(57)【要約】【課題】画像処理装置、方法及びプログラムにおいて、医師による診断の信頼性を保持することができ、かつ原画像で位置合わせを行って生成された差分画像と比較して、より高精度な差分画像を取得する。【解決手段】画像処理装置１は、複数の骨の部位を含む被検体を異なる時点で撮影することにより取得した第１、第２の画像を取得する画像取得部２１と、第１、第２の画像の少なくとも一方の画像に対して超解像度処理を施すことにより、第１、第２の変換画像の少なくとも一方を取得する変換画像取得部２２と、第１の変換画像と第２の画像、第１の画像と第２の変換画像、及び第１の変換画像と第２の変換画像のうちの何れか１つの組み合わせの画像間において、複数の骨の部位の位置合わせ処理を行う位置合わせ処理部２３と、位置合わせ処理の結果を第１、第２の画像に適用して、第１、第２の画像の差分画像を取得する差分画像取得部と２４、を含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の骨の部位を含む被検体を異なる時点で撮影することにより取得した第１の画像及び第２の画像を取得する画像取得部と、
前記第１の画像及び前記第２の画像の少なくとも一方の画像に対して超解像度処理を施すことにより、第１の変換画像及び第２の変換画像の少なくとも一方を取得する変換画像取得部と、
前記第１の変換画像と前記第２の画像、前記第１の画像と前記第２の変換画像、及び前記第１の変換画像と前記第２の変換画像のうちの何れか１つの組み合わせの画像間において、各々の画像に含まれる前記複数の骨の位置合わせ処理を行う位置合わせ処理部と、
前記位置合わせ処理の結果を前記第１の画像及び前記第２の画像に適用して、前記第１の画像及び前記第２の画像の差分画像を取得する差分画像取得部と、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記変換画像取得部は、画像の入力により該画像に超解像度処理が施された変換画像を出力するように機械学習がなされた学習済みモデルを有する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記位置合わせ処理部は、前記位置合わせ処理として剛体位置合わせ処理及び非剛体位置合わせ処理の少なくとも一方の処理を行う請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記位置合わせ処理部は、前記剛体位置合わせ処理を行った後に前記非剛体位置合わせ処理を行う請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記骨が椎骨であり、前記被検体が背骨である請求項１から４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記位置合わせ処理部は、前記骨の部位毎に少なくとも３つのランドマークを設定し、設定された少なくとも３つの前記ランドマークを用いて前記位置合わせ処理を行う請求項１から５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記骨が椎骨であり、前記被検体が背骨である場合、
前記位置合わせ処理部は、前記椎骨に含まれる椎体の中心線と前記椎骨に隣接する２つの椎間板との交点を前記ランドマークとして設定する請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
位置合わせ処理部は、２つの前記交点の中点を通り、かつ２つの前記交点を結ぶ直線に対して垂直な平面と脊髄の中心線との交点を前記ランドマークとして設定する請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
複数の骨の部位から構成される被検体を異なる時点で撮影することにより取得した第１の画像と第２の画像を取得し、
前記第１の画像及び前記第２の画像の少なくとも一方の画像に対して超解像度処理が施された第１の変換画像及び第２の変換画像の少なくとも一方の変換画像を取得し、
前記第１の変換画像と前記第２の画像、前記第１の画像と前記第２の変換画像、及び前記第１の変換画像と前記第２の変換画像のうちの何れか１つの組み合わせの画像において、各々の画像に含まれる前記複数の骨の部位をそれぞれ対応付けて、対応付けられた各骨の部位の画像同士の位置合わせ処理を行い、
前記位置合わせ処理の結果を前記第１の画像と前記第２の画像に適用して前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を取得する画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数の骨の部位から構成される被検体を異なる時点で撮影することにより取得した第１の画像と第２の画像を取得する手順と、
前記第１の画像及び前記第２の画像の少なくとも一方の画像に対して超解像度処理が施された第１の変換画像及び第２の変換画像の少なくとも一方の変換画像を取得する手順と、
前記第１の変換画像と前記第２の画像、前記第１の画像と前記第２の変換画像、及び前記第１の変換画像と前記第２の変換画像のうちの何れか１つの組み合わせの画像において、各々の画像に含まれる前記複数の骨の部位をそれぞれ対応付けて、対応付けられた各骨の部位の画像同士の位置合わせ処理を行う手順と、
前記位置合わせ処理の結果を前記第１の画像と前記第２の画像に適用して前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像を取得する手順を実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Computed Tomography）装置及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、より質の高い高解像度の３次元画像が画像診断に用いられるようになってきている。特に、対象部位を、椎骨等の背骨とした場合においては、ＣＴ画像及びＭＲＩ画像等を用いた画像診断により、骨の病変、例えば骨転移を示す領域を検出することができる。また、背骨においては、骨転移として骨が溶ける形で現れる溶骨性骨転移が発生する場合が多く、溶骨性骨転移を早期に発見することにより、骨折によるＱＯＬ(Quality Of Life)の低下を防ぐことが望まれている。
【０００３】
一方、画像診断においては、被検体の経過観察のために、異なる時点で同一のモダリティで撮像して取得された複数の画像から差分画像を生成することにより、画像間の変化の観察を可能にする技術が知られている。差分画像を生成することにより、コントラスト及びサイズの小さい病変を発見し易くなる。差分画像を生成するためには、上記複数の画像間の位置合わせを行う必要がある。特許文献１には、第１の画像と第２の画像とにそれぞれ含まれる複数の骨の部位を識別してそれぞれ対応付け、対応付けられた各骨の部位の画像同士の位置合わせ処理を行うことにより、被検体全体の位置合わせを高精度に行う方法が開示されている。
【０００４】
しかしながら、例えば比較的最近に取得された背骨のＣＴ画像が、０．５ｍｍ厚のスライス画像であるのに対して、比較的古い時期に取得された背骨のＣＴ画像は、０．５ｍｍよりも厚い５ｍｍ厚のスライス画像である場合があり、５ｍｍ厚のスライス画像を使用する場合には、骨の各部位の境界がつぶれて、境界が判断し難い場合がある。骨の各部位の境界が判断し難い場合には、例えば特許文献１に記載された方法を使用して位置合わせ処理を行うのが困難である。特許文献２には、位置合わせを高精度に行うために、解像度が高い方の画像に他方の画像の解像度を揃えるように変換する技術が開示されている。しかしながら、特許文献２には、対象部位が背骨及び肋骨等の複数の骨の部位を含む被検体であることは記載されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−６３９３６号公報
【特許文献２】特開２０１８−３８８１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般的に、画像診断においては、医師の診断の信頼性を保持するために、例えば画像データの解像度を上げる超解像度処理が施された画像上での診断よりも、原画像すなわち変換処理がされていない画像上での診断が求められている。特許文献２では、原画像をより解像度の高い画像に変換した変換画像を使用して差分画像を生成しているため、生成した差分画像を使用して行われる医師の診断は信頼性を保持できない場合がある。
【０００７】
本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、医師による診断の信頼性を保持することができ、かつ原画像で位置合わせを行って生成された差分画像と比較して、より高精度な差分画像を取得できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示による画像処理装置は、複数の骨の部位を含む被検体を異なる時点で撮影することにより取得した第１の画像及び第２の画像を取得する画像取得部と、
第１の画像及び第２の画像の少なくとも一方の画像に対して超解像度処理を施すことにより、第１の変換画像及び第２の変換画像の少なくとも一方を取得する変換画像取得部と、
第１の変換画像と第２の画像、第１の画像と第２の変換画像、及び第１の変換画像と第２の変換画像のうちの何れか１つの組み合わせの画像間において、各々の画像に含まれる複数の骨の位置合わせ処理を行う位置合わせ処理部と、
位置合わせ処理の結果を第１の画像及び第２の画像に適用して、第１の画像及び第２の画像の差分画像を取得する差分画像取得部と、を含む。
【０００９】
なお、本開示による画像処理装置においては、変換画像取得部は、画像の入力によりこの画像に超解像度処理が施された変換画像を出力するように機械学習がなされた学習済みモデルを有することができる。
【００１０】
また、本開示による画像処理装置においては、位置合わせ処理部は、位置合わせ処理として剛体位置合わせ処理及び非剛体位置合わせ処理の少なくとも一方の処理を行うことができる。
【００１１】
この場合、位置合わせ処理部は、剛体位置合わせ処理を行った後に非剛体位置合わせ処理を行うことができる。
【００１２】
また、本開示による画像処理装置においては、骨が椎骨であり、被検体が背骨であってもよい。
【００１３】
また、本開示による画像処理装置においては、位置合わせ処理部は、骨の部位毎に少なくとも３つのランドマークを設定し、設定された少なくとも３つのランドマークを用いて位置合わせ処理を行うことができる。
【００１４】
また、本開示による画像処理装置においては、骨が椎骨であり、被検体が背骨である場合、
位置合わせ処理部は、椎骨に含まれる椎体の中心線と椎骨に隣接する２つの椎間板との交点をランドマークとして設定することができる。
【００１５】
ここで、「椎体」は、椎骨の円柱状の部分を意味し、「椎骨に含まれる椎体の中心線」は被検体を側面から見た場合の上記円柱状の部分の中心軸を通る線を意味する。なお、例えば誤差の範囲において中心からずれた線も「中心線」とすることができる。
【００１６】
また、本開示による画像処理装置においては、位置合わせ処理部は、２つの上記交点の中点を通り、かつ２つの上記交点を結ぶ直線に対して垂直な平面と脊髄の中心線との交点をランドマークとして設定することができる。
【００１７】
なお、誤差の範囲において中点からずれた点も「中点」とすることができる。また、誤差の範囲において垂直からずれた平面も「垂直な平面」とすることができる。また、「脊髄の中心線」は、被検体を側面から見た場合の中心線を意味する。なお、例えば誤差の範囲において中心からずれた線も「中心線」とすることができる。
【００１８】
本開示による画像処理方法は、複数の骨の部位から構成される被検体を異なる時点で撮影することにより取得した第１の画像と第２の画像を取得し、
第１の画像及び第２の画像の少なくとも一方の画像に対して超解像度処理が施された第１の変換画像及び第２の変換画像の少なくとも一方の変換画像を取得し、
第１の変換画像と第２の画像、第１の画像と第２の変換画像、及び第１の変換画像と第２の変換画像のうちの何れか１つの組み合わせの画像において、各々の画像に含まれる複数の骨の部位をそれぞれ対応付けて、対応付けられた各骨の部位の画像同士の位置合わせ処理を行い、
位置合わせ処理の結果を第１の画像と第２の画像に適用して第１の画像と第２の画像との差分画像を取得する。
【００１９】
なお、本開示による画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【００２０】
本開示による他の画像処理装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
複数の骨の部位から構成される被検体を異なる時点で撮影することにより取得した第１の画像と第２の画像を取得し、
第１の画像及び第２の画像の少なくとも一方の画像に対して超解像度処理が施された第１の変換画像及び第２の変換画像の少なくとも一方の変換画像を取得し、
第１の変換画像と第２の画像、第１の画像と第２の変換画像、及び第１の変換画像と第２の変換画像のうちの何れか１つの組み合わせの画像において、各々の画像に含まれる複数の骨の部位をそれぞれ対応付けて、対応付けられた各骨の部位の画像同士の位置合わせ処理を行い、
位置合わせ処理の結果を第１の画像と第２の画像に適用して第１の画像と第２の画像との差分画像を取得する処理を実行する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の画像処理装置、方法及びプログラムによれば、医師による診断の信頼性を保持することができ、かつ原画像で位置合わせを行って生成された差分画像と比較して、より高精度な差分画像を取得できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本開示の一実施形態である画像処理装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図
【図２】本開示の一実施形態である画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図３】本開示の一実施形態である学習モデルを説明するための図
【図４】異なるスライス厚の画像を説明するための図
【図５】本開示の一実施形態である位置合わせ処理部の構成を示す概略ブロック図
【図６】第１の変換画像と第２の変換画像との間において、対応付けられた椎骨領域同士を矢印で結ぶ図
【図７】各椎骨領域に対してランドマークを設定する方法を説明するための図
【図８】椎骨領域毎の画像を生成して位置合わせする方法を説明するための図
【図９】変換合成画像と合成原画像の各々における椎骨領域を説明するための図
【図１０】重畳画像の一例を示す図
【図１１】本開示の一実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図１２】位置合わせ処理のフローチャート
【図１３】差分画像の取得処理のフローチャート
【図１４】部分差分画像の生成方法の一例を説明するための図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による画像処理装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、本実施形態による位置合わせ装置１、３次元画像撮影装置２、及び画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。
【００２４】
３次元画像撮影装置２は、被検体の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、及びＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置等である。この３次元画像撮影装置２により生成された、複数のスライス画像からなる３次元画像は画像保管サーバ３に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、被検体である患者の診断対象部位は椎骨であり、３次元画像撮影装置２はＣＴ装置であり、被検体の椎骨を含む背骨のＣＴ画像を３次元画像として生成する。
【００２５】
画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置及びデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された３次元画像の画像データを含む各種データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式及びネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。本実施形態においては、画像保管サーバ３には、同一被検体に対して異なる時期に行われた検査毎に、被検体の椎骨を含む背骨のＣＴ画像である３次元画像が保管されており、３次元画像は、患者の識別情報と共に保管されている。
【００２６】
画像処理装置１は、１台のコンピュータに、本開示の画像処理プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーション又はパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。画像処理プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。又は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
【００２７】
図２は、コンピュータに画像処理プログラムをインストールすることにより実現される本開示の一実施形態である画像処理装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、画像処理装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２及びストレージ１３を備えている。また、画像処理装置１には、液晶ディスプレイ等からなる表示部１４、並びにキーボード及びマウス等からなる入力部１５が接続されている。表示部１４は、後述する第１及び第２の３次元画像ＯＧ１，ＯＧ２、第１及び第２の変換画像ＴＧ１，ＴＧ２並びに差分画像等を表示する。入力部１５は、ユーザによる種々の設定入力を受け付けるものであり、例えば患者の識別情報の設定入力及び後述するランドマークの設定入力などを受け付ける。なお、タッチパネルを用いることによって表示部１４と入力部１５とを兼用するようにしてもよい。
【００２８】
ストレージ１３は、ハードディスク及びＳＳＤ(Solid State Drive)等からなる。ストレージ１３には、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した、被検体の検査画像及び処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。
【００２９】
また、メモリ１２には、画像処理プログラムが記憶されている。画像処理プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、背骨を含む被検体を異なる時点で撮影することにより取得した第１の３次元画像及び第２の３次元画像を取得する画像取得処理、第１の３次元画像及び第２の３次元画像の少なくとも一方の画像に対して超解像度処理を施すことにより、第１の変換画像及び第２の変換画像の少なくとも一方を取得する変換画像取得処理、第１の変換画像と第２の３次元画像、第１の３次元画像と第２の変換画像、及び第１の変換画像と第２の変換画像のうちの何れか１つの組み合わせの画像間において、各々の画像に含まれる複数の骨の位置合わせ処理を行う位置合わせ処理、位置合わせ処理の結果を第１の３次元画像及び第２の３次元画像に適用して、第１の３次元画像及び第２の３次元画像の差分画像を取得する差分画像取得処理、及び各種画像を表示部１４に表示する表示制御処理を規定する。
【００３０】
そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部２１、変換画像取得部２２、位置合わせ処理部２３、差分画像取得部２４及び表示制御部２５として機能する。
【００３１】
画像取得部２１は、入力部１５を用いてユーザによって入力された患者の識別情報に基づいて、その識別情報を有する、異なる時点で患者の背骨を撮影した２枚の３次元画像を画像保管サーバ３から読み出して取得する。なお、３次元画像が既にストレージ１３に保存されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から３次元画像を取得するようにしてもよい。
【００３２】
画像取得部２１は、異なる時点で撮影された２枚の３次元画像として、過去に撮影された３次元画像と今回撮影された現在の３次元画像とを取得するようにしてもよいし、異なる時点の過去に撮影された２枚の３次元画像を取得するようにしてもよい。なお、本実施形態では、過去の３次元画像と現在の３次元画像とを取得するものとし、過去の３次元画像を第１の３次元画像ＯＧ１（本開示の第１の画像に相当する）といい、現在の３次元画像を第２の３次元画像ＯＧ２（本開示の第２の画像に相当する）という。第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２は本開示の原画像にも相当する。
【００３３】
また、本実施形態においては、患者の背骨を撮影した３次元画像を取得するようにしたが、撮影対象（被検体）は背骨に限らず、複数の骨の部位から構成されるものであればよい。例えば左右の複数の骨の部位からなる肋骨、及び末節骨、中節骨、基節骨、及び中手骨等からなる手の骨、及び上腕骨、尺骨、及び橈骨等からなる腕の骨、並びに大腿骨、膝蓋骨、脛骨、及び腓骨等からなる脚の骨等でもよい。
【００３４】
なお、骨の部位とは、背骨及び肋骨等といった被検体を構成する部分的な骨の構成単位のことを意味する。ただし、骨の部位は、必ずしも１つの骨からなるものでなくてもよく、例えば骨折などによる変形及び被検体の動きによる変形を生じにくい部分については、複数の骨をまとめたものを骨の部位、すなわち被検体を構成する１つの骨の構成単位として扱うようにしてもよい。
【００３５】
また、骨の部位としては、画像処理などによって抽出された領域のみでなく、例えば、その抽出された領域を予め設定された割合で拡張した領域を骨の部位の領域として取り扱うようにしてもよい。
【００３６】
また、３次元画像としては、アキシャル断層画像、サジタル断層画像及びコロナル断層画像などの断層画像からなるボリュームデータを取得してもよいし、断層画像単体を取得するようにしてもよい。
【００３７】
変換画像取得部２２は、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２に対して超解像度処理を施すことにより、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２を取得する。本開示の変換画像取得部２２は一例として、３次元画像の入力によりこの３次元画像に超解像度処理が施された変換画像を出力するように機械学習がなされた学習済みモデルを有する。図３は本開示の一実施形態である学習モデルを説明するための図、図４は異なるスライス厚の画像を説明するための図である。
【００３８】
学習済みモデルＭは、３次元画像から、この３次元画像に超解像度処理が施された変換画像を生成できるようにディープラーニング（深層学習）がなされたニューラルネットワークからなる。学習済みモデルＭは、異なる解像度の３次元画像のデータセットを、超解像度処理前の画像データの解像度に対する超解像度処理後の画像データの解像度の比（以下、超解像度処理の倍率という）毎に複数使用して学習がなされている。なお、学習済みモデルＭは、ディープラーニングがなされたニューラルネットワークの他、例えばサポートベクタマシン（ＳＶＭ(Support Vector Machine)）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ(Convolutional Neural Network)）、及びリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ(Recurrent Neural Network)）等からなるものであってもよい。
【００３９】
上記のように学習された学習済みモデルＭは、図３に示すように、第１の３次元画像ＯＧ１に基づいて第１の変換画像ＴＧ１を導出し、第２の３次元画像ＯＧ２に基づいて第２の変換画像ＴＧ２を導出する。変換画像取得部２２は、学習済みモデルＭが導出した第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２を取得する。本開示においては、一実施形態として、図４に示すように、ｔ１＝５ｍｍの厚さのスライス画像からなるＣＴ画像を第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２とし、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧにそれぞれ超解像度処理を施した第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２をｔ２＝０．５ｍｍの厚さのスライス画像からなるＣＴ画像とする。なお、スライス画像の厚さは上記に限られず、ｔ１＞ｔ２を満たせば何れの厚さであってもよい。
【００４０】
なお、変換画像取得部２２により行われる超解像度処理は、上記に限られず、例えば、入力される画像データに超解像度処理を施して、入力される画像データよりも解像度が高い画像データを出力する変換部であって、変換部から出力される画像データと変換部に入力される画像データの比が固定された変換部と、変換部に入力される画像データ又は変換部から出力される画像データに対してダウンサンプリング処理を施すダウンサンプリング部と、解像度の比に基づいてダウンサンプリング処理におけるサンプリングレートを調整して、出力される画像データの解像度を調整する処理部とを備えた超解像度処理装置を使用することにより、予め定められた倍率以外の任意の倍率に対応する解像度の画像データを生成することが可能な超解像度処理を使用してもよいし、その他の公知の超解像度処理を使用してもよい。
【００４１】
位置合わせ処理部２３は、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２の各々の画像に含まれる複数の椎骨の位置合わせ処理を行う。図５は本開示の一実施形態である位置合わせ処理部２３の構成を示す概略ブロック図である、位置合わせ処理部２３は、識別部３１、対応付け部３２及び位置合わせ部３３を含む。
【００４２】
識別部３１は、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２のそれぞれに含まれる背骨を構成する複数の椎骨を識別する処理を行う。椎骨を識別する処理としては、モフォロジー演算を用いた方法、シード点に基づく領域拡張法及び特開２００９−２０７７２７号公報に記載された椎体位置を決定する方法などの公知の方法を用いることができる。また、識別部３１は、隣接する椎骨領域に挟まれる椎間板領域を識別する。椎間板領域を識別する処理としても、上述した領域拡張法などの公知の手法を用いることができる。
【００４３】
対応付け部３２は、第１の変換画像ＴＧ１に含まれる各椎骨領域と、第２の変換画像ＴＧ２に含まれる各椎骨領域とを対応付けるものである。対応付け部３２は、具体的には、各椎骨領域の画素値（例えばＣＴ値）を用いて、第１の変換画像ＴＧ１と第２の変換画像ＴＧ２との間の全ての椎骨領域の組み合わせについて相関値を算出する。そして、相関値が予め設定された閾値以上である場合に、その相関値を有する椎骨領域の組み合わせが、対応付けられるべき組み合わせであると判定する。相関値の算出方法としては、例えば正規化相互相関（ZNCC：Zero-mean Normalized Cross-Correlation）を用いて算出するようにすればよい。ただし、これに限らず、その他の算出方法を用いるようにしてもよい。
【００４４】
なお、本開示の一実施形態においては、識別部３１及び対応付け部３２は、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２だけではなく、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２に対しても第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２と同様の処理を行う。
【００４５】
位置合わせ部３３は、図６に示すように対応付けられた椎骨領域ＶＲ同士の画像の位置合わせ処理を、椎骨領域ＶＲの組み合わせ毎にそれぞれ行うものである。図６は第１の変換画像ＴＧ１と第２の変換画像ＴＧ２との間において、対応付けられた椎骨領域同士を矢印で結んだ図、図７は各椎骨領域に対してランドマークを設定する方法を説明するための図、図８は椎骨領域毎の画像を生成して位置合わせする方法を説明するための図である。なお、図６、図８及び後述する図１０の断層画像は、後述する中心線ＣＬ１が直線となるように、画像が変形されている。また、図７は被検者（患者）を側面から見た図である。
【００４６】
位置合わせ部３３は、まず、第１及び第２の変換画像ＴＧ１，ＴＧ２のそれぞれに含まれる各椎骨領域ＶＲに対してランドマークを設定する。例えば図７に示すように、椎骨領域ＶＲの上下に存在する椎間板Ｄと椎骨領域ＶＲにおける椎体Ｃの中心線ＣＬ１との交点Ｐ１，Ｐ２をランドマークとして設定する。そして、さらに交点Ｐ１と交点Ｐ２との中点Ｐ３（図７に示す×印）を通り、交点Ｐ１と交点Ｐ２とを通る直線に垂直な平面ＰＬと脊髄Ｓの中心線ＣＬ２との交点Ｐ４を３つ目のランドマークとして設定する。
【００４７】
なお、椎体の中心線ＣＬ１については、例えば各椎骨領域の重心位置をスプライン補間などによって曲線で結ぶことによって求めるようにしてもよい。
【００４８】
本実施形態のように、解剖学的な特徴に基づいて３点のランドマークを設定することによって、３次元的な位置合わせを高精度に行うことができる。なお、ランドマークの数は３点に限らず、４点以上のランドマークを設定するようにすればより高精度な位置合わせが可能である。また、本実施形態においては、３次元的な位置合わせを行うために３点のランドマークを設定するようにしたが、例えば断層画像同士で２次元的な位置合わせを行う場合には、２つのランドマークのみを設定するようにしてもよい。
【００４９】
次に、位置合わせ部３３は、図８に示すように、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２のそれぞれについて、各椎骨領域ＶＲをそれぞれ抽出して１つの３次元画像とした椎骨領域ＶＲ毎の第１の椎骨画像ＶＧ１及び第２の椎骨画像ＶＧ２を生成する。そして、位置合わせ部３３は、対応付けられた椎骨領域ＶＲ毎の第１及び第２の椎骨画像ＶＧ１，ＶＧ２同士で位置合わせ処理を行う。本実施形態においては、現在の３次元画像である第２の変換画像ＴＧ２から生成された椎骨領域ＶＲ毎の第２の椎骨画像ＶＧ２は固定画像とし、過去に撮影された３次元画像である第１の変換画像ＴＧ１から生成された椎骨領域ＶＲ毎の第１の椎骨画像ＶＧ１の方を移動及び変形させる移動画像として位置合わせを行う。なお、図８に示すように、各第１の椎骨画像ＶＧ１はそれぞれ第１の椎骨画像ＶＧ１−１，ＶＧ１−２，ＶＧ１−３、、、で表され、各第２の椎骨画像ＶＧ２はそれぞれ第２の椎骨画像ＶＧ２−１，ＶＧ２−２，ＶＧ２−３、、、で表されるが、以下、第１の椎骨画像ＶＧ１−１，ＶＧ１−２，ＶＧ１−３、、、をまとめて第１の椎骨画像ＶＧ１といい、第２の椎骨画像ＶＧ２−１，ＶＧ２−２，ＶＧ２−３、、、をまとめて第２の椎骨画像ＶＧ２という。
【００５０】
まず、位置合わせ部３３は、第１の椎骨画像ＶＧ１と第１の椎骨画像ＶＧ１に各々対応する第２の椎骨画像ＶＧ２とにそれぞれ設定された３点のランドマークを用いて、位置合わせを行う。具体的には、対応するランドマーク間の距離が最も短くなるように第１の椎骨画像ＶＧ１を移動させて位置合わせを行う。
【００５１】
次に、位置合わせ部３３は、３つのランドマークを用いた位置合わせ後の第１の椎骨画像ＶＧ１と第１の椎骨画像ＶＧ１に各々対応する第２の椎骨画像ＶＧ２に基づいて、剛体位置合わせ処理を行う。剛体位置合わせ処理としては、例えばＩＣＰ（Iterative Closest Point）法を用いた処理などを用いることができるが、その他の公知な手法を用いるようにしてもよい。
【００５２】
次に、位置合わせ部３３は、剛体位置合わせ処理後の第１の椎骨画像ＶＧ１と第１の椎骨画像ＶＧ１に各々対応する第２の椎骨画像ＶＧ２とに基づいて、非剛体位置合わせ処理を行う。非剛体位置合わせ処理としては、例えばＦＦＤ（Free-Form Deformation）法を用いた処理及びＴＰＳ（Thin-Plate Spline）法を用いた処理などを用いることができるが、その他の公知な手法を用いるようにしてもよい。
【００５３】
すなわち、位置合わせ部３３は、第１の椎骨画像ＶＧ１及び第１の椎骨画像ＶＧ１に各々対応する第２の椎骨画像ＶＧ２に対して、３点のランドマークを用いた位置合わせ処理と、剛体位置合わせ処理と、非剛体位置合わせ処理との３つの位置合わせ処理を施す。なお、本実施形態では、このように３つの位置合わせ処理を行うようにしたが、剛体位置合わせ処理及び非剛体位置合わせ処理のみを施すようにしてもよい。
【００５４】
そして、位置合わせ部３３は、上述したように３つの位置合わせ処理が施された各第１の椎骨画像ＶＧ１を合成して変換合成画像ＣＴＧ１を生成する。具体的には、第２の変換画像ＴＧ２と同じ大きさの３次元画像であって画素値が全てゼロの初期値画像を設定し、その初期値画像上に、椎骨領域毎の第１の椎骨画像ＶＧ１を順次合成して変換合成画像ＣＴＧ１を生成する。
【００５５】
そして、図２に戻り、差分画像取得部２４は、位置合わせ処理部２３による位置合わせ処理の結果を第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２に適用して、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２の差分画像を取得する。図９は変換合成画像及び合成原画像の各々における椎骨領域を説明するための図である。
【００５６】
差分画像取得部２４は、図９に示すように、変換合成画像ＣＴＧ１内の椎骨領域ＶＲに対応する位置に椎骨領域ＶＲを位置させた第１の合成原画像ＣＯＧ１を生成する。差分画像取得部２４は、第１の３次元画像ＯＧ１について、各椎骨領域ＶＲをそれぞれ抽出して１つの３次元画像とした椎骨領域ＶＲ毎の第１の椎骨原画像ＶＯ１（ＶＯ１−１，ＶＯ１−２，ＶＯ１−３、、、）を生成する。そして、差分画像取得部２４は、位置合わせ部３３が第１の椎骨画像ＶＧ１を移動及び変形させた量だけ、第１の椎骨原画像ＶＯ１を移動及び変形させる。一般的に３次元画像の３方向の画素数とは、３次元画像におけるｘ方向、ｙ方向及びｚ方向のそれぞれにおける画素数である。１画素当たりの実サイズは、３次元画像における１つの画素（ボクセル）により表される画像のサイズ（例えば０．５ｍｍ×０．５ｍｍ×０．５ｍｍ）である。ここで、第１及び第２の３次元画像ＯＧ１，ＯＧ２における画像のサイズＢ１は、第１及び第２の変換画像ＴＧ１，ＴＧ２における画像のサイズＢ２よりも大きい。
【００５７】
例えばＢ１：Ｂ２が１０：１である場合、位置合わせ部３３が第１の椎骨画像ＶＧ１をｘ方向に１０ボクセル、ｙ方向に２０ボクセル移動させた場合には、差分画像取得部２４は第１の椎骨原画像ＶＯ１を移動ｘ方向に１ボクセル、ｙ方向に２ボクセル移動させる。なお、位置合わせ部３３が第１の椎骨画像ＶＧ１を１０ボクセルよりも小さい値移動させた場合には、差分画像取得部２４は第１の椎骨原画像ＶＯ１を移動させない。ただし、本開示の技術はこれに限られず、例えば、位置合わせ部３３が第１の椎骨画像ＶＧ１を０以上５未満のボクセル分移動させた場合には、差分画像取得部２４は第１の椎骨原画像ＶＯ１を移動させず、位置合わせ部３３が第１の椎骨画像ＶＧ１を５以上１０以下のボクセル分移動させた場合には、差分画像取得部２４は第１の椎骨原画像ＶＯ１を１ボクセル分移動させるようにしてもよい。このようにして、差分画像取得部２４は、第１の椎骨画像ＶＧ１が移動及び変形された量に対応する量だけ第１の椎骨原画像ＶＯ１を移動及び変形する。
【００５８】
そして、差分画像取得部２４は、上述したように位置合わせ処理が施された第１の椎骨原画像ＶＯ１を合成して合成原画像ＣＯＧ１を生成する。具体的には、第２の３次元画像ＯＧ２と同じ大きさの３次元画像であって画素値が全てゼロの初期値画像を設定し、その初期値画像上に、第１の３次元画像ＯＧ１の椎骨領域毎の第１の椎骨原画像ＶＯ１を順次合成して合成画像を生成する。以上のようにして生成した合成原画像ＣＯＧ１は、図９に示すように、椎骨領域ＶＲの位置が変換合成画像ＣＴＧ１中の椎骨領域ＶＲと対応する位置に椎骨領域ＶＲが位置した画像となる。
【００５９】
次に、差分画像取得部２４は、生成した合成原画像ＣＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２との差分を算出して差分画像を生成して取得する。差分画像の生成方法については、一般的に知られている公知の技術を使用することができる。このようにして取得した差分画像は、過去に撮影された第１の３次元画像ＯＧ１には存在しなかったが、今回撮影された第２の３次元画像ＯＧ２には存在する溶骨性骨転移などの病変部が強調された画像となる。
【００６０】
表示制御部２５は、差分画像取得部２４によって取得された差分画像を第２の３次元画像ＯＧ２に重ね合わせた重畳画像を生成し、その重畳画像を表示部１４に表示させる。具体的には、表示制御部２５は、差分画像に対して予め設定された色を割り当ててカラー画像を生成し、そのカラー画像を白黒画像である第２の３次元画像ＯＧ２に重ね合わせて重畳画像を生成する。図１０は、重畳画像の一例を示す図である。図１０において矢印で示す部分が差分画像上に現れた骨転移の画像である。
【００６１】
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図１１は本開示の一実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。
【００６２】
まず、画像取得部２１は、ユーザによる患者の識別情報などの入力に基づいて、その患者を異なる時点で撮影して取得した第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２を取得する（ステップＳ１０）。
【００６３】
次に、変換画像取得部２２は、画像取得部２１によって取得された第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２に対して超解像度処理を施すことにより、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２を取得する（ステップＳ１１）。
【００６４】
次に、位置合わせ処理部２３が位置合わせ処理を行う（ステップＳ１２）。図１２は位置合わせ処理のフローチャートである。位置合わせ処理部２３は、図１２に示すように、先ず、識別部３１は、第１及び第２の変換画像ＴＧ１，ＴＧ２並びに第１及び第２の３次元画像ＯＧ１，ＯＧ２のそれぞれに含まれる各椎骨領域ＶＲを識別する（ステップＳ２０）。
【００６５】
対応付け部３２は、第１の３次元画像ＯＧ１に含まれる各椎骨領域ＶＲ及び第２の３次元画像ＯＧ２に含まれる各椎骨領域ＶＲ、並びに第１の変換画像ＴＧ１に含まれる各椎骨領域ＶＲ及び第２の変換画像ＴＧ２に含まれる各椎骨領域ＶＲをそれぞれ対応付ける（ステップＳ２１）。
【００６６】
次に、位置合わせ部３３は、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２からそれぞれ各椎骨領域ＶＲを抽出して椎骨領域ＶＲ毎の椎骨画像ＶＧ１，ＶＧ２を生成する（ステップＳ２２）。そして、位置合わせ部３３は、第１の変換画像ＴＧ１から生成された椎骨画像ＶＧ１と第２の第２の変換画像ＴＧ２から生成された椎骨領域毎の椎骨画像ＶＧ２との位置合わせ処理を行う（ステップＳ２３）。具体的には、位置合わせ処理として、上述した３点のランドマークを用いた位置合わせ処理と、剛体位置合わせ処理と、非剛体位置合わせ処理との３つの処理を行う。
【００６７】
そして、図１１に戻り、差分画像取得部２４は、差分画像の取得処理を行う。図１３は差分画像の取得処理のフローチャートである。差分画像取得部２４は、図１３に示すように、図１２に示す位置合わせ処理の結果を第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２に適用する（ステップＳ３０）。具体的には、差分画像取得部２４は、第１の３次元画像ＯＧ１について、各椎骨領域ＶＲをそれぞれ抽出して１つの３次元画像とした椎骨領域ＶＲ毎の第１の椎骨原画像ＶＯ１（ＶＯ１−１，ＶＯ１−２，ＶＯ１−３、、、）を生成し、第１の椎骨画像ＶＧ１が移動及び変形された量に対応する量だけ第１の椎骨原画像ＶＯ１を移動及び変形する。
【００６８】
次に、差分画像取得部２４は、位置合わせ処理が施された第１の３次元画像ＯＧ１の椎骨領域毎の椎骨原画像ＶＯ１を合成して第１の合成原画像ＣＯＧ１を生成し（Ｓ３１）、その第１の合成原画像ＣＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２との差分を算出することによって差分画像を生成する（Ｓ３２）。
【００６９】
図１１に戻り、表示制御部２５は、差分画像と第２の３次元画像ＯＧ２とを重ね合わせた重畳画像を生成し、その生成した重畳画像を表示部１４に表示させる（Ｓ１４）。
【００７０】
このように、本実施形態によれば、複数の椎骨を含む背骨を異なる時点で撮影して第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２を取得する。そして、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２に対して超解像度処理を施すことにより、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２を取得する。さらに、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２間において、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２に含まれる複数の椎骨の位置合わせ処理を行う。そしてさらに、この位置合わせ処理の結果を第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２すなわち原画像に適用して、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２の差分画像を取得する。このようにして、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２よりも解像度の高い第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２において位置合わせ処理を行うことにより、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２を使用した位置合わせと比較して背骨全体の位置合わせを高精度に行うことができる。また、位置合わせ処理の結果を第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２に適用して、第１の３次元画像ＯＧ１及び第２の３次元画像ＯＧ２の差分画像を取得するので、仮想画像である第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２の差分画像と比較して、医師による診断の信頼性を保持することができる。
【００７１】
なお、上記実施形態においては、第１の変換画像ＴＧ１及び第２の変換画像ＴＧ２からそれぞれ椎骨領域毎の椎骨画像ＶＧ１，ＶＧ２を生成し、その椎骨領域毎の椎骨画像ＶＧ１，ＶＧ２同士の位置合わせ処理を行うようにしたが、必ずしも両方の変換画像ＴＧ１，ＴＧ２から椎骨領域毎の椎骨画像ＶＧ１，ＶＧ２を生成しなくてもよい。例えば第１の変換画像ＴＧ１からのみ椎骨領域毎の椎骨画像ＶＧ１を生成し、固定画像である第２の変換画像ＴＧ２はそのままの状態とし、第１の変換画像ＴＧ１から生成された椎骨領域毎の椎骨画像ＶＧ１と、その椎骨領域に対応する第２の変換画像ＴＧ２内の椎骨領域ＶＲとの位置合わせ処理を行うようにしてもよい。また、逆に、第２の変換画像ＴＧ２からのみ椎骨領域毎の椎骨画像ＶＧ２を生成し、第１の変換画像ＴＧ１はそのままの状態としてもよい。
【００７２】
また、上記実施形態においては、第１の３次元画像ＯＧ１から生成された椎骨領域毎の第１の椎骨原画像ＶＯ１を合成して第１の合成原画像ＣＯＧ１を生成し、その第１の合成原画像ＣＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２との差分画像を生成するようにしたが、これに限らない。差分画像取得部２４は、第２の３次元画像ＯＧ２について、各椎骨領域ＶＲをそれぞれ抽出して１つの３次元画像とした椎骨領域ＶＲ毎の第２の椎骨原画像ＶＯ２（ＶＯ２−１，ＶＯ２−２，ＶＯ２−３、、、）を生成し、位置合わせ処理の結果が適用された後の椎骨領域ＶＲ毎の第１の椎骨原画像ＶＯ１と、椎骨領域ＶＲ毎の第２の椎骨原画像ＶＯ２との差分をそれぞれ算出して複数の部分差分画像を生成し、その複数の部分差分画像を合成することによって差分画像を生成するようにしてもよい。上述したように部分差分画像を生成する場合においても、必ずしも第１及び第２の３次元画像ＯＧ１，ＯＧ２の両方から椎骨領域毎の第１の椎骨原画像ＶＯ１及び第２の椎骨原画像ＶＯ２を生成しなくてもよく、例えば椎骨領域毎の第１の椎骨原画像ＶＯ１のみを生成し、固定画像である第２の３次元画像ＯＧ２はそのままの状態としてもよい。
【００７３】
ここで、図１４は部分差分画像の生成方法の一例を説明するための図である。部分差分画像を生成する際には、図１４に示すように、第２の３次元画像ＯＧ２における減算対象の椎骨領域以外の領域にマスク処理をし（図１４においてグレーで示す部分）、そのマスク処理された第２の３次元画像ＯＧ２と第１の３次元画像の椎骨領域毎の第１の椎骨原画像ＶＯ１との差分を算出することによって部分差分画像を生成すればよい。また、逆に、第２の３次元画像ＯＧ２からのみ椎骨領域毎の第２の椎骨原画像ＶＯ２を生成し、第１の３次元画像ＯＧ１はそのままの状態として上記と同様に部分差分画像を生成するようにしてもよい。
【００７４】
また、上記実施形態においては、患者の背骨を撮影した３次元画像ＯＧ１，ＯＧ２を取得するようにしたが、上述したように、撮影対象（被検体）は背骨に限らず、複数の骨の部位から構成されるものであればよく、肋骨、手の骨、腕の骨及び脚の骨などでもよい。例えば肋骨の場合、第一肋骨〜第十二肋骨で構成されるが、第１の３次元画像ＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２に対して超解像度処理を施した第１の変換画像ＴＧ１と第２の変換画像ＴＧ２において、第一肋骨〜第十二肋骨を識別し、第１の変換画像ＴＧ１と第２の変換画像ＴＧ２との間で、対応する第一肋骨〜第十二肋骨のそれぞれについて位置合わせ処理を行って、その後、位置合わせ処理結果を適用した各肋骨領域の３次元画像の差分を算出することによって差分画像を生成すればよい。
【００７５】
また、手の骨の場合、第１の３次元画像ＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２に対して超解像度処理を施した第１の変換画像ＴＧ１と第２の変換画像ＴＧ２において、末節骨、中節骨、基節骨及び中手骨を識別し、第１の変換画像ＴＧ１と第２の変換画像ＴＧ２との間で、対応する骨の部位のそれぞれについて位置合わせ処理を行って、その後、位置合わせ処理結果を適用した３次元画像ＯＧ１，ＯＧ２の各骨の部位の３次元画像の差分を算出することによって差分画像を生成すればよい。
【００７６】
また、腕の骨の場合、第１の３次元画像ＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２に対して超解像度処理を施した第１の変換画像ＴＧ１と第２の変換画像ＴＧ２において、上腕骨、尺骨及び橈骨を識別し、第１の変換画像ＴＧ１と第２の変換画像ＴＧ２との間で、対応する骨の部位のそれぞれについて位置合わせ処理を行って、その後、位置合わせ処理結果を適用した３次元画像ＯＧ１，ＯＧ２の各骨の部位の３次元画像の差分を算出することによって差分画像を生成すればよい。
【００７７】
また、脚の骨の場合、第１の３次元画像と第２の３次元画像とにおいて大腿骨、膝蓋骨、脛骨及び腓骨を識別し、第１の３次元画像と第２の３次元画像との間で、対応する骨の部位のそれぞれについて位置合わせ処理を行って、その後、位置合わせ処理結果を適用した３次元画像ＯＧ１，ＯＧ２の各骨の部位の３次元画像の差分を算出することによって差分画像を生成すればよい。
【００７８】
なお、上述した肋骨及び手の骨などといった被検体における各骨の部位の識別については、例えば領域拡張法などの公知な手法を用いるようにすればよい。
【００７９】
上述した実施形態においては、第１の３次元画像ＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２の両方の画像に対して、超解像度処理を施したが、本開示の技術はこれに限られない。例えば、一方の３次元画像、例えば第２の３次元画像ＯＧ２がすでに位置合わせ処理を行うために適した解像度の画像である場合には、他方の３次元画像すなわち第１の３次元画像ＯＧ１のみに対して、超解像度処理を施せばよい。この場合、第１の３次元画像ＯＧ１に対して超解像度処理を施して取得した第１の変換画像ＴＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２の画像間において位置合わせ処理を行う。そして、位置合わせ処理の結果を第１の３次元画像ＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２に適用して、第１の３次元画像ＯＧ１と第２の３次元画像ＯＧ２の差分画像を取得する。
【００８０】
また、上述した実施形態においては、一例として第１の画像及び第２の画像を３次元画像として説明したが、本開示の技術は３次元画像に限られず、２次元画像及び４次元画像に適用することもできる。ここで４次元画像は、心臓の三次元動画を意味する。
【００８１】
また、上述した実施形態においては、一例として第１の画像及び第２の画像をＣＴ画像としたが、本開示の技術はＣＴ画像に限られず、ＭＲ画像及びＰＥＴ画像等の他のモダリティにより撮影された画像であってもよい。
【００８２】
また、上述した実施形態においては、図２に示すように、画像処理装置１は、表示制御部２５を含む装置としたが、本開示の技術はこれに限られず、表示制御部２５は、外部の装置に設けられたものを使用してもよい。
【００８３】
また、上述した実施形態において、例えば、画像取得部２１、変換画像取得部２２、位置合わせ処理部２３、差分画像取得部２４、及び表示制御部２５といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field  Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
【００８４】
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
【００８５】
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
【００８６】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。
【符号の説明】
【００８７】
１    画像処理装置
２    ３次元画像撮影装置
３    画像保管サーバ
４    ネットワーク
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    ストレージ
１４    表示部
１５    入力部
２１    画像取得部
２２    変換画像取得部
２３    位置合わせ処理部
２４    差分画像取得部
２５    表示制御部
３１    識別部
３２    対応付け部
３３    位置合わせ部
ＯＧ１    第１の３次元画像
ＯＧ２    第２の３次元画像
ＴＧ１    第１の変換画像
ＴＧ２    第２の変換画像
ＣＯＧ１  第１の合成原画像
ＣＴＧ１  第１の変換合成画像
ＶＧ１    第１の椎骨画像
ＶＧ２    第２の椎骨画像
ＶＯ１    第１の椎骨原画像
ＶＯ２    第２の椎骨原画像
ＶＲ      椎骨領域
Ｃ        椎体
Ｄ        椎間板
Ｓ        脊髄
ＣＬ１，ＣＬ２    中心線
ＰＬ      平面
Ｐ１、Ｐ２    交点
Ｐ３      中点
Ｐ４      交点
Ｍ      学習済みモデル
【図１】
2020025786.tif 000003
【図２】
2020025786.tif 000004
【図３】
2020025786.tif 000005
【図４】
2020025786.tif 000006
【図５】
2020025786.tif 000007
【図６】
2020025786.tif 000008
【図７】
2020025786.tif 000009
【図８】
2020025786.tif 000010
【図９】
2020025786.tif 000011
【図１０】
2020025786.tif 000012
【図１１】
2020025786.tif 000013
【図１２】
2020025786.tif 000014
【図１３】
2020025786.tif 000015
【図１４】
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