(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の胸部を撮影して得た胸部Ｘ線画像に対し、画素値又は前記胸部Ｘ線画像における画素位置の少なくとも一つに基づいて、前記被検体の椎体が撮影された椎体領域を含む椎体分布領域を設定し、その椎体分布領域を前記胸部Ｘ線画像の体軸方向に沿って並んだ複数の小領域に分割し、小領域毎に、前記体軸方向に沿って並んだ画素列の画素値の特徴量の分布を示す第１プロファイルを生成し、当該第１プロファイルにおける最小値を基に定めた第１閾値以下の画素値に相当する画素を、前記各小領域から椎体領域として抽出する椎体領域抽出部と、
前記抽出された椎体領域の画素値の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記椎体領域の画素値の特徴量が目標値となるように階調処理を行う階調処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１閾値は、前記各小領域について生成された前記第１プロファイル毎に、当該第１プロファイルの最小値に固定比率を積算した値、又は前記第１プロファイルの最小値に当該第１プロファイルの標準偏差を加えた値である、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記胸部Ｘ線画像において、当該胸部Ｘ線画像の撮影に用いたＸ線画像診断装置に備えられたＸ線絞りが撮影された絞り領域と、前記Ｘ線画像診断装置から照射されたＸ線のうち、前記被検体を透過しない直接線が入射した直接線領域と、を除去することにより、前記被検体が撮影された被検体領域を抽出する被検体領域抽出部と、
前記被検体領域において、前記体軸方向に並んだ画素数の分布を示す第２プロファイルと、前記体軸方向に直交する方向に並んだ画素数の分布を示す第３プロファイルと、を生成し、前記第２プロファイルに対して設定された第２閾値以上の画素数を有し、かつ、前記第３プロファイルに対して設定された第３閾値以上の画素数を有する領域を、前記被検体の四肢が撮影された領域を除く体幹部領域として抽出する体幹部領域抽出部と、を更に備え、
前記椎体領域抽出部は、前記体幹部領域に対して前記椎体分布領域を設定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２プロファイルは、前記被検体領域の画像において、前記体軸に直交する方向の画素の中で画素値が検出された画素の数を前記体軸方向にプロットしたグラフであり、前記第２閾値は、前記第２プロファイルのグラフの面積を前記被検体領域の画像の前記体軸方向の画像サイズで除した値及び前記被検体領域の画像の前記体軸方向に直交する方向の画像サイズの半分値のうちの小さい値であり、前記第３プロファイルは、前記被検体領域の画像において、前記体軸方向の画素の中で画素値が検出された画素の数を前記体軸方向に直交する方向にプロットしたグラフであり、前記第３閾値は、前記第３プロファイルのグラフの面積を前記被検体領域の画像の前記体軸方向に直交する方向の画像サイズで除した値及び前記被検体領域の画像の前記体軸方向の画像サイズの半分値のうちの小さい値である、
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記椎体領域抽出部は、前記体幹部領域において、前記体軸方向に並んだ画素列の画素値の特徴量の分布を示す第４プロファイルを生成し、当該第４プロファイルの最小値を基に定めた第４閾値以下の画素値に相当する画素を椎体中心領域として抽出し、当該椎体中心を含む領域を前記椎体分布領域として抽出する、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第４閾値は、前記第４プロファイルの最小値に固定比率を積算した値、又は前記第４プロファイルの最小値に当該第４プロファイルの標準偏差を加えた値である、
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記椎体領域抽出部は、前記椎体中心領域に、前記体幹部領域幅に固定比率を乗算した幅を加減した領域を、前記椎体分布領域として抽出する、
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
被検体の胸部を撮影して得た胸部Ｘ線画像に対し、画素値又は前記胸部Ｘ線画像における画素位置の少なくとも一つに基づいて、前記被検体の椎体が撮影された椎体領域を含む椎体分布領域を設定し、その椎体分布領域を前記胸部Ｘ線画像の体軸方向に沿って並んだ複数の小領域に分割し、小領域毎に、前記体軸方向に沿って並んだ画素列の画素値の特徴量の分布を示す第１プロファイルを生成し、当該第１プロファイルにおける最小値を基に定めた第１閾値以下の画素値に相当する画素を、前記各小領域から椎体領域として抽出するステップと、
前記抽出された椎体領域の画素値の特徴量を算出するステップと、
前記椎体領域の画素値の特徴量が目標値となるように階調処理を行うステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項９】
請求項１乃至７のいずれか一つに記載の画像処理装置と、Ｘ線発生手段と、前記Ｘ線発生手段から生じたＸ線を検出するＸ線検出手段と、Ｘ線画像を表示する画像表示手段と、を備え、
前記画像処理装置は、前記Ｘ線検出手段から出力された画像に対して前記階調処理を行い、前記画像表示手段は、前記階調処理が施されたＸ線画像を表示する、
ことを特徴とするＸ線画像診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理プログラム、及びＸ線画像診断装置に係り、特に、胸部のＸ線画像の階調補正技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線画像診断装置は、被検体を透過したＸ線をＸ線検出器により検出し、画像化を行うことによって画像を得ることができる。しかし、被検体ごとに異なる骨の厚みや骨の密度、内臓の厚み、脂肪や筋肉の厚み等不確定な要素が多いため、被検体の異なる画像同士の輝度（画素値）やコントラストを安定させ出力することは困難である。
【０００３】
特に胸部Ｘ線画像では、被検体の体厚の薄い肺野から、横隔膜と椎体（骨）とが重なった体厚の厚い部位までを含んで撮影されるが、これら体厚の大きく異なる領域の輝度とコントラストを整える必要があった。この要請に応えるために、例えば、特許文献１には、画像認識技術により胸部Ｘ線画像から胸椎領域を探索し、この胸椎領域の特徴量が目標値となるよう階調変換することにより、胸部Ｘ線画像の輝度とコントラストを安定させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３００９６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１によれば、胸椎領域を探索するための前提条件として、肺野を検出する必要があり、肺野検出手法に依存しなければ、胸部Ｘ線画像の輝度とコントラストとを安定化させることは出来ないという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みて、肺野検出手法に依存することなく、胸部Ｘ線画像の階調処理を安定して行うことができる画像処理装置、画像処理プログラム、及びＸ線画像診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、被検体の胸部を撮影して得た胸部Ｘ線画像に対し、画素値又は前記胸部Ｘ線画像における画素位置の少なくとも一つに基づいて、前記被検体の椎体が撮影された椎体領域を含む椎体分布領域を設定し、その椎体分布領域を前記胸部Ｘ線画像の体軸方向に沿って並んだ複数の小領域に分割し、小領域毎に、前記体軸方向に沿って並んだ画素列の画素値の特徴量の分布を示す第１プロファイルを生成し、当該第１プロファイルにおける最小値を基に定めた第１閾値以下の画素値に相当する画素を、前記各小領域から椎体領域として抽出する椎体領域抽出部と、前記抽出された椎体領域の画素値の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記椎体領域の画素値の特徴量が目標値となるように階調処理を行う階調処理手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明にかかる画像処理プログラムは、被検体の胸部を撮影して得た胸部Ｘ線画像に対し、画素値又は前記胸部Ｘ線画像における画素位置の少なくとも一つに基づいて、前記被検体の椎体が撮影された椎体領域を含む椎体分布領域を設定し、その椎体分布領域を前記胸部Ｘ線画像の体軸方向に沿って並んだ複数の小領域に分割し、小領域毎に、前記体軸方向に沿って並んだ画素列の画素値の特徴量の分布を示す第１プロファイルを生成し、当該第１プロファイルにおける最小値を基に定めた第１閾値以下の画素値に相当する画素を、前記各小領域から椎体領域として抽出するステップと、前記抽出された椎体領域の画素値の特徴量を算出するステップと、前記椎体領域の画素値の特徴量が目標値となるように階調処理を行うステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係るＸ線画像診断装置は、Ｘ線発生手段と、前記Ｘ線発生手段から生じたＸ線を検出するＸ線検出手段と、Ｘ線画像を表示する画像表示手段と、を備え、前記画像処理装置は、前記Ｘ線検出手段から出力された画像に対して前記階調処理を行い、前記画像表示手段は、前記階調処理が施されたＸ線画像を表示する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、肺野検出手法に依存することなく椎体を検出し、椎体の特徴量を基に階調処理を行うことにより、安定した輝度とコントラストの胸部画像を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】Ｘ線画像診断装置の実施形態の構成例を示す模式図
【図２】椎体特徴量算出部３２を構成するプログラムを示すブロック図
【図３】本実施形態に係るＸ線画像診断装置１０による画像取得から表示までの処理の流れを示すフローチャート
【図４】被検体領域抽出処理を示す説明図であって、（ａ）は元画像を示し、（ｂ）は絞り領域を除去した絞り除去画像を示し、（ｃ）は直接線領域を除去した画像（被検体領域画像）を示す。
【図５】体幹部領域抽出処理を示す説明図であって、（ａ）は被検体領域画像を基に生成した縦画素数プロファイル及び横画素数プロファイルを示し、（ｂ）は、体幹部領域画像を示す。
【図６】椎体中心領域抽出を示す説明図であって、（ａ）は体幹部領域画像を基に生成した縦列平均値プロファイルを示し、（ｂ）は椎体中心領域画像を示す。
【図７】椎体分布領域抽出処理を示す説明図であって、（ａ）は椎体分布領域を複数の矩形領域に分割した状態を示し、（ｂ）は各矩形領域に対する縦列平均値プロファイルを示し、（ｃ）は各矩形領域から椎体領域を抽出した状態を示す。
【図８】階調変換テーブルを示す模式図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。同一機能を有する構成及び同一の処理内容の手順には同一符号を付し、その説明の繰り返しを省略する。
【００１３】
まず、図１に基づいて、本実施形態に係るＸ線画像診断装置の構成について説明する。図１は、本発明のＸ線画像診断装置の実施形態の構成例を示す模式図である。
【００１４】
本実施形態に係るＸ線画像診断装置１０は、Ｘ線を照射するＸ線発生器１と、Ｘ線発生器１から発生したＸ線を検出し電気信号へ変換するＸ線検出器２と、Ｘ線検出器２から得られた電気信号を取得し、これに基づく画像に対して階調処理を含む各種画像処理を行う画像処理装置３と、画像処理装置３から出力された画像をユーザに提示、又は表示する出力装置４と、を備える。
【００１５】
画像処理装置３は、Ｘ線検出器２から取得した電気信号に基づく画像を記憶する画像記憶装置３１と、画像記憶装置３１から読み出した画像のうち、被検体０の椎体が撮影された椎体領域の特徴量を算出する椎体特徴量算出部３２と、椎体領域の特徴量に基づいて階調処理を行う階調処理部３３と、を備える。
【００１６】
本実施形態では、Ｘ線発生器１とＸ線検出器２との間に被検体０を位置させ、被検体０の胸部を撮影する。よって、Ｘ線検出器２は、被検体０の胸部を透過したＸ線を検出し、画像記憶装置３１に対して被検体０の胸部のＸ線吸収分布を示す胸部Ｘ線画像が出力・記憶される。
【００１７】
次に図２に基づいて、椎体特徴量算出部３２の構成について説明する。図２は、椎体特徴量算出部３２を構成するプログラムを示すブロック図である。
【００１８】
椎体特徴量算出部３２は、画像記憶装置３１に記憶された胸部Ｘ線画像から、被検体０が撮影された領域である被検体領域を抽出する被検体領域抽出部３２ａと、被検体領域のうち、被検体の体幹（被検体の四肢の除く部位）が撮影された体幹部領域抽出部３２ｂと、被検体の椎体（骨）が撮影された領域を抽出する椎体領域抽出部３２ｃと、椎体領域の特徴量を算出する特徴量算出部３２ｄと、を備える。
【００１９】
上記被検体領域抽出部３２ａ、体幹部領域抽出部３２ｂ、椎体領域抽出部３２ｃ、特徴量算出部３２ｄを含む椎体特徴量算出部３２、及び階調処理部３３は、各構成要素の機能を実現するプログラムと画像処理装置３を構成するコンピュータとが協働し、このコンピュータにより各プログラムが実行されて、その機能が実現することにより構成される。
【００２０】
次に、本実施形態に係るＸ線画像診断装置１０による画像取得から表示までの処理について図３〜図８に基づいて説明する。図３は、本実施形態に係るＸ線画像診断装置１０による画像取得から表示までの処理の流れを示すフローチャートである。図４は、被検体領域抽出処理を示す説明図であって、（ａ）は元画像を示し、（ｂ）は、絞り領域を除去した画像を示し、（ｃ）は、直接線領域を除去した画像（被検体領域）を示す。図５は、体幹部領域抽出処理を示す説明図であって、（ａ）は被検体領域を基に生成した縦画素数プロファイル及び横画素数プロファイルを示し、（ｂ）は、体幹部領域画像を示す。図６は、椎体中心領域抽出を示す説明図であって、（ａ）は体幹部領域画像を基に生成した縦列平均値プロファイルを示し、（ｂ）は、椎体中心領域画像を示す。図７は、椎体分布領域抽出処理を示す説明図であって、（ａ）は椎体分布領域を複数の矩形領域に分割した状態を示し、（ｂ）は、各矩形領域に対する縦列平均値プロファイルを示し、（ｃ）は、各矩形領域から椎体領域を抽出した状態を示す。図８は、階調変換テーブルを示す模式図である。以下、図３の各ステップに沿って説明する。
【００２１】
（ステップＳ１）
Ｘ線発生器１からＸ線を発生させ、被検体０の胸部を撮影する。Ｘ線検出器２は、被検体０の透過Ｘ線信号を検出して電気信号に変換する。この電気信号は、画像記憶装置３１に出力される。画像記憶装置３１は、受信した電気信号を、被検体０の胸部Ｘ線画像として記憶する（Ｓ１）。この胸部Ｘ線画像では、画像の縦方向に沿って体軸方向に沿った被検体画像が撮像されているので、以下では、被検体画像における体軸方向に沿った方向を縦方向、体軸方向に直交した方向を横方向と称する。
【００２２】
（ステップＳ２）
被検体領域抽出部３２ａは、画像記憶装置３１から胸部Ｘ線画像（以下「元画像」という）を読み出し、胸部Ｘ線画像のうち、Ｘ線照射野外である絞り領域を除去する（Ｓ２）。本ステップの絞り除去処理は、画像処理により絞り領域を検出し除外する方法でも良いし、Ｘ線発生器１とＸ線検出器２との位置関係をセンサ等により得て幾何学演算を行うことで照射野領域を求め、それを基に照射野領域外を除去する方法で求めても良い。本ステップにより、図４（ａ）の元画像４０から、元画像４０内の周縁部にある絞り領域４１を除去した絞り除去画像４２（図４（ｂ））が得られる。
【００２３】
（ステップＳ３）
次に、被検体領域抽出部３２ａは、絞り領域を除去した画像のうち、被検体０を透過しない直接Ｘ線が入射した領域である直接線領域を除去する（Ｓ３）。本ステップの直接線除去処理は、例えば、ヒストグラムを解析し高画素値で頻度が密集している画素値範囲を閾値処理して除去しても良いし、Ｘ線発生器１の撮影条件（管電圧、管電流、曝射時間、グリッドの露出倍数）から到達する画素値を計算し、閾値以上の画素値を直接線として除去しても良い。本ステップにより、図４（ｂ）の絞り除去画像４２から、直接線領域４３を除去した直接線除去画像（図４（ｃ））が得られる。以降、元画像４０から、絞り領域４１と直接線領域４３を除外した画像を被検体領域画像４４という。
【００２４】
（ステップＳ４）
体幹部領域抽出部３２ｂは、被検体領域画像４４から、被検体０の四肢が撮影された領域を除外した体幹部領域を抽出する（Ｓ４）。図５に基づいて、体幹部領域抽出処理について説明する。体幹部領域抽出部３２ｂは、被検体領域画像４４の縦方向と横方向とのそれぞれに対して、被検体領域画像４４の各列と各行の画素の数をプロットした横画素数プロファイル４６と、縦画素数プロファイル４７とを生成する。
【００２５】
次に、横画素数プロファイル４６及び縦画素数プロファイル４７に対して閾値ｍ、閾値ｎを設定し、閾値ｍ、閾値ｎを上回る領域（図５（ａ）の横画素数プロファイル４６及び縦画素数プロファイル４７の斜線部分）の双方に含まれる領域（若しくは、少なくとも一つに含まれる領域）を体幹部領域画像４６ｍ、４７ｎとして抽出する。このときの閾値ｍ、閾値ｎは、例えば、各プロファイルの平均値と画像サイズの半分の値の小さい方を閾値とすることで求めることができる。具体的には、被検体領域画像４４の画像の横方向の画素数（横方向の画像サイズ）がＭ、縦方向の画素数（縦方向の画像サイズ）がＮ、横画素数プロファイル４６の全画素数（面積）をＳｍ（Ｓｍ＝a１+a２+・・・+aＮ：aは横方向に並んだ各画素列において画素値が検出された数を示す。）とすると、横画素数プロファイル４６の平均値はＳｍ／Ｎであり、画像サイズの半分値はＭ／２である。よって、Ｓｍ／ＮとＭ／２とのうちの小さい方を閾値ｍとする。同様に、縦画素数プロファイル４７の全画素数（面積）をＳｎ（Ｓｎ＝ｂ１+ｂ２+・・・+ｂＭ：ｂは縦方向の各画素列において画素値が検出された数を示す。）とすると、縦画素数プロファイル４７の平均値はＳｎ／Ｍであり、画像サイズの半分値はＮ／２である。よって、Ｓｎ／ＭとＮ／２とのうちの小さい方を閾値ｎとする。体幹部領域抽出処理により、被検体領域画像４４のうち、四肢が撮影された領域を除く体幹部領域画像４８（図５（ｂ）参照）を抽出することができる。
【００２６】
(ステップＳ５)
椎体領域抽出部３２ｃは、体幹部領域画像４８からから椎体中心を抽出し、椎体の大まかな位置を導出する（Ｓ５）。椎体領域抽出部３２ｃは、体幹部領域画像４８の縦方向の画素値の平均画素値を求め、縦軸が平均画素値、横軸が横方向の画素位置を示す縦列平均値プロファイル４９（図６（ａ）参照）を求める。次に、椎体領域抽出部３２ｃは、縦列平均値プロファイル４９の中から平均画素値の最小値Ｐminを求める。そして、この求めた最小値Ｐｍｉｎに、例えば固定比率を積算するか、縦列平均値プロファイル４９の標準偏差を最小値に加えたものを閾値ｐとして、閾値ｐ以下の領域（図６（ａ）の縦列平均値プロファイル４９内の斜線部分に相当）を椎体中心の横方向の画素位置として求める。そして、体幹部領域画像４８の画像のうち、求めた横方向の画素位置に相当する部分を椎体中心領域５０（図６（ｂ）参照）として抽出する。
【００２７】
(ステップＳ６)
椎体領域抽出部３２ｃは、ステップＳ５で求めた椎体中心領域５０を基に椎体分布領域を設定する（Ｓ６）。椎体領域抽出部３２ｃは、体幹部領域画像４８のうち、椎体中心領域５０を中心とし、体幹部領域画像４８の横方向の開始位置から終了位置までの幅の固定比率分（例えば３分の１等）を広げた領域を、椎体分布領域５２（図７（ａ）参照）として設定する。すなわち、椎体分布領域の横方向の端部座標は、下式（１）に基づいて求められる。
［数１］
椎体分布領域の端部座標＝椎体中心の横方向中央画素座標±体幹部領域画像幅×固定比率・・・（１）
【００２８】
(ステップＳ７)
椎体領域抽出部３２ｃは、図７（ａ）に示すように、椎体分布領域５２内を体軸方向（椎体中心軸方向）と略直交する方向に複数行（例えば５や１０行）単位で短冊状に区切り、複数の矩形領域５３ａ、５３ｂ、５３ｃ、・・・を生成する。次に、椎体領域抽出部３２ｃは、各矩形領域５３ａ、５３ｂ、５３ｃ、・・・について、ステップＳ５と同様に、縦方向の画素値の平均画素値を求め、縦軸が平均画素値、横軸が横方向の画素位置を示す縦列平均値プロファイル５４ａ、５４ｂ、５４ｃ、・・・を求める（図７（ｂ）参照）。更に、椎体領域抽出部３２ｃは、各縦列平均値プロファイル５４ａ、５４ｂ、５４ｃ、・・・について、各々の縦列平均値プロファイル５４ａ、５４ｂ、５４ｃ、・・・の最小値Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃ、・・・を求め、求めた最小値Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃ、・・・に、例えば固定比率を積算するか各縦列平均値プロファイルの標準偏差を最小値に加えた値を算出する。そしてその値を閾値ａ、ｂ、ｃ・・・・として、閾値ａ、ｂ、ｃ・・・・以下の領域５５ａ、５５ｂ、５５ｃ、・・・（図７（ｂ）の斜線部分）に相当する各矩形領域５３ａ、５３ｂ、５３ｃ、・・・の画像領域を椎体領域５６（図７（ｃ）の斜線部分）として抽出する（Ｓ７）。
【００２９】
(ステップＳ８)
特徴量算出部３２ｄは、抽出された椎体領域５６の画像特徴量を算出する。本実施形態では、画像特徴量として、抽出された椎体領域５６の全体の画素値の平均値Ｉaveを求めるが、画像特徴量は、椎体領域の全部または一部の画素値を用いたものであれば、上記に限定されない（Ｓ８）。
【００３０】
(ステップＳ９)
階調処理部３３は、算出された椎体領域５６の特徴量を元に、入力画素値を出力画素値に変換する階調変換テーブルを作成し、この階調変換テーブルによって元画像を出力画像に変換する（Ｓ９）。階調処理部３３は、例えば、元画像の入力画素値の始点Ｉ０及び終点Ｉ１と、それらに対する出力画素値（目標値）の始点O０及び終点O１を予め決め、加えて椎体領域５６の特徴量（本実施形態ではＩave）とその目標値Oaveの３点の間をスプライン補間や線形補間等で補間することにより階調変換テーブル（図８参照）を作成する。階調処理部３３は、階調変換して得た出力画像を、フィルムプリンタやモニタ等の出力装置４に出力して、画像を表示する。
【００３１】
本実施形態によれば、肺野検出手法に依存することなく、椎体の抽出をすることができる。特に、椎体分布領域を基に複数の矩形領域（小領域）を設定し、各矩形領域毎に椎体領域を抽出することにより、椎体が体軸方向に沿わず曲がっている画像においても、椎体領域の抽出を行うことができる。そして、この椎体領域の入力画素値を目標値に階調変換した出力画像を生成することにより、被検体の体厚や撮影条件の違いに関わらず、椎体領域が所定の目標値として表示された画像を提供でき、比較読影が容易となる。
【００３２】
上記実施形態では、椎体中心領域を抽出してから椎体分布領域を設定したが、椎体分布領域の設定に椎体中心領域の抽出は必須ではない。例えば、椎体中心領域の抽出に代えて、体幹部領域画像４８の横方向の中心位置や、体幹部領域画像の中心座標や重心座標を求め、これを中心に、体幹部領域画像幅に固定比率を乗じた領域を加減して、椎体分布領域を設定してもよい。
【００３３】
更に、体幹部領域画像の抽出に代えて、被検体領域画像４４の中心座標や重心座標を求め、これを中心に、被検体領域画像４４の幅に固定比率を乗じた領域を加減して、椎体分布領域を設定してもよい。また、上記中心座標や重心座標に変えて、体幹部領域画像や被検体領域画像の各画像幅の半分値を元に椎体分布領域を設定してもよい。
【符号の説明】
【００３４】
０：被検体、１：Ｘ線発生器、２：Ｘ線検出器、３：画像処理装置、４：出力装置
【図１】
0005635389.tif 000002
【図２】
0005635389.tif 000003
【図３】
0005635389.tif 000004
【図８】
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【図４】
0005635389.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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