】 （ステップＳ３０５）スコア取得情報取得部１０６は、ｊを１インクリメントする。そして、ステップＳ３０２に戻る。 【0133】 図４は、図２のフローチャートのステップＳ２０５のスコアの取得処理を示すフローチャートである。なお、図４のフローチャートにおいて、スコア取得情報取得部１０６は、２種類以上のパラメータマップごとに、ｎ個のスコア取得情報を取得しているものとする。また、当該スコア取得情報は、２以上のパラメータ条件、またはスコア算出式であるものとする。 【0134】 （ステップＳ４０１）スコア取得部１０７は、カウンタｙに１をセットする。 【0135】 （ステップＳ４０２）スコア取得部１０７は、カウンタｘに１をセットする。 【0136】 （ステップＳ４０３）スコア取得部１０７は、図３のフローチャートにおいて取得したスコア取得条件が、パラメータ条件であるかスコア算出式であるかを判断する。パラメータ条件である場合は、ステップＳ４０４に進み、そうでない場合は、ステップＳ４０９に進む。 【0137】 （ステップＳ４０４）スコア取得部１０７は、カウンタｊに１をセットする。 【0138】 （ステップＳ４０５）スコア取得部１０７は、図２のフローチャートにおけるパラメータマップ［ｉ］の座標（ｘ，ｙ）に対応するパラメータであるパラメータ［ｘ］［ｙ］が、パラメータマップ［ｉ］に対応する２以上のパラメータ条件であり、図３のフローチャートにおいて取得したパラメータ条件であるパラメータ条件［ｊ］を満たすか否かを判断する。満たす場合は、ステップＳ４０６に進み、そうでない場合は、ステップＳ４０７に進む。 【0139】 （ステップＳ４０６）スコア取得部１０７は、パラメータマップ［ｉ］の座標（ｘ，ｙ）のパラメータに対応するスコアを格納する配列ｓｃｏｒｅ［ｘ］［ｙ］に、パラメータ条件［ｊ］に対応付いているスコアであるスコア［ｊ］をセットする。 【0140】 （ステップＳ４０７）スコア取得部１０７は、ｊがｎであるか否かを判断する。ｎである場合は、ステップＳ４１１に進み、そうでない場合は、ステップＳ４０８に進む。 【0141】 （ステップＳ４０８）スコア取得部１０７は、ｊを１インクリメントする。そして、ステップＳ４０５に戻る。 【0142】 （ステップＳ４０９）スコア算出部１０７は、図３のフローチャートにおいて取得したスコア算出式に、図２のフローチャートにおけるパラメータマップ［ｉ］の座標（ｘ，ｙ）に対応するパラメータを代入し、スコアを算出する。 【0143】 （ステップＳ４１０）スコア取得部１０７は、パラメータマップ［ｉ］の座標（ｘ，ｙ）のパラメータに対応するスコアを格納する配列ｓｃｏｒｅ［ｘ］［ｙ］に、ステップＳ４０９で取得したスコアをセットする。 【0144】 （ステップＳ４１１）スコア取得部１０７は、ｘがｘｍａｘであるか否かを判断する。ｘｍａｘである場合は、ステップＳ４１３に進み、そうでない場合は、ステップＳ４１２に進む。 【0145】 （ステップＳ４１２）スコア取得部１０７は、ｘを１インクリメントする。そして、ステップＳ４０３に戻る。 【0146】 （ステップＳ４１３）スコア取得部１０７は、ｙがｙｍａｘであるか否かを判断する。ｙｍａｘである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ４１４に進む。 【0147】 （ステップＳ４１４）スコア取得部１０７は、ｙを１インクリメントする。そして、ステップＳ４０２に戻る。 【0148】 図５は、図２のフローチャートのステップＳ２０６のスコア係数の取得処理を示すフローチャートである。なお、図５のフローチャートにおいて、スコア係数管理情報格納部１０２には、ｎ個のスコア係数管理情報が格納されているものとする。 【0149】 （ステップＳ５０１）スコア係数取得部１０８は、カウンタｊに１をセットする。 【0150】 （ステップＳ５０２）スコア係数取得部１０８は、図２のフローチャートにおけるパラメータマップ［ｉ］に対応付いている種類情報である取得種類情報［ｉ］が、スコア係数管理情報［ｊ］が有する種類情報である種類情報［ｊ］と同一であるか否かを判断する。同一である場合は、ステップＳ５０３に進み、そうでない場合は、ステップＳ５０４に進む。 【0151】 （ステップＳ５０３）スコア係数取得部１０８は、スコア係数管理情報［ｊ］が有するスコア係数であるスコア係数［ｊ］を取得する。 【0152】 （ステップＳ５０４）スコア係数取得部１０８は、ｊがｎであるか否かを判断する。ｎである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ５０５に進む。 【0153】 （ステップＳ５０５）スコア係数取得部１０８は、ｊを１インクリメントする。そして、ステップＳ５０２に戻る。 【0154】 図６は、図２のフローチャートのステップＳ２２３の診断結果情報の取得処理を示すフローチャートである。なお、図６のフローチャートにおいて、診断結果管理情報格納部１０３には、ｎ個の診断結果管理情報が格納されているものとする。 【0155】 （ステップＳ６０１）診断結果情報取得部１１０は、診断画像から、１以上の画素から構成される領域であり、画素に対応するスコアが同一の領域である１以上のスコア同一領域を検出する。ここで、診断結果情報取得部１１０は、ｍ個のスコア同一領域を検出したものとする。 【0156】 （ステップＳ６０２）診断結果情報取得部１１０は、カウンタｉに１をセットする。 【0157】 （ステップＳ６０３）診断結果情報取得部１１０は、カウンタｊに１をセットする。 【0158】 （ステップＳ６０４）診断結果情報取得部１１０は、スコア同一領域［ｉ］に対応するスコアであるスコア［ｉ］が、診断結果管理情報［ｊ］が有するスコア条件であるスコア条件［ｊ］を満たすか否かを判断する。満たす場合は、ステップＳ６０５に進み、そうでない場合は、ステップＳ６０６に進む。 【0159】 （ステップＳ６０５）診断結果情報取得部１１０は、診断結果管理情報［ｊ］が有する診断結果情報である診断結果情報［ｊ］を、スコア同一領域［ｉ］に対応する診断結果情報として取得する。 【0160】 （ステップＳ６０６）診断結果情報取得部１１０は、ｊがｎであるか否かを判断する。ｎである場合は、ステップＳ６０８に進み、そうでない場合は、ステップＳ６０７に進む。 【0161】 （ステップＳ６０７）診断結果情報取得部１１０は、ｊを１インクリメントする。そして、ステップＳ６０４に戻る。 【0162】 （ステップＳ６０８）診断結果情報取得部１１０は、ｉがｍであるか否かを判断する。ｍである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ６０９に進む。 【0163】 （ステップＳ６０９）診断結果情報取得部１１０は、ｉを１インクリメントする。そして、ステップＳ６０３に戻る。 【0164】 なお、上記で説明した画像処理装置１の全体動作は、あくまで一例である。つまり、画像処理装置１の全体動作は、上記の説明に限定されるものではない。 【0165】 （具体例） 次に、画像処理装置１の動作の具体例について説明する。なお、本具体例において、スコア取得管理情報格納部１０１には、図７に示すスコア取得管理情報が格納されているものとする。当該スコア取得管理情報は、レコードを一意に特定するためのＩＤと、種類情報（項目名：種類）と、パラメータ条件（項目名：条件）と、スコアとを有する。また、当該スコア取得管理情報において、同一の種類情報には、２つのパラメータ条件が対応付いており、また、当該２つの各パラメータ条件には、スコアが対応付いている。また、スコアが対応付いた当該パラメータ条件は、スコア取得情報である。また、診断結果管理情報格納部１０３には、図８に示す診断結果管理情報が格納されている。当該診断結果管理情報は、レコードを一意に特定するためのＩＤと、スコア条件（項目名：条件）と、診断結果情報（項目名：診断結果）とを有する。 【0166】 まず、受付部１０４が、ｂ値が異なる２枚以上の拡散強調画像を有する１組の拡散強調画像を受け付けたとする。当該２枚以上の拡散強調画像のうちの１枚の拡散強調画像は、例えば、図９である。 【0167】 次に、パラメータ取得部１０５は、受付部１０４が受け付けた１組の拡散強調画像を用いて、２種類以上のパラメータ画像を構成する。ここで、パラメータ取得部１０５は、ＡＤＣ画像と、ＩＶＩＭ画像と、Ｋ画像とを構成したものとする。当該ＡＤＣ画像は、例えば、図１０である。また、当該ＩＶＩＭ画像は、図１１である。また、当該Ｋ画像は、例えば、図１２である。また、これら３枚のパラメータ画像は、各画素に対応するパラメータの値に応じて色付けされている。また、これら３枚の各パラメータ画像には、種類情報が対応付いている。例えば、ＡＤＣ画像には、種類情報「ＡＤＣ」が対応付いているものとする。また、例えば、ＩＶＩＭ画像には、種類情報「ＩＶＩＭ」が対応付いているものとする。また、例えば、Ｋ画像には、種類情報「Ｋｕｒｔｏｓｉｓ」が対応付いているものとする。 【0168】 次に、スコア取得情報取得部１０６は、上記の３枚の各パラメータ画像に対応する１以上のパラメータ条件を取得する。例えば、上記のＡＤＣ画像には、種類情報「ＡＤＣ」が対応付いている。従って、スコア取得情報取得部１０６は、当該種類情報が、図７の「ＩＤ＝０１１」と「ＩＤ＝０１２」の種類情報「ＡＤＣ」と同一であると判断する。そして、スコア取得情報取得部１０６は、図７の「ＩＤ＝０１１」と「ＩＤ＝０１２」のパラメータ条件「ＡＤＣ＜１．４０×１０＾－３」と「ＡＤＣ≧１．４０×１０＾－３」とを、当該パラメータ条件に対応付いているスコアと共に取得する。なお、当該パラメータ条件における「１０＾－３」は、１０のマイナス３乗を意味する。 【0169】 また、スコア取得情報取得部１０６は、上記のＩＶＩＭ画像、上記のＫ画像に対しても、上記と同様に、１以上のパラメータ条件を取得する。スコア取得情報取得部１０６は、ＩＶＩＭ画像に対して、図７の「ＩＤ＝０１３」と「ＩＤ＝０１４」のパラメータ条件「ＩＶＩＭ＞２．０７」と「ＩＶＩＭ≦２．０７」とを、対応付いているスコアと共に取得する。また、スコア取得情報取得部１０６は、Ｋ画像に対して、図７の「ＩＤ＝０１５」と「ＩＤ＝０１６」のパラメータ条件「Ｋ＞０．８」と「Ｋ≦０．８」とを、対応付いているスコアと共に取得する。 【0170】 次に、スコア取得部１０７は、上記の３枚に各パラメータ画像に対応する１以上のスコアを、スコア取得情報取得部１０６が取得したパラメータ条件を用いて取得する。例えば、上記のＡＤＣ画像に対して、スコア取得情報取得部１０６は、２つのパラメータ条件「ＡＤＣ＜１．４０×１０＾－３」と「ＡＤＣ≧１．４０×１０＾－３」とを取得している。従って、スコア取得部１０７は、ＡＤＣ画像が有する１以上の各画素に対応するパラメータ（ＡＤＣ値）が、当該２つのパラメータ条件のうちのいずれを満たすかを判断する。例えば、座標（ｘ，ｙ）＝（１，１）の画素に対応するパラメータが「１．２５×１０＾－３」である場合、スコア取得部１０７は、当該パラメータがパラメータ条件「ＡＤＣ＜１．４０×１０＾－３」を満たすと判断する。そして、スコア取得部１０７は、パラメータが満たすパラメータ条件に対応するスコアを、当該画素に対応するスコアとして取得する。当該スコアの取得結果は、例えば、図１３である。図１３において、１つのセルは、１つの画素に対応する。つまり、図１３において、１つのセル内の数値は、当該セルに対応する画素に対応するスコアである。 【0171】 また、スコア取得部１０７は、上記のＩＶＩＭ画像、上記のＫ画像に対しても、上記と同様に、１以上のスコアを取得する。スコア取得部１０７は、ＩＶＩＭ画像に対して、例えば、図１４のスコアを取得する。また、スコア取得部１０７は、Ｋ画像に対して、例えば、図１５のスコアを取得する。 【0172】 次に、診断画像構成部１０９は、図１３から図１５のスコアを、同一位置の画素ごとに合算し、合算後のスコアを算出する。当該算出された合算後のスコアは、例えば、図１６である。 【0173】 次に、診断画像構成部１０９は、図１６の合算後のスコアを用いて、当該スコアを画像化し、診断画像を構成する。このとき、診断画像構成部１０９は、例えば、スコアに関する条件と、画素値との対応表を予め保持している。そして、診断画像構成部１０９は、当該１以上の各スコアに対応する画素値を、当該対応表から取得する。そして、診断画像構成部１０９は、取得した１以上の画素値の画素から構成される診断画像を構成する。当該診断画像は、例えば、図１７である。また、当該診断画像が有する１以上の各画素には、例えば、図１６の１以上の各スコアが対応付いている。 【0174】 次に、診断結果情報取得部１１０は、診断画像に対応する１以上の診断結果情報を取得する。例えば、図１７の診断画像において、対応する図１８のスコアが「３」である領域について、診断結果情報取得部１１０は、当該スコア「３」が、図８の「ＩＤ＝０１１」のスコア条件「スコア≧３」を満たすと判断する。そして、診断結果情報取得部１１０は、当該領域に対応する診断結果情報として、図８の「ＩＤ＝０１１」の診断結果情報「悪性（ステージ３）」を取得する。同様にして、診断結果情報取得部１１０は、図１７の他の領域に対しても、診断結果情報を取得する。 【0175】 次に、出力部１１１は、図１７の診断画像と、診断結果情報取得部１１０が取得した１以上の診断結果情報とを出力する。このときの様子は、例えば、図１８である。図１８において、出力部１１１は、診断画像と、診断画像内の色と診断結果情報との対応表とを出力している。 【0176】 また、例えば、スコア係数管理情報格納部１０２に、図１９に示すスコア係数管理情報が格納されているとする。当該スコア係数管理情報は、レコードを一意に特定するためのＩＤと、種類情報（項目名：種類）と、スコア係数とを有する。 【0177】 スコア係数管理情報格納部１０２にスコア係数管理情報が格納されている場合、スコア係数取得部１０８は、上記の３枚の各パラメータ画像に対応するスコア係数を取得する。例えば、上記のＡＤＣ画像には、種類情報「ＡＤＣ」が対応付いている。従って、スコア係数取得部１０８は、当該種類情報が、図１９の「ＩＤ＝０１１」の種類情報「ＡＤＣ」と同一であると判断する。そして、スコア係数取得部１０８は、図１９の「ＩＤ＝０１１」のスコア係数「１．５」を取得する。 【0178】 また、スコア係数取得部１０８は、上記のＩＶＩＭ画像、上記のＫ画像に対しても、上記と同様に、スコア係数を取得する。スコア係数取得部１０８は、ＩＶＩＭ画像に対して、図１９の「ＩＤ＝０１２」のスコア係数「１．０」を取得する。また、スコア係数取得部１０８は、Ｋ画像に対して、図１９の「ＩＤ＝０１３」のスコア係数「０．８」を取得する。 【0179】 次に、診断画像構成部１０９は、スコア取得部１０７が取得した各種類のパラメータ画像に対応する１以上のスコアに対し、スコア係数取得部１０８が取得したスコア係数を乗算し、スコアを合算する。つまり、診断画像構成部１０９は、ＡＤＣ画像のスコアに対しては、スコア係数「１．５」を乗算する。また、診断画像構成部１０９は、ＩＶＩＭ画像のスコアに対しては、スコア係数「１．０」を乗算する。また、診断画像構成部１０９は、Ｋ画像のスコアに対しては、スコア係数「０．８」を乗算する。 【0180】 例えば、処理の対象となる画素の座標が「（ｘ，ｙ）＝（４，４）」であるとする。この場合、診断画像構成部１０９は、図１３の座標「（ｘ，ｙ）＝（４，４）」のスコア「１」に対し、スコア係数「１．５」を乗算し、「１．５」を算出する。また、診断画像構成部１０９は、図１４の座標「（ｘ，ｙ）＝（４，４）」のスコア「１」に対し、スコア係数「１．０」を乗算し、「１．０」を算出する。また、診断画像構成部１０９は、図１５の座標「（ｘ，ｙ）＝（４，４）」のスコア「１」に対し、スコア係数「０．８」を乗算し、「０．８」を算出する。そして、診断画像構成部１０９は、当該係数を乗じて算出した値「１．５」、「１．０」、「０．８」とを合算し、合算後のスコア「３．３」を算出する。この様にして算出された合算後のスコアは、例えば、図２０である。 【0181】 また、同一の種類情報に対して、２つの閾値を有する３つのパラメータ条件を有するスコア取得管理情報の例は、例えば、図２１である。 【0182】 以上、本実施の形態による画像処理装置１によれば、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できる。 【0183】 また、本実施の形態による画像処理装置１は、短時間で治療方針を決定できるほど正確に、且つ造影剤を用いずして腫瘍病変の詳細な診断マップを作成できるという画期的な新しいものである。本実施の形態による画像処理装置１により病変全体を評価できることは、生体組織診断では病変のうちほんの一部分しか採取できず、評価可能となるのが一部の病変に限られる点と比較すると、極めて有利なものであると考えられる。その一方で、本実施の形態による画像処理装置１によれば、診断マップの使用により、生体組織診断の際に、刺したい場所に安全、確実に針を誘導するような、腫瘍のうち最も活動性の高い（悪性度の高い）部位を表示および強調させる事が可能となる。さらに、本実施の形態による画像処理装置１によれば、最も悪性度の高い部位を生体組織診断しない事による診断の過小評価を防ぐことができる。以上により、悪性腫瘍の治療に取り組む患者や医療従事者の受ける恩恵は大きいと考えられる。 【0184】 なお、本実施の形態において、画像処理装置１は、例えば、スコア取得管理情報格納部１０１、スコア係数管理情報格納部１０２、スコア取得情報取得部１０６、スコア取得部１０７、スコア係数取得部１０８を備えていなくてもよい。この場合の画像処理装置１のブロック図は、図２２である。また、この場合、パラメータ取得部１０５は、受付部１０４が受け付けた拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の処理単位に対して２種類以上のパラメータを取得する。そして、診断画像構成部１０９は、パラメータ取得部１０５が取得した２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得する。そして、診断画像構成部１０９は、当該取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像である診断画像を構成する。そして、診断結果情報取得部１１０は、診断画像構成部１０９が構成した診断画像が有するスコアが満たすスコア条件に対応する１以上の診断結果情報を取得する。そして、出力部１１１は、診断画像構成部１０９が構成した診断画像と、診断結果情報取得部１１０が取得した１以上の診断結果情報とを出力する。 【0185】 また、本実施の形態において、画像処理装置１は、さらに、診断結果管理情報格納部１０３と、診断結果情報取得部１１０とを備えていなくてもよい。この場合の画像処理装置１のブロック図は、図２３である。また、この場合、パラメータ取得部１０５は、受付部１０４が受け付けた拡散強調画像を用いて、当該拡散強調画像を構成する１以上の処理単位に対して２種類以上のパラメータを取得する。そして、診断画像構成部１０９は、パラメータ取得部１０５が取得した２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応するスコアを１以上の処理単位ごとに取得する。そして、診断画像構成部１０９は、当該取得した１以上の処理単位ごとのスコアに対応する画素値を１以上の処理単位ごとに有する画像である診断画像を構成する。そして、出力部１１１は、診断画像構成部１０９が構成した診断画像を出力する。 【0186】 また、本実施の形態において、受付部１０４が受け付ける拡散強調画像は、通常、磁気共鳴イメージング装置２にて取得または構成される。言い換えると、受付部１０４は、通常、磁気共鳴イメージング装置２が取得または構成した拡散強調画像を受け付ける。また、当該磁気共鳴イメージング装置２の概念図は、例えば、図２４である。図２４において、磁気共鳴イメージング装置２は、ＭＲＩ装置２１と、画像検査装置２２とを備える。ＭＲＩ装置２１は、患者テーブル２１２、磁石２１３、傾斜磁場コイル２１４、高周波送信コイル２１５、高周波受信コイル２１６、傾斜磁場電源２１７、高周波の受信部２１８、高周波の送信部２１９を備える。また、画像検査装置２２は、傾斜磁場、高周波パルスシークエンスの生成部２２１、インターフェース部２２２、データ収集部２２３、画像再構成部２２４、画像記憶部２２５を備える。なお、ＭＲＩ装置２１が備える各部、および、画像検査装置２２が備える各部が行う処理や動作などは、公知であるので、詳細な説明を省略する。磁気共鳴イメージング装置２は、通常、ｂ値の異なる１枚以上の拡散強調画像を取得または構成する。例えば、図２４において、磁気共鳴イメージング装置２は、ｂ値の異なる３枚の拡散強調画像（拡散強調画像１、拡散強調画像２、拡散強調画像３）を取得または構成している。 【0187】 また、本実施の形態において、画像処理装置１は、例えば、図２４の磁気共鳴イメージング装置２を備えていてもよい。この場合、受付部１０４は、当該磁気共鳴イメージング装置２が取得または構成した拡散強調画像を受け付ける。 【0188】 また、図２４の磁気共鳴イメージング装置２は、例えば、本実施の形態における画像処理装置１を備えていてもよい。この場合、受付部１０４は、当該磁気共鳴イメージング装置２が備える画像記憶部２２５により予め決められた記憶領域に記憶された拡散強調画像を受け付ける。 【0189】 また、上記各実施の形態における画像処理装置は、例えば、スタンドアロンの装置であってもよいし、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。 【0190】 また、上記各実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよいし、あるいは、複数の装置または複数のシステムによって分散処理されることによって実現されてもよい。 【0191】 また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよいし、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。 【0192】 また、上記各実施の形態における画像処理装置を実現するソフトウェアは、例えば、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、拡散強調画像を受け付ける受付部、前記拡散強調画像を用いて、２種類以上のパラメータを取得するパラメータ取得部、前記２種類以上のパラメータを用いて、当該２種類以上のパラメータに対応する１以上のスコアを取得し、当該取得した１以上のスコアを有する画像であり、当該取得した１以上のスコアを画像化した画像である診断画像を構成する診断画像構成部、前記診断画像を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。 【0193】 なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。 【0194】 また、上記プログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよいし、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ－ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。また、このプログラムは、プログラムプロダクトを構成するプログラムとして用いられてもよい。 【0195】 また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよいし、複数であってもよい。つまり、集中処理を行ってもよいし、あるいは分散処理を行ってもよい。 【0196】 また、図２４は、前述のプログラムを実行して、前述の実施の形態の画像処理装置等を実現するコンピュータシステム９の概観図である。前述の実施の形態は、コンピュータハードウェア、およびその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。 【0197】 図２４において、コンピュータシステム９は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ９０１１を含むコンピュータ９０１と、キーボード９０２と、マウス９０３と、モニタ９０４とを備える。 【0198】 図２５は、コンピュータシステム９のブロック図である。図２５において、コンピュータ９０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ９０１１に加えて、ＭＰＵ９０１３と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ９０１４と、ＭＰＵ９０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ９０１５と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、およびデータを記憶するためのハードディスク９０１５と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ９０１１、ＭＰＵ９０１２等を相互に接続するバス９０１６とを備える。ここでは図示しないが、コンピュータ９０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを備えていてもよい。 【0199】 コンピュータシステム９に、前述の実施の形態の画像処理装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ９１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ９０１１に挿入され、さらにハードディスク９０１５に転送されてもよい。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ９０１に送信され、ハードディスク９０１５に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９０１４にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ９１０１またはネットワークから直接、ロードされてもよい。 【0200】 プログラムは、コンピュータ９０１に、前述の実施の形態の画像処理装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいればよい。コンピュータシステム９がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。 【0201】 本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。 【産業上の利用可能性】 【0202】 以上のように、本発明にかかる画像処理装置は、悪性腫瘍の有無を容易にかつ精度良く診断し、腫瘍の中でも悪性度の高いもしくは低い部位を正確に指摘することが可能な画像が出力できるという効果を有し、核磁気共鳴画像診断装置等として有用である。 【符号の説明】 【0203】 １ 画像処理装置 １０１ スコア取得管理情報格納部 １０２ スコア係数管理情報格納部 １０３ 診断結果管理情報格納部 １０４ 受付部 １０５ パラメータ取得部 １０６ スコア取得情報取得部 １０７ スコア取得部 １０８ スコア係数取得部 １０９ 診断画像構成部 １１０ 診断結果情報取得部 １１１ 出力部 |
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| 図面 |
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