(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影剤が注入される被写体のＸ線画像を処理するＸ線画像処理装置であって、
造影剤が被写体の特定範囲に流入する前に該特定範囲を撮影して得られる第一のＸ線画像と、造影剤が特定範囲に流入しているときに該特定範囲を撮影して得られる第二のＸ線画像との間で減算処理を行うことでサブトラクション画像を取得する減算処理手段と、
前記第一または第二のＸ線画像の少なくともいずれかのＸ線画像の画素値と、前記サブトラクション画像の画素値と、に基づいて前記造影剤の流入領域に基づく領域を抽出する領域抽出手段と、
を備えることを特徴とするＸ線画像処理装置。
【請求項２】
前記第一または第二のＸ線画像の少なくともいずれかの画素値に基づく所定の領域を抽出する所定領域抽出手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載のＸ線画像処理装置。
【請求項３】
前記所定領域抽出手段は、前記第一の画像及び前記第二のＸ線画像それぞれから被写体の所定の構造に対応する領域を取得し、該取得されるそれぞれの領域が重なる領域を前記所定の領域として抽出することを特徴とする請求項２に記載のＸ線画像処理装置。
【請求項４】
サブトラクション画像解析手段をさらに備え、
前記サブトラクション画像解析手段は、前記サブトラクション画像に対しエッジを検出する処理を施すことにより該検出されるエッジに対応する領域を取得し、
前記領域抽出手段は、前記エッジに対応する領域と前記所定の領域とから前記サブトラクション画像において造影剤が流入する血管領域を抽出することを特徴とする請求項２または３に記載のＸ線画像処理装置。
【請求項５】
前記サブトラクション画像解析手段は、
前記サブトラクション画像に対するエッジ検出処理として、キャニーエッジ検出手法またはゼロ交差法の少なくともいずれかを用いることを特徴とする請求項４に記載のＸ線画像処理装置。
【請求項６】
前記サブトラクション画像解析手段は、
前記サブトラクション画像に対するエッジ検出処理に関して複数のエッジ検出オペレータを有し、造影剤の流入状況に応じて１つを選択する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のＸ線画像処理装置。  
【請求項７】
前記所定領域抽出手段は、
前記第一または第二のＸ線画像の少なくとも一方から、閾値との比較に基づいて、画素値が第一の閾値よりも小さい領域または画素値が第二の閾値よりも大きい領域のいずれかを前記所定の領域として抽出する
ことを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載のＸ線画像処理装置。  
【請求項８】
前記第一または第二のＸ線画像の少なくとも一方から、画素値のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
前記ヒストグラムを解析して閾値を算出する閾値算出手段と、を更に有し、
前記所定領域抽出手段は、前記閾値に基づいて前記所定の領域を抽出する
ことを特徴とする請求項２乃至７のいずれか１項に記載のＸ線画像処理装置。  
【請求項９】
前記領域抽出手段で抽出される前記造影剤の流入領域に基づく領域の画素値から算出した値をパラメータとして階調変換曲線を生成し、前記造影剤の流入領域に基づく領域のコントラストが向上するようにサブトラクション画像を階調変換処理する高画質化処理手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載のＸ線画像処理装置。  
【請求項１０】
造影剤が注入される被写体のＸ線画像を処理するＸ線画像処理システムであって、
造影剤が被写体の特定範囲に流入する前に該特定範囲を撮影して得られる第一のＸ線画像と、造影剤が特定範囲に流入しているときに該特定範囲を撮影して得られる第二のＸ線画像との間で減算処理を行うことでサブトラクション画像を取得する減算処理手段と、
前記第一または第二のＸ線画像の少なくともいずれかのＸ線画像の画素値と、前記サブトラクション画像の画素値と、に基づいて前記造影剤の流入領域に基づく領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段により抽出される領域の画素値に基づいて前記サブトラクション画像を階調変換処理する処理手段と、
前記処理手段により階調変換処理されたサブトラクション画像を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とするＸ線画像処理システム。
【請求項１１】
造影剤が注入される被写体のＸ線画像を処理するＸ線画像処理方法であって、
造影剤が被写体の特定範囲に流入する前に該特定範囲を撮影して得られる第一のＸ線画像と造影剤が特定範囲に流入しているときに該特定範囲を撮影して得られる第二のＸ線画像との間で減算処理を行うことでサブトラクション画像を取得するステップと、
前記第一または第二のＸ線画像の少なくともいずれかのＸ線画像の画素値と、前記サブトラクション画像の画素値と、に基づいて前記造影剤の流入領域に基づく領域を抽出するステップと、
を備えることを特徴とするＸ線画像処理方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のＸ線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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィーで得られた画像から造影剤流入領域を得る技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のディジタル技術の進歩により、医療の分野でも画像にディジタル処理を施すことが一般的になっている。従来のＸ線診断用のフィルムを用いたＸ線撮影に代わり、Ｘ線画像をディジタル画像として出力する２次元Ｘ線センサの普及も進み、２次元Ｘ線センサが出力するディジタル画像への階調処理等ディジタル画像処理の重要性は高い。
【０００３】
このディジタル画像処理の好適な適用例としては、デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィー（以下、ＤＳＡ像）を取得するＤＳＡ処理が挙げられる。ＤＳＡ像は、被写体への造影剤流入の前後で画像を取得し、造影剤流入後の画像（以下、ライブ像）から造影剤流入前の画像（以下、マスク像）を減算して得られる画像である。ライブ像からマスク像の減算処理は、診断上の関心領域である血管領域を造影剤流入による画像間の変化領域として保持し、それ以外の不要な領域を背景領域として取り除き、均一な領域として表現するため、生成されるＤＳＡ像は診断上有用な画像である。
【０００４】
ＤＳＡ像の診断上の利用目的は造影された血管像の明瞭な描出にある。ライブ像からマスク像を減算することによって得られるサブトラクション画像において上記目的は既に達成されているともいえるが、より好ましくは造影剤流入領域とそれ以外の背景領域を画像解析により分離し、それぞれに異なる画像処理を施す高画質化処理を行う。高画質化処理としては、例えば造影剤流入領域の選択的強調、背景領域の選択的ノイズ低減、造影剤流入領域をライブ像に重ね合わせたロードマップ像の生成等が挙げられる。
【０００５】
特許文献１では、サブトラクション画像の血管領域とそれ以外の領域を明確に区別するために、サブトラクション画像の部位毎に所定値との閾値処理を行い、その結果に基づいて関心領域である血管領域のみを分離して強調表示している。また、特許文献２では、サブトラクション画像の各画素において水平方向画素値勾配と垂直方向画素値勾配から勾配値と血管へ向う勾配線を得る。そして、勾配線上の勾配値または画素値のプロファイルを作成し、極大点又は最大点を血管の輪郭点または芯線点として抽出する手法が開示されている。
【０００６】
ところで、上述の高画質化処理の適用においては造影剤流入領域とそれ以外の背景領域を分離する必要がある。マスク像とライブ像間で被写体動が発生しない場合や、被写体動を完全に補正できているという理想的な条件下では、この分離処理はサブトラクション画像の解析により容易に行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特公平０４−０３０７８６号公報
【特許文献２】特開平０５−１６７９２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、一般にマスク像とライブ像間で被写体動が生じ、またその補正は困難であるため、ＤＳＡ像には造影剤流入領域以外のモーションアーチファクトが生じる。従って従来の方法では、被写体動に起因するモーションアーチファクトによるエッジも検出してしまう。また、従来の方法では、被写体と素抜け領域との境界や肺野領域、金属領域とその他領域との境界のように、画素値の差が大きい領域もＤＳＡ像の中で高画素値領域として抽出される。
【０００９】
本願に係る発明は、上記課題を解決するものであり、造影剤流入領域を精度よく抽出する仕組みを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の実施形態に係るＸ線画像処理装置は、造影剤が注入される被写体のＸ線画像を処理するＸ線画像処理装置であって、異なる時間に被写体を撮像した複数のＸ線画像の間で減算処理を行うことでサブトラクション画像を取得する画像間減算処理手段と、前記サブトラクション画像の画素値と、前記複数のＸ線画像の少なくともいずれかの画素値とに基づいて前記造影剤の流入領域に基づく領域を抽出する領域抽出手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィーで得られた画像から造影剤流入領域に基づく領域を得る仕組みを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態にかかるＸ線画像処理装置の構成を説明する図である。
【図２】本発明の最も特徴的な構成である画像解析処理部の詳細を説明する図である。
【図３】画像解析処理部の処理の流れを説明する図である。
【図４】エッジ検出処理の処理の流れを説明する図である。
【図５】所定領域抽出部の詳細な構成を説明する図である。
【図６】所定領域抽出処理の流れを説明する図である。
【図７】本発明を実現可能なコンピュータシステムの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態を例示的に詳しく説明する。
【００１４】
本発明の実施例にかかるＸ線画像処理装置を図１の参照により説明する。Ｘ線画像処理装置１００は、毎秒３〜３０パルスのＸ線パルスを発生することが可能なＸ線発生部１０１と、被写体１０２を透過したＸ線１０３を受けてＸ線パルスに同期した動画像をＸ線画像として撮像する２次元Ｘ線センサ１０４を有する。２次元Ｘ線センサ１０４は、Ｘ線照射された被写体１０２の動画像を撮像する撮像手段として機能する。
【００１５】
Ｘ線画像処理装置１００は、２次元Ｘ線センサ１０４が異なる時間で撮像した動画像の各フレームに対して前処理を行う前処理部１０５と、前処理した動画像の少なくとも１フレームを造影剤流入前のマスク像として記憶する画像記憶部１０６を有する。マスク像として記憶するフレームは、例えば動画像撮像開始直後のフレームや、造影剤の流入を動画像から検出して自動取得した造影剤流入の直前フレーム、あるいは操作者が造影剤流入開始時に記憶タイミングを指示して選択したフレームである。また、複数のフレームを記憶しておき、マスク像として用いるフレームを適宜選択するか、あるいは複数のフレームを合成したものでも良い。Ｘ線画像処理装置１００は、前処理部１０５が出力する造影剤流入後のフレーム（以下、ライブ像）から、画像記憶部１０６が記憶するマスク像を減算し、サブトラクション画像として出力する画像間減算処理部１０７を有する。
【００１６】
Ｘ線画像処理装置１００は、前処理部１０５が出力するライブ像と画像記憶部１０６が記憶するマスク像の少なくとも一方と、画像間演算処理部１０７が出力するサブトラクション画像とを解析し、造影剤流入領域と背景領域との境界を抽出する画像解析処理部１０８を有する。
【００１７】
Ｘ線画像処理装置１００は、画像解析処理部１０８が出力する造影剤流入領域と背景領域との境界領域に基づいて各フレームに対する高画質化処理を行う高画質化処理部１０９と、高画質化処理後の画像をＤＳＡ像として表示する画像表示部１１０を有する。ここで行う高画質化処理の例としては、画像解析処理部１０８が抽出した境界画素に対するエッジ強調処理、境界画素以外に対するノイズ低減処理、境界画素をライブ像に重畳するロードマッピング処理、階調変換処理等が挙げられる。
【００１８】
特に、造影剤の流入領域に基づく領域の画素値から算出した値をパラメータとして階調変換曲線を生成し、造影剤の流入領域に基づく領域のコントラストがあがるようにサブトラクション画像を階調変換処理する。また、好ましくは、造影剤流入領域と背景領域との境界領域の画素値から抽出した値で階調変換曲線を生成し、境界領域のコントラストがあがるようにサブトラクション画像を階調変換処理することで視認性が向上する。
【００１９】
画像解析処理部１０８の構成は、本実施の形態で最も特徴的な構成であり、図２に示すブロック図でさらに詳しく説明する。
【００２０】
画像解析処理部１０８は、サブトラクション画像から第１の領域を抽出するサブトラクション画像解析部２０１と、マスク像及びライブ像の少なくとも一方から第２の領域を抽出する所定領域抽出部２０２を有する。また、画像解析処理部１０８は、第１の領域及び第２の領域とに基づいて造影剤流入領域に基づく領域を抽出する領域抽出部２０３を有する。
【００２１】
以上の構成を持つ画像解析処理部１０８の動作をさらに図３に示すフローチャートを用いて説明する。
【００２２】
ステップＳ３０１において、画像解析処理部１０８は、画像間減算処理部１０７が出力するサブトラクション画像をサブトラクション画像解析部２０１に入力する。そして、サブトラクション画像解析部２０１は、サブトラクション画像を解析して造影剤流入領域に基づく領域を示す第１の２値画像を出力する。ここで、造影剤流入領域に基づく領域とは、造影剤流入領域自体、或いは、造影剤流入領域の中でコントラスト変化の大きい領域など、造影剤流入領域の情報から求められる領域を含むものである。また、造影剤流入領域と背景領域との境界から造影剤流入領域の所定の範囲を含むものである。
【００２３】
第１の２値画像は、造影剤流入領域に基づいて得られる。特に、サブトラクション画像の中でコントラスト変化の大きな領域を抽出することが有効となる。造影剤流入領域の中のコントラスト変化の大きな領域の視認性を階調変換、周波数処理などで向上させることで、診断の有効性が増すためである。また、コントラスト変化の大きな領域は、造影剤流入領域と背景領域との境界から造影剤流入領域の所定の範囲に属する可能性が高いのでこの領域を抽出する。
【００２４】
この第１の２値画像は、例えば、サブトラクション画像にエッジ検出処理を施して得られるエッジ画素を１、それ以外の画素を０で表した画像である。一般に、サブトラクション画像からエッジ検出処理にて得られるエッジは、被写体と素抜け領域の境界や肺野領域、金属領域等の高／低画素値領域の周辺に生じるモーションアーチファクトによる抽出対象外のエッジを含む。
【００２５】
ステップＳ３０２において、画像解析処理部１０８は、前処理部１０５が出力するライブ像及び画像記憶部１０６が保持するマスク像の少なくとも一方を所定領域抽出部２０２に入力して画像解析処理を行い、第２の領域として第２の２値画像を出力する。この第２の２値画像は、造影剤の流入が生じる可能性のある領域を１、造影剤の流入が生じ得ない、例えば素抜け領域や肺野領域、金属領域等の高／低画素値領域を０で表した画像である。
【００２６】
ステップＳ３０３において、画像解析処理部１０８は、第１の領域及び第２の領域とを領域抽出部２０３に入力し、第１の領域及び第２の領域に基づいて２値の領域画像を生成し、画像解析処理部１０８の出力とする。この２値の領域画像は、第１の２値画像及び第２の２値画の画像間論理積演算処理を行ったもので、造影剤が流入する領域から造影剤流入領域に基づく領域を１、それ以外の領域を０で表した画像である。
【００２７】
実施例において、サブトラクション画像解析部２０１には様々なエッジ検出手法が適用できる。ここではその一例として、エッジ検出手法としてキャニーエッジ検出手法を用いた場合のサブトラクション画像解析部２０１の動作を図４のフローチャートを用いて説明する。
【００２８】
ステップＳ４０１において、サブトラクション画像解析部２０１は、入力されるサブトラクション画像ＩＳにガウシアンフィルタによるノイズ低減処理を行い、ノイズ低減画像ＩＮを生成する。
【００２９】
ステップＳ４０２において、サブトラクション画像解析部２０１は、ノイズ低減画像ＩＮに一次微分処理を水平方向と垂直方向それぞれに行い、水平方向微分画像ＧＸと垂直方向微分画像Ｇｙを生成する。一次微分処理では、例えばＲｏｂｅｒｔｓ，Ｐｒｅｗｉｔｔ，Ｓｏｂｅｌオペレータ等のエッジ検出オペレータを用いる。水平方向微分画像ＧＸと垂直方向微分画像Ｇｙは、各画素の値がそれぞれ水平方向、垂直方向に関する勾配の強度と方向の情報を持つ画像である。
【００３０】
ステップＳ４０３において、サブトラクション画像解析部２０１は、水平方向微分画像ＧＸと垂直方向微分画像Ｇｙから次式により勾配強度画像Ｇと勾配方向画像θを算出する。
【００３１】
【数１】
0005645399.tif 000002
【００３２】
【数２】
0005645399.tif 000003
【００３３】
勾配強度画像Ｇは、各画素の値が勾配の強度を表す画像である。また、勾配方向画像θは、各画素の値が、例えばノイズ低減画像ＩＮにおいて水平方向に画素値が大きくなる画素を０、垂直方向に画素値が大きくなる画素をπ／２として−π／２以上π／２未満の値で勾配の方向を表す画像である。
【００３４】
ステップＳ４０４において、サブトラクション画像解析部２０１は、勾配強度画像Ｇと勾配方向画像θに基づく非極大点抑制処理を行い、エッジ情報としてエッジ候補画像Ｅを出力する。エッジ候補画像Ｅは、ノイズ低減画像の局所的な極大エッジ画素を１、それ以外の画素を０で表した２値画像である。非極大点抑制処理では、注目画素（Ｘ，ｙ）に対する二つの隣接画素を勾配方向画像θ（Ｘ，ｙ）に基づいて選択し、注目画素（Ｘ，ｙ）の勾配強度画像Ｇ（Ｘ，ｙ）が二つの隣接画素の値よりも大きければ注目画素（Ｘ，ｙ）を局所的な極大エッジ画素とみなしてＥ（Ｘ，ｙ）＝１とする。具体的な例を以下に示す。
【００３５】
勾配方向画像θ（Ｘ，ｙ）が−π／８以上π／８未満の時、水平方向の二つの画素を隣接画素として次の式によりＥ（Ｘ，ｙ）を定める。
【００３６】
【数３】
0005645399.tif 000004
【００３７】
勾配方向画像θ（Ｘ，ｙ）がπ／８以上３π／８未満の時、斜め方向の二つの画素を隣接画素として次の式によりＥ（Ｘ，ｙ）を定める。
【００３８】
【数４】
0005645399.tif 000005
【００３９】
勾配方向画像θ（Ｘ，ｙ）が３π／８以上π／２未満または−π／２以上−３π／８未満の時、垂直方向の二つの画素を隣接画素として次の式によりＥ（Ｘ，ｙ）を定める。
【００４０】
【数５】
0005645399.tif 000006
【００４１】
勾配方向画像θ（Ｘ，ｙ）が−３π／８以上−π／８未満の時、斜め方向の二つの画素を隣接画素として次の式によりＥ（Ｘ，ｙ）を定める。
【００４２】
【数６】
0005645399.tif 000007
【００４３】
ステップＳ４０５において、サブトラクション画像解析部２０１は、エッジ候補画像Ｅに対し、勾配強度画像Ｇと二つの閾値Ｔｌｏｗ，Ｔｈｉｇｈ（Ｔｌｏｗ＜Ｔｈｉｇｈ）基づく閾値処理を行い、弱エッジ画像Ｅｌｏｗと強エッジ画像Ｅｈｉｇｈを出力する。弱エッジ画像Ｅｌｏｗは、エッジ候補画像Ｅ（Ｘ，ｙ）＝１である全ての画素（Ｘ，ｙ）について勾配強度画像Ｇ（Ｘ，ｙ）とＴｌｏｗの値を比較し、Ｇ（Ｘ，ｙ）＞Ｔｌｏｗの画素の値を１、それ以外を０とした２値画像である。強エッジ画像Ｅｈｉｇｈは、エッジ候補画像Ｅ（Ｘ，ｙ）＝１である全ての画素（Ｘ，ｙ）について勾配強度画像Ｇ（Ｘ，ｙ）とＴｈｉｇｈを比較し、Ｇ（Ｘ，ｙ）＞Ｔｈｉｇｈである画素の値を１、それ以外を０とした２値画像である。
【００４４】
ステップＳ４０６において、サブトラクション画像解析部２０１は、弱エッジ画像Ｅｌｏｗと強エッジ画像Ｅｈｉｇｈに基づくエッジ追跡処理を行い、エッジ画像ＩＥを出力する。エッジ追跡処理は、弱エッジ画像Ｅｌｏｗ（Ｘ，ｙ）＝１である画素（Ｘ，ｙ）の連結成分が、強エッジ画像Ｅｈｉｇｈ（Ｘ，ｙ）＝１の画素（Ｘ，ｙ）を含むときその連結成分を構成する全ての画素（Ｘ，ｙ）をエッジ画素と見なし、ＩＥ（Ｘ，ｙ）＝１とする。それ以外の画素（Ｘ，ｙ）は非ノイズ画素であり、ＩＥ（Ｘ，ｙ）＝０とする。以上の処理にて取得したエッジ画像ＩＥをキャニーエッジ検出手法の結果として出力し、キャニーエッジ検出処理を終了する。
【００４５】
実施例のエッジ検出対象である造影剤流入領域と背景領域との境界は、造影剤の流入状況によってそのエッジの特性が変動する。従って上述のエッジ検出処理において、例えば造影剤流入開始からの時間によって上述のノイズ低減処理や一次微分処理に用いるオペレータを適応的に切り替えても良い。また、撮影時のフレームレートが高い場合は、処理速度の向上のためノイズ低減処理や閾値処理、エッジ追跡処理の一部を省略、あるいは比較的簡易な処理への置き換えを行っても良い。例えばエッジ検出処理の他の例としては２次微分処理に基づくゼロ交差を検出するゼロ交差法がある。
【００４６】
実施例において、所定領域抽出部２０２には、解析対象であるマスク像及びライブ像において様々な解析手法が適用できる。図５は、画像縮小処理部５０１、ヒストグラム変換処理部５０２、閾値算出処理部５０３、閾値処理部５０４、画像間論理演算部５０５より構成される所定領域抽出部２０２を示すブロック図である。
【００４７】
ここでは、例として、この構成を用いて肺野や素抜け等の高画素値領域を０、それ以外の領域を１とする２値領域画像を生成する手法を、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００４８】
ステップＳ６０１において、所定領域抽出部２０２は、前処理部１０５の出力するライブ像ＩＬ及び画像記憶部１０６の保持するマスク像ＩＭを画像縮小処理部５０１に入力し、それぞれに画像縮小処理を施して縮小ライブ像ＩＬ’及び縮小マスク像ＩＭ’を出力する。ここで行う画像縮小処理は、例えば画像を複数の画素で構成されるブロックに分割し、ブロック毎の平均値を求めて縮小画像の１画素の画素値とする処理である。
【００４９】
ステップＳ６０２において、所定領域抽出部２０２は、縮小ライブ像ＩＬ’及び縮小マスク像ＩＭ’をヒストグラム変換処理部５０２に入力し、ライブ像画素値ヒストグラムＨＬ及びマスク像画素値ヒストグラムＨＭを作成し出力する。画素値ヒストグラムは画像の持つ画素数を所定の画素値範囲ごとに数え上げたものである。
【００５０】
ステップＳ６０３において、所定領域抽出部２０２は、ライブ像画素値ヒストグラムＨＬ及びマスク像画素値ヒストグラムＨＭを閾値算出処理部５０３に入力し、ライブ像２値化閾値ＴＬ及びマスク像２値化閾値ＴＭを出力する。この所定値としての閾値は、ライブ像及びマスク像では、高画素値領域である肺野や素抜け領域等がヒストグラムのピークを作ることを利用して算出する。例えば高画素値領域におけるヒストグラムの極大頻度数を取る画素値から低画素値方向にヒストグラムを走査し、極小頻度数をとる最初の画素値を所定値としての閾値として取得すれば良い。
【００５１】
ステップＳ６０４において、所定領域抽出部２０２は、ライブ像ＩＬ及びマスク像ＩＭを閾値処理部５０４に入力し、ライブ像２値化閾値ＴＬ及びマスク像２値化閾値ＴＭに基づく閾値処理を行い、２値ライブ像ＢＬ及び２値マスク像ＢＭを出力する。２値ライブ像ＢＬ及び２値マスク像ＢＭは、ライブ像ＩＬ及びマスク像ＩＭの各画素を、それぞれ対応する２値化閾値ＴＬ、ＴＭと比較し、閾値以上の画素値を０、それ以外を１としたものである。
【００５２】
ライブ像ＩＬ及びマスク像ＩＭのそれぞれから造影剤が流入しない領域を除いているため被写体動から生じるモーションアーチファクトを抑制できる。従って不要なエッジを検出しない。また、被写体と素抜け領域との境界や肺野領域、金属領域とその他領域との境界のように、画素値の差が大きい領域の誤検出も防ぐことができる。
【００５３】
ステップＳ６０５において、所定領域抽出部２０２は、２値ライブ像ＢＬ及び２値マスク像ＢＭを画像間論理演算部５０５に入力し、画像間論理和演算を行った結果を２値領域画像Ｂとして出力する。ここで２値領域画像Ｂは、２値ライブ像ＢＬ及び２値マスク像ＢＭの対応する画素における論理和を画素の値とした画像であり、所定領域抽出部２０２の出力として処理を終了する。
【００５４】
上述の例では肺野や素抜け領域等高画素値領域を抽出する処理について説明したが、造影剤流入領域と背景領域との境界が存在しないであろう金属領域や照射野外領域のような低画素値領域の抽出においても同様の処理が応用できる。
【００５５】
また、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ベイズ分類法等を識別器として用いたパターン認識処理にて抽出対象外領域をクラスタリングする手法を用いても良い。この場合、例えば、被写体の撮影部位・体位等ごとに造影剤流入領域と背景領域が存在し得ない領域に関する学習を予め行っておくことで、閾値処理やヒストグラム解析に基づく手法よりも複雑な特徴を持つ領域を抽出対象外領域として定義することができる。
【００５６】
以上のサブトラクション画像解析部２０１と所定領域抽出部２０２が出力する第１、第２の領域は、それぞれが２値画像であるため、画像間論理演算処理を用いて領域の合成が可能である。従って領域抽出部２０３では、この二つの２値画像を画像間論理積演算することで、抽出対象エッジを１、それ以外を０で表した２値境界画像を生成する。
【００５７】
この２値境界画像が、画像解析処理部１０８の出力として後段の高画質化処理部１０９に入力される。高画質化処理部１０９では、サブトラクション画像あるいはライブ像に対して、この２値境界画像を参照しつつ画像処理を行う。例えば、２値境界画像の画素値が１である画素において鮮鋭化処理及びコントラスト強調処理、２値境界画像の画素値が０である画素においてノイズ低減処理をサブトラクション画像に適用する。また、２値境界画像の画素値が１である画素のサブトラクション画像における画素値をライブ像上に荷重加算すれば、ライブ像において造影剤の境界を重畳したロードマップ像を生成することが可能となる。
【００５８】
本実施の形態に依れば、ＤＳＡ像への高画質化処理に用いる造影剤／背景境界の抽出処理を、サブトラクション画像からノイズを含むエッジを検出し、サブトラクション前のマスク像とライブ像から造影剤の流入が生じ得ない領域の抽出を行う。造影剤の流入が生じ得ない領域はサブトラクション画像では失われている画像の画素値に基づいて抽出され、エッジからのノイズ領域削減に利用できる。これにより、造影剤／背景境界の抽出処理に用いることで処理精度の向上を図ることが可能となる。
【００５９】
また、本実施の形態ではマスク像とライブ像の両方を解析して２値領域情報の抽出を行ったが、マスク像のみを解析対象として予め２値領域情報を求めておいても良い。その場合、動画像撮影においてはサブトラクション画像のみの解析を行うだけで良く、高速処理が実現できる。
【００６０】
ここで、図１、図２に示した各部は専用のハードウエアにより構成しても良いが、ハードウエアの機能構成をソフトウエアにより実現することも可能である。この場合、図１、２に示す各部の機能は、情報処理装置にソフトウエアをインストールし、ソフトウエアの実行による画像処理方法を情報処理装置の演算機能を利用して実現することができる。ソフトウエアの実行により、例えば、２次元Ｘ線センサ１０４が出力する動画像の各フレームに対して前処理を行って造影剤流入前後のマスク像及びライブ像を取得し、画像間減算処理工程にてサブトラクション画像が取得される。そしてサブトラクション画像からの第１の領域抽出、マスク像及びライブ像からの第２の領域抽出、造影剤／背景境界の抽出工程からなる画像解析工程、画像解析結果を用いた高画質化処理工程が実行される。
【００６１】
図７は、情報処理装置のハードウエア構成、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。情報処理装置１０００は、撮像装置２０００と接続しており、互いにデータ通信が可能な構成となっている。
【００６２】
本発明に依れば、ＤＳＡ像への高画質化処理に用いる造影剤／背景境界の抽出処理を、サブトラクション画像に対する画像解析処理と、サブトラクション前のマスク像とライブ像の少なくとも一方の画像解析処理とに基づいて行う。これにより、サブトラクション画像では失われている情報をマスク像とライブ像の少なくとも一方から取得し、造影剤／背景境界の抽出処理に用いることで処理精度の向上を図ることが可能となる。
【００６３】
また、マスク像は通常一度のＤＳＡ検査において変化することはないため、一度の画像解析を行った結果を使いまわすことができる。さらにマスク像、ライブ像、サブトラクション画像それぞれに適用する画像解析処理は簡易なものであっても総合的には大きな情報量を得ることができるため、複雑な処理を必要とせず、高速処理が実現できる。
【００６４】
さらに、以上の造影剤／背景境界の抽出処理を用いた高画質化処理を適用したＸ線画像処理装置により、ＤＳＡ画像の高画質化、ＤＳＡ画像取得の高速化が実現でき、血管造影検査の診断性能が向上する。
【００６５】
（情報処理装置について）
ＣＰＵ１０１０は、ＲＡＭ１０２０やＲＯＭ１０３０に格納されているプログラムやデータを用いて情報処理装置１０００全体的な制御を行うとともに、プログラムの実行により予め定められた画像処理に関する演算処理を実行することが可能である。
【００６６】
ＲＡＭ１０２０は、光磁気ディスク１０６０やハードディスク１０５０からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶するためのエリアを備える。更にＲＡＭ１０２０は、撮像装置２０００から取得したマスク像及びライブ像、サブトラクション画像等の画像データを一時的に記憶するためのエリアを備える。また、ＲＡＭ１０２０は、ＣＰＵ１０１０が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアも備える。ＲＯＭ１０３０は、情報処理装置１０００の設定データや、ブートプログラムなどを格納する。
【００６７】
ハードディスク１０５０は、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、図１、２に示した各部が行う各処理をコンピュータが備えるＣＰＵ１０１０に実行させるためのプログラムやデータを保持している。そして、これらはＣＰＵ１０１０による制御に従って適宜、ＲＡＭ１０２０にロードされ、ＣＰＵ１０１０（コンピュータ）による処理対象となる。また、マスク像及びライブ像、サブトラクション画像のデータをこのハードディスク１０５０に保存することも可能である。
【００６８】
光磁気ディスク１０６０は、情報記憶媒体としての一例であり、ハードディスク１０５０に保存されているプログラムやデータの一部若しくは全部をこの光磁気ディスク１０６０に格納することが可能である。
【００６９】
マウス１０７０、キーボード１０８０は、情報処理装置１０００の操作者が操作することで、各種の指示をＣＰＵ１０１０に対して入力することができる。
【００７０】
プリンタ１０９０は、画像表示部１０９に表示された画像を記録媒体上に印刷出力することが可能である。
【００７１】
表示装置１１００は、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、ＣＰＵ１０１０による処理結果を画像や文字などでもって表示することが可能である。例えば、図１、２に示した各部により処理され、最終的に画像表示部１０９から出力された画像を表示することが可能である。この場合、画像表示部１０９は、表示装置１１００に画像を表示するための表示制御手段として機能する。バス１０４０は、情報処理装置１０００内の各部を繋ぎ、各部の間でデータの送受信を行うことを可能にする。
【００７２】
（撮像装置２０００について）
次に、撮像装置２０００について説明する。撮像装置２０００は、例えば、Ｘ線透視装置のような、造影剤流入中の動画像を撮像することが可能であり、撮像された画像データは情報処理装置１０００に送信される。なお、画像データは複数をまとめて情報処理装置１０００に送信するようにしても良いし、撮像の都度、順次、画像データの送信を行うようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１０２  被写体
１０７  画像間減算処理部
１０８  画像解析処理部
１０９  高画質化処理部
２０１  サブトラクション画像解析部
２０２  所定領域抽出部
２０３  領域抽出部
５０２  ヒストグラム変換処理部
５０３  閾値算出処理部
５０４  閾値処理部
５０５  画像間論理演算部
１０１０  ＣＰＵ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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