(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも２つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する段階と、
前記推定された全体厚と前記放射線映像での局所領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する段階と、を有することを特徴とする映像処理方法。
【請求項２】
前記関心領域は、非正常組織であることを特徴とする請求項１に記載の映像処理方法。
【請求項３】
前記２つの物質は、正常組織の構成物質であることを特徴とする請求項２に記載の映像処理方法。
【請求項４】
前記全体厚を推定する段階は、２つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して得られる全体厚モデルを適用して遂行されることを特徴とする請求項１に記載の映像処理方法。
【請求項５】
前記全体厚モデルは、前記２つの物質のうちのいずれか１つの物質の密度をパラメータとして含むことを特徴とする請求項４に記載の映像処理方法。
【請求項６】
前記全体厚を推定する段階は、
前記２つの物質の密度を推定する段階と、
前記推定された２つの物質の密度と各物質の減衰ベーシスとを利用して多重エネルギー放射線映像から前記２つの物質を分離する段階と、
前記分離された２つの物質の厚みを加えて前記被写体の全体厚を推定する段階と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の映像処理方法。
【請求項７】
少なくとも２つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも２つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する全体厚推定部と、
前記推定された全体厚と前記放射線映像での局所領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する診断映像生成部と、を備えることを特徴とする映像処理装置。
【請求項８】
前記関心領域は、非正常組織であることを特徴とする請求項７に記載の映像処理装置。
【請求項９】
前記２つの物質は、正常組織の構成物質であることを特徴とする請求項８に記載の映像処理装置。
【請求項１０】
前記全体厚推定部は、２つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して得られる全体厚モデルを適用して全体厚を推定することを特徴とする請求項７に記載の映像処理装置。
【請求項１１】
前記全体厚モデルは、前記２つの物質のうちのいずれか１つの物質の密度をパラメータとして含むことを特徴とする請求項１０に記載の映像処理装置。
【請求項１２】
前記全体厚推定部は、前記２つの物質の密度を推定し、該推定された２つの物質の密度と各物質の減衰ベーシスとを利用して多重エネルギー放射線映像から前記２つの物質を分離し、該分離された２つの物質の厚みを加えて前記被写体の全体厚を推定することを特徴とする請求項７に記載の映像処理装置。
【請求項１３】
少なくとも２つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも２つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する全体厚推定部と、
前記推定された全体厚と前記放射線映像での局部領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する診断映像生成部と、を有する映像処理装置を具備することを特徴とする医療映像システム。
【請求項１４】
前記所定被写体に少なくとも２つのエネルギー帯域の放射線を照射して前記放射線映像を獲得する放射線映像撮影部を更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の医療映像システム。
【請求項１５】
前記生成された診断映像を保存するか、又は前記生成された診断映像から得られる診断情報を前記診断映像に対応させて保存する保存部を更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の医療映像システム。
【請求項１６】
前記生成された診断映像を伝送するか、又は前記生成された診断映像から得られる診断情報を前記診断映像に対応させて伝送する通信部を更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の医療映像システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像処理方法及びその装置、並びにそれを用いた医療映像システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、所定の被写体の放射線映像、例えばＸ線（Ｘ−ｒａｙ）映像は、Ｘ線の透過度によって決定される。Ｘ線の透過度は、被写体の種類、密度、Ｘ線のエネルギー帯域によって異なる。従って、１枚のＸ線映像だけでは、被写体の種類を区分し難く、特にＸ線映像に含まれる正常物質と非正常物質とを区分することが難しい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、複数個の物質が混在する多重エネルギー放射線映像から非正常組織を抽出し、抽出された非正常組織からなる診断映像を得る映像処理方法及びその装置を提供することにある。
また、本発明の目的は、この映像処理装置を用いた医療映像システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による映像処理方法は、少なくとも２つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも２つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する段階と、前記推定された全体厚と前記放射線映像での局所領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する段階と、を有する。
【０００５】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による映像処理装置は、少なくとも２つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも２つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する全体厚推定部と、前記推定された全体厚と前記放射線映像での局所領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する診断映像生成部と、を備える。
【０００６】
前記関心領域は、非正常組織であり、前記２つの物質は、正常組織の構成物質であり得る。
前記全体厚の推定は、２つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントムを利用して得られる全体厚モデルを適用して遂行され得る。
前記全体厚モデルは、前記２つの物質のうちのいずれか１つの物質の密度をパラメータとして含み得る。
前記全体厚の推定は、前記２つの物質の密度を推定し、該推定された２つの物質の密度と各物質の減衰ベーシスとを利用して多重エネルギー放射線映像から前記２つの物質を分離し、該分離された２つの物質の厚みを加えて前記被写体の全体厚を推定し得る。
【０００７】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による医療映像システムは、前記映像処理装置を具備する。
【０００８】
前記医療映像システムは、前記所定被写体に少なくとも２つのエネルギー帯域の放射線を照射し、前記放射線映像を獲得する放射線映像撮影部を更に含むことができる。
前記医療映像システムは、前記生成された診断映像を保存するか、又は前記生成された診断映像から得られる診断情報を前記診断映像に対応させて保存する保存部を更に含むことができる。
前記医療映像システムは、前記生成された診断映像を伝送するか、又は前記生成された診断映像から得られる診断情報を前記診断映像に対応させて伝送する通信部を更に含むことができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数個の物質が混在する多重エネルギー放射線映像について、関心領域、例えば非正常組織を抽出し、抽出された非正常組織を強調処理して鮮明度が高い診断映像を得ることにより、１枚の放射線映像を使用しても診断の正確度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】正常物質と非正常物質とのエネルギー帯域におけるＸ線減衰係数を示すグラフである。
【図２】人体構成物質の減衰ベーシスモデルを示すグラフである。
【図３】被写体の全体厚に関する情報を利用して３種類の物質を分離する方法を示す概念図である。
【図４】本発明の一実施形態による映像処理方法を示すフローチャートである。
【図５】総分散を利用して乳房の全体厚の均一性を最大化する方法を示す図である。
【図６】２つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して１つのパラメータを有する全体厚モデルを設定する方法を示す概念図である。
【図７】本発明の一実施形態による医療映像システムを示すブロック図である。
【図８】本発明の一実施形態による映像処理装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の映像処理方法及びその装置、並びにそれを用いた医療映像システムを実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１２】
先ず、放射線映像、例えばＸ線映像に関して、入射強度（ｉｎｃｉｄｅｎｔ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）と透過強度（ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）との関係について説明する。
【００１３】
Ｘ線の透過度は、被写体の種類、密度、Ｘ線のエネルギー帯域によって異なり、入射強度と透過強度は、次の数式１のように示すことができる。
【００１４】
【数１】
0005536284.tif 000002
【００１５】
ここで、Ｉ（Ｅ）は、透過強度、Ｉ０（Ｅ）は、入射強度をそれぞれ示す。μ（Ｅ）は、エネルギー帯域Ｅでの質量減衰係数（ｍａｓｓ  ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を示し、ρは、被写体の密度を示し、ｘは、被写体の厚みを示す。上記数式１は、ランベルト−ベールの法則（Ｂｅｅｒ−Ｌａｍｂｅｒｔ  Ｌａｗ）とも呼ばれる。
【００１６】
図１は、正常物質と非正常物質とのエネルギー帯域におけるＸ線減衰係数を示すグラフである。図１を参照すると、脂肪（Ｆａｔ）組織、腺状（Ｇｌａｎｄｕｌａｒ）組織、浸潤性乳管上皮癌（ＩＤＣ：ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｎｇ  ｄｕｃｔａｌ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）組織は、各エネルギー帯域におけるＸ線減衰係数がそれぞれ異なるということが分かる。
【００１７】
一方、少なくとも２以上のエネルギー帯域の放射線、例えばＸ線を使用する場合、各エネルギー帯域の映像Ｉ１、Ｉ２、…、Ｉｎ（ここで、ｎは、エネルギー帯域の数）は、次の数式２のように示すことができる。
【００１８】
【数２】
0005536284.tif 000003
【００１９】
ここで、ｗｎは、エネルギー帯域（ｎ）のＸ線入射強度、Ｃｉは、
0005536284.tif 000004
であり、Ｃｉ（ｒ）は、各位置ベクトル（ｒ）における物質密度投射映像（ｍａｔｅｒｉａｌ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ）をそれぞれ示す。
【００２０】
上記数式２で、各エネルギー帯域の映像Ｉ１、Ｉ２、…、Ｉｎ（ここで、ｎは、エネルギー帯域の数）が得られる場合、各エネルギー帯域の映像から物質密度投射映像（Ｃｉ）を求めることにより、正常物質と非正常物質とを分離することができる。
【００２１】
一方、人体の構成物質を仮定すると、人体構成物質の減衰ベーシスの数が２つ、即ち光電吸収（ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ）及びコンプトン散乱（Ｃｏｍｐｔｏｎ  ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）であるために、最大２つの物質が混合している場合、各物質を分離することができる。
【００２２】
図２は、人体構成物質、例えば水（ｗａｔｅｒ）の減衰ベーシスモデルを示グラフである。図２を参照すると、物理的モデルは、次の数式３のように示すことができる。
【００２３】
【数３】
0005536284.tif 000005
【００２４】
一方、実験的モデルは、次の数式４のように示すことができる。
【００２５】
【数４】
0005536284.tif 000006
【００２６】
上記数式３及び数式４において、
0005536284.tif 000007
は、エネルギー帯域Ｅでの位置ベクトル（ｒ）の減衰係数、
0005536284.tif 000008
は、各組織の位置ベクトル（ｒ）の長さ（厚み）、
0005536284.tif 000009
は、エネルギー帯域Ｅの光電吸収及びコンプトン散乱によるベーシス関数、即ち減衰係数、
0005536284.tif 000010
は、エネルギー帯域Ｅの水と骨との減衰係数をそれぞれ示す。
【００２７】
一方、人体の臓器のうち、例えば乳房（ｂｒｅａｓｔ）を構成する正常組織は、大きく見て、脂肪組織（ａｄｉｐｏｓｅ  ｔｉｓｓｕｅ）と腺状組織（ｇｌａｎｄｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ）とから構成され、腫塊（ｍａｓｓ）のような非正常組織が混じっている場合、多重エネルギー放射線映像には、全３種類の物質が存在することになる。このような場合、人体構成物質の減衰ベーシスである光電吸収とコンプトン散乱とに、被写体の全体厚情報を含めることにより、３種類の物質を分離することが可能である。
【００２８】
具体的には、人体構成物質の減衰ベーシスである光電吸収とコンプトン散乱とを利用する場合、エネルギー帯域Ｅにおける位置ベクトル（ｒ）の減衰係数
0005536284.tif 000011
は、次の数式５のように示されることから、３種類の物質、例えば脂肪組織Ａ、腺状組織Ｇ、癌組織のような非正常組織Ｃを分離することが難しい。
【００２９】
【数５】
0005536284.tif 000012
【００３０】
ここで、
0005536284.tif 000013
は、各組織の厚みを示す比例定数であり、
0005536284.tif 000014
は、それぞれ脂肪組織Ａ、腺状組織Ｇ、非正常組織Ｃの減衰係数を示す。α、βは、それぞれ比例定数を示し、ｆｐｈ（Ｅ）は、エネルギー帯域Ｅでの光電吸収によるベーシス関数、即ち減衰係数を示し、ｆＣｏ（Ｅ）は、エネルギー帯域Ｅでのコンプトン散乱によるベーシス関数、即ち減衰係数を示す。
【００３１】
一方、被写体の全体厚Ｔは、次の数式６のように示すことができる。
【００３２】
【数６】
0005536284.tif 000015
【００３３】
上記のような被写体の全体厚Ｔを利用する場合、エネルギー帯域Ｅにおける位置ベクトル（ｒ）の減衰係数
0005536284.tif 000016
は、次の数式７のように示すことができるため、３種類の物質の分離が可能になる。
【００３４】
【数７】
0005536284.tif 000017
【００３５】
図３は、被写体の全体厚に関する情報を利用して３種類の物質を分離する方法を示す概念図である。この方法は、被写体、例えば圧縮乳房（ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  ｂｒｅａｓｔ）の全体厚が略一定であるというという事実を利用したものである。具体的には、腺状組織Ｇ及び脂肪組織Ａのような正常物質の減衰ベーシスを利用し、放射線映像で腺状組織と脂肪組織とを分離する。分離された腺状組織と脂肪組織とを加えると、全体厚映像を得ることができる。即ち、全体厚映像は、正常物質の領域では、被写体、即ち乳房の全体厚と同一の厚さで表現される一方、非正常物質の領域では、正常物質の領域の厚みとは異なる厚さで表現される。
【００３６】
図３を参照すると、脂肪組織Ａ及び腺状組織Ｇからなる領域３１０と、脂肪組織Ａ、腺状組織Ｇ、及び非正常組織である癌組織Ｃからなる領域３２０のグレースケールが、それぞれ強度３３０及び強度３４０で示される場合、脂肪組織Ａ及び腺状組織Ｇの減衰ベーシスを利用し、グレースケール強度３３０及びグレースケール強度３４０から、それぞれ脂肪組織Ａと腺状組織Ｇとを分離する。厚み３５０は、グレースケール強度３３０から分離した脂肪組織Ａと腺状組織Ｇとを示し、厚み３６０は、グレースケール強度３４０から分離した脂肪組織Ａと腺状組織Ｇとを示す。このように、分離された腺状組織と脂肪組織とを加えると、正常物質の領域３１０については乳房の全体厚と同一の厚み３７０になり、非正常物質の領域３２０については乳房の全体厚とは異なる厚み３８０になる。
【００３７】
図４は、本発明の一実施形態による映像処理方法を示すフローチャートである。
【００３８】
図４を参照すると、４１０段階で、所定の被写体から獲得した少なくとも２つのエネルギー帯域の多重エネルギー放射線映像を入力する。
【００３９】
４３０段階で、多重エネルギー放射線映像に含まれる少なくとも２つの物質の密度を推定する。
【００４０】
４５０段階で、推定された各物質の密度と当該物質の減衰ベーシスとを利用し、多重エネルギー放射線映像から２つの物質、例えば腺状組織と脂肪組織とを分離する。
【００４１】
４７０段階で、分離された腺状組織と脂肪組織とを加え、被写体の全体厚を推定する。一方、図示していないが、４７０段階で推定された全体厚に関する情報を利用して被写体の均一度を測定し、測定された均一度に基づいて物質の密度のようなパラメータをアップデートし、４３０段階にフィードバックする。
【００４２】
４９０段階で、推定された全体厚と、多重エネルギー放射線映像の局所領域で算出された厚みとを比較し、腫塊（ｍａｓｓ）或いは微細石灰化（ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ）組織のような非正常領域を抽出する。抽出された非正常領域を利用して診断映像を生成する。
【００４３】
一方、上記４３０段階、４５０段階、及び４７０段階を全体厚モデルに置き換え、一定個数のパラメータを有する多項式で表現し、各パラメータを全体厚の均一性を最大化するように最適化することにより、全体厚映像を得ることもできる。この例で、一次（線形）多項式で表現された全体厚モデルは、次の数式８のように示すことができる。
【００４４】
【数８】
0005536284.tif 000018
【００４５】
二次多項式で表現された全体厚モデルは、次の数式９のように示すことができる。
【００４６】
【数９】
0005536284.tif 000019
【００４７】
上記数式８及び数式９において、ＩＬ及びＩＨは、それぞれ低いエネルギー帯域と高いエネルギー帯域との放射線映像を示し、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５、ａ６は、それぞれ最適化された比例定数を示す。
【００４８】
図５は、総分散（ｔｏｔａｌ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）を利用して乳房の全体厚の均一性を最大化する方法を示す図である。図５を参照すると、乳房の放射線映像５１０から総分散（Ｌ１−ｎｏｒｍ）を最小化して一次多項式映像５３０で表現することにより、乳房の全体厚の均一性を最大化することができる。
【００４９】
一方、被写体、即ち乳房の全体厚は、上記数式８及び数式９のように、多項式に近似化が可能である。この例で、多項式の次数が高いほど、近似正確度が上昇する一方、多数のパラメータを最適化しなければならないので、収斂能力が低下することがある。従って、近似正確度が高くありつつも、パラメータの数が少ない全体厚モデルを設定することが望ましい。このために、２つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用し、１つのパラメータを有する全体厚モデルを設定する。
【００５０】
図６は、２つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して１つのパラメータを有する全体厚モデルを設定する方法を示す概念図である。
【００５１】
図６を参照すると、被写体、例えば乳房の主要構成物質は、脂肪組織（ａｄｉｐｏｓｅ  ｔｉｓｓｕｅ）と腺状組織（ｇｌａｎｄｕｌａｒ  ｔｉｓｓｕｅ）とであり、各組織の密度は、個人ごとに異なる。このような密度の差異を反映させることができる全体厚モデルを求めるためには、先ず、いずれか１つの物質、例えば腺状組織の平均基準密度を有する連続厚ファントム映像６００を撮影し、各エネルギー帯域別ファントム映像Ｉ（ｎ）と、これに対応する厚み映像Ｔ（ｍ）とを獲得する。次に、ファントム映像Ｉ（ｎ）が、腺状組織の密度ｄが特定値、即ち平均基準密度ｒで得たものであると仮定し、これに対応する厚み映像Ｔ’（ｍ）を獲得する。この例で、Ｔ’（ｍ）は、Ｔ（ｍ）／ｒとして計算される。ファントム映像Ｉ（ｎ）と厚み映像Ｔ’（ｍ）との近似多項式係数をＰ’とした場合、近似多項式係数Ｐ’は、腺状組織の密度ｄがｒである部分で、実際に撮影したファントム映像と、ファントム映像に対応する厚み映像とを利用して得た多項式係数とほぼ一致する。従って、腺状組織の全ての密度について、ファントム映像を撮影する必要なしに、平均基準密度のファントム映像一枚で、腺状組織の任意密度での多項式係数を計算することができる。
【００５２】
結果的に、密度ｄのような１つのパラメータを利用し、被写体の全体厚を表現することができ、被写体の全体厚は、数式８及び数式９の多項式モデルに適用することができる。即ち、被写体の全体厚をｆ（ｘ）とすると、ｆ（ｘ）＝数式８、又はｆ（ｘ）＝数式９で近似化することができる。
【００５３】
図７は、本発明の一実施形態による医療映像システムを示すブロック図である。医療映像システムは、放射線映像撮影部７１０、映像処理部７３０、ディスプレイ部７５０、保存部７７０、及び通信部７９０を含む。この例で、医療映像システムは、映像処理部７３０のみで具現することもできる。即ち、放射線映像撮影部７１０、ディスプレイ部７５０、保存部７７０、及び通信部７９０は、オプションとして具備される。一方、映像処理部７３０は、少なくとも１つのプロセッサで具現される。
【００５４】
図７を参照すると、放射線映像撮影部７１０は、少なくとも２以上の異なるエネルギー帯域の放射線を被写体に照射し、被写体の多重エネルギー放射線映像を撮影する。被写体の同一の組織に対して照射される放射線、例えばＸ線のエネルギー帯域が異なる場合、当該組織に吸収される程度が異なる。このような特性を利用し、２以上のエネルギー帯域のＸ線をそれぞれ当該組織に照射し、各エネルギー帯域別吸収特性が反映された多重エネルギー放射線映像を獲得する。
【００５５】
一方、放射線映像撮影部７１０が、医療映像システムに含まれない場合には、外部から提供される多重エネルギー放射線映像が、映像処理部７３０に入力される。
【００５６】
映像処理部７３０は、放射線映像撮影部７１０又は外部から提供される多重エネルギー放射線映像で、被写体の全体厚と、多重エネルギー放射線映像の局所領域で算出された厚みとを比較して非正常組織を抽出し、抽出された非正常組織を含む診断映像を生成する。即ち、映像処理部７３０で生成された診断映像には正常組織が除去されている。一方、映像処理部７３０は、多重エネルギー放射線映像についてノイズ低減処理を行うか、或いは診断映像についてノイズ低減処理及び／又はコントラスト向上処理を行う。一方、映像処理部７３０は、映像判読機能を更に具備し、診断映像から必要とされる診断情報を得ることができる。
【００５７】
ディスプレイ部７５０は、例えばモニタなどで具現され、映像処理部７３０で生成された放射線診断映像を表示するか、或いは診断情報を診断映像と共に表示する。
【００５８】
保存部７７０は、例えばメモリなどで具現され、映像処理部７３０で生成された診断映像を保存するか、或いは映像処理部７３０で得られた診断情報を、診断映像に対応させて保存する。
【００５９】
通信部７９０は、遠隔地に位置する他の医療映像システム又は病院の医師のような専門家に、映像処理部７３０で生成された放射線診断映像、或いは診断情報と結合された診断映像を、有線又は無線で伝送し、外部から提供される多重エネルギー放射線映像を受信して映像処理部７３０に入力する。特に、通信部７９０は、多重エネルギー放射線映像を送信した他の医療映像システム又は専門家に、放射線診断映像、或いは診断情報と結合された診断映像を有線又は無線で伝送することができる。
【００６０】
一方、保存部７７０と通信部７９０は、映像判読及び検索機能を更に含めて、ＰＡＣＳ（ｐｉｃｔｕｒｅ  ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）に一体化することができる。
【００６１】
或いは、映像処理部７３０、保存部７７０、及び通信部７９０を、ＰＡＣＳに一体化することができる。
【００６２】
一方、医療映像システムは、放射線、例えばＸ線を使用する全ての映像診断システムである。例えば、医療映像システム７００は、人体における骨以外の軟組織だけで構成された胸筋の病変を鑑別するのに利用されるマンモグラフィ（ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ）映像診断システムであってもよい。
【００６３】
図８は、本発明の一実施形態による映像処理装置を示すブロック図である。映像処理装置７３０は、全体厚推定部８１０と、診断映像生成部８３０とを含む。この例で、全体厚推定部８１０と診断映像生成部８３０は、少なくとも１つのプロセッサで具現される。
【００６４】
図８を参照すると、全体厚推定部８１０は、入力された多重エネルギー放射線映像から、被写体の全体厚を推定する。この例で、２つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して全体厚が推定され、２つの物質のうちのいずれか１つの物質の密度をパラメータとして有する全体厚モデルを、多重エネルギー放射線映像に適用することができる。
【００６５】
診断映像生成部８３０は、全体厚推定部８１０で推定された被写体の全体厚と、多重エネルギー放射線映像の局所領域で算出された厚みとを比較し、比較結果によって、関心領域（ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）、例えば非正常組織を抽出し、抽出された非正常組織を含む診断映像を生成する。
【００６６】
本発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に、コンピュータ読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ−ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ（ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ保存装置などがあり、また搬送波を介した形態（例えば、インターネットを介した送信形態）で具現されるものも含む。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータ読み取り可能なコードが保存されて実行され得る。
【００６７】
上記説明で、多くの事項について具体的に記載しているが、それらは、発明の範囲を限定するものというより、実施形態の例示として解釈しなければならない。例えば、本発明が属する技術分野で当業者であるならば、本発明の実施形態で、多様に変形する可能性があるということを理解することができるであろう。従って、本発明の範囲は、説明した実施形態によって決められるものではなく、特許請求の範囲に記載された技術的思想によって決められなければならない。
【符号の説明】
【００６８】
５１０    放射線映像
５３０    線形多項式映像
６００    連続厚ファントム映像
７１０    放射線映像撮影部
７３０    映像処理部
７５０    ディスプレイ部
７６０    保存部
７９０    通信部
８１０    全体厚推定部
８３０    診断映像生成部
【図１】
0005536284.tif 000020
【図２】
0005536284.tif 000021
【図３】
0005536284.tif 000022
【図４】
0005536284.tif 000023
【図５】
0005536284.tif 000024
【図６】
0005536284.tif 000025
【図７】
0005536284.tif 000026
【図８】
0005536284.tif 000027