(57)【要約】【課題】肺野領域を正確に検出することで、胸部Ｘ線画像の階調処理を安定して行うことができるＸ線画像診断装置を提供する。【解決手段】Ｘ線画像診断装置の画像処理部は、透過Ｘ線データから作成した画像データ（原画像データ）600を用いて肺野領域615を抽出する肺野領域抽出部と、肺野領域615における画素値を用いてＸ線画像の階調変換処理を行う階調変換部とを備える。肺野領域抽出部は、閾値を用いて閾値以上の領域を抽出する閾値処理部と、閾値処理部が抽出した肺野領域の画像データから、領域幅が最大である領域を肺野領域ＬＧとして検出する最大幅領域検出部とを備え、階調変換部は、最大幅領域検出部が検出した領域の画像データの画素値のうち最大画素値を肺野領域の画素値として階調変換処理に用いる。【選択図】図６
2014236842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体にＸ線を照射するＸ線源と、前記Ｘ線源と対向配置され、前記被検体の透過Ｘ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線検出器により検出された透過Ｘ線データを用いてＸ線画像を形成する画像形成部と、前記画像形成部が形成したＸ線画像を処理する画像処理部と、Ｘ線画像を表示する画像表示部とを備え、
前記画像処理部は、前記透過Ｘ線データから作成した画像データ（原画像データ）を用いて前記被検体の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部が抽出した特徴点における画素値を用いてＸ線画像の階調変換処理を行う階調変換部とを備え、前記特徴点抽出部は、閾値を用いて、原画像データから画素値が閾値以上である領域を抽出する閾値処理部と、前記閾値処理部が抽出した領域から、領域幅が最大である領域を検出する最大幅領域検出部とを備え、前記最大幅領域検出部が検出した領域の画像データの画素値のうち最大画素値を前記特徴点の画素値とすることを特徴とするＸ線画像診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載のＸ線画像診断装置において、
前記最大幅領域検出部は、前記閾値処理部が抽出した領域のデータからプロファイルを作成し、当該プロファイルにおいて画素値が閾値以上の領域であって且つ領域幅が最大である領域を特徴点の領域として検出することを特徴とするＸ線画像診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載のＸ線画像診断装置において、
前記特徴点は肺野領域であって、
前記特徴点抽出部は、前記被検体の体軸方向を横軸とするプロファイルを作成することを特徴とするＸ線画像診断装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載のＸ線画像診断装置において、
前記特徴点は肺野領域であって、
前記特徴点抽出部は、前記閾値処理部が抽出した領域の画像データを左右に分割し、分割された左右の画像データのそれぞれについて、プロファイルの作成および特徴点領域の検出を行うことを特徴とするＸ線画像診断装置。
【請求項５】
請求項１に記載のＸ線画像診断装置において、
前記特徴点抽出部は、前記最大幅領域検出部が検出した領域の画像データの重心を通る直線上にある画素の画素値を抽出し、当該直線上の画素値の変化形状から、領域幅が最大である領域の両端部を決定し、当該両端部で挟まれた領域を特徴点の領域として抽出することを特徴とするＸ線画像診断装置。
【請求項６】
Ｘ線検出器により検出された透過Ｘ線データに対し、特徴点の画素値を用いて階調変換処理を行い、Ｘ線画像を作成する画像処理方法であって、
透過Ｘ線データまたはそれを用いて作成した原画像データについてプロファイルを作成し、当該プロファイルについて閾値以上の領域を抽出し、
前記プロファイルにおける閾値以上の領域が複数あるとき、領域幅が最大である領域を特徴点の領域として抽出し、
抽出した特徴点の領域の画素値のうち最大画素値を階調変換処理に用いることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理方法であって、
前記原画像データに対し閾値処理し、第１の閾値以上のデータからなる第１画像データを作成し、前記第１画像データについて前記プロファイルの作成を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項６又は７に記載の画像処理方法であって、
前記Ｘ線画像は、胸部Ｘ線画像であって、前記特徴点は肺野領域であり、
前記プロファイルは、前記肺野領域の上下方向を横軸とするプロファイルである画像処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理方法であって、
左右の肺それぞれについて、肺野領域を抽出し、
抽出した左右の肺野領域の画素値のうち最大画素値を階調変換処理に用いることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の画像処理方法であって、
前記領域幅が最大である領域を肺野領域として抽出した後、
抽出した肺野領域について、鎖骨座標と横隔膜座標を検出し、
前記抽出した肺野領域を、鎖骨座標と横隔膜座標で挟まれる領域に限定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
Ｘ線画像診断装置が撮影した透過Ｘ線データから作成した画像データ（原画像データ）処理する画像処理装置であり、前記画像データの特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部が抽出した特徴点における画素値を用いてＸ線画像の階調変換処理を行う階調変換部とを備え、前記特徴点抽出部は、閾値を用いて画素値が閾値である以上の領域を抽出する閾値処理部と、前記閾値処理部が抽出した領域から、領域幅が最大である領域を検出する最大幅領域検出部とを備え、前記最大幅領域検出部が検出した領域の画像データの画素値のうち最大画素値を前記特徴点の画素値とすることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、胸部Ｘ線画像の階調変換処理において使用する肺野領域検出処理を実装するＸ線画像診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線画像診断装置においてＸ線検出器が検出した信号から画像データを作成する際に、検出器の出力に対し画像の画素値（輝度）が適切な階調となるように、階調変換処理が行われる。階調変換処理では、観察すべき部位の２つの特徴点の出力が、予め決められた輝度となるように、２つの特徴点間の階調を決定する。胸部Ｘ線画像の場合、この特徴点として、肺野領域と椎体が用いられる。このため胸部Ｘ線画像の階調変換処理では、肺野領域検出処理が必須であり、多くのＸ線画像診断装置はこの処理機能を実装している。
【０００３】
従来、肺野領域の検出手法は、胸部Ｘ線画像のプロファイルを作成し、閾値を用いて検出する手法が採用されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０７−１８１６０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、閾値処理により肺野領域の検出を行った場合、閾値処理によって抽出された領域の中に肺野領域以外の領域があった場合にもそれを肺野として検出される虞がある。例えば、胸部の上部には鎖骨の上に窪みがあり、痩せた人では、この窪み部分が肺野領域として検出される。
【０００６】
肺野領域が適切に抽出されないと、明るい部分の階調が失われ真っ白になる所謂白飛び、白黒反転した画像では暗い部分の階調が失われ真黒になる所謂黒つぶれと呼ばれる状態が発生し、観察したい領域が画像上で適切な階調で表示されない可能性がある。
【０００７】
そこで本発明は、作成したプロファイルの閾値処理に該当する肺野領域を検出し、最終的に非肺野領域を取り除いた肺野領域を検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、閾値処理後の画像についてさらにプロファイルを用いた領域幅の判定処理を行うことにより、肺野領域検出の精度を高める。
【０００９】
具体的には、被検体にＸ線を照射するＸ線源と、前記Ｘ線源と対向配置され、前記被検体の透過Ｘ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線検出器により検出された透過Ｘ線データを用いてＸ線画像を形成する画像形成部と、前記画像形成部が形成したＸ線画像を処理する画像処理部と、Ｘ線画像を表示する画像表示部とを備え、前記画像処理部は、前記透過Ｘ線データから作成した画像データ（原画像データ）を用いて前記被検体の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部が抽出した特徴点における画素値を用いてＸ線画像の階調変換処理を行う階調変換部とを備え、前記特徴点抽出部は、閾値を用いて、原画像データから画素値が閾値以上である領域を抽出する閾値処理部と、前記閾値処理部が抽出した領域から、領域幅が最大である領域を検出する最大幅領域検出部とを備え、前記最大幅領域検出部が検出した領域の画像データの画素値のうち最大画素値を前記特徴点の画素値とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、Ｘ線画像、特に胸部Ｘ線画像の階調変換処理をより効果的に行うことができ、診断に資するＸ線画像診断装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明が適用されるＸ線画像診断装置の全体構成を示すブロック図
【図２】画像処理部の機能ブロック図
【図３】入出力変換テーブルに相当するグラフを示す図
【図４】第一実施形態の画像処理部の処理手順を示すフローチャート
【図５】第一実施形態の肺野領域抽出部の処理手順を示す図
【図６】（ａ）、（ｂ）は、第一実施形態の画像処理部による肺野領域抽出を説明する模式図
【図７】第二実施形態の画像処理部の処理手順を示すフローチャート
【図８】第二実施形態の肺野領域抽出部の処理手順を示す図
【図９】（ａ）、（ｂ）は、第二実施形態の画像処理部による肺野領域抽出を説明する模式図
【図１０】第三実施形態の画像処理部の処理手順を示すフローチャート
【図１１】第三実施形態の肺野領域抽出部の処理手順を示す図
【図１２】（ａ）、（ｂ）は、第三実施形態の画像処理部による肺野領域抽出を説明する模式図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明のＸ線画像診断装置の実施形態を、図面を参照して説明する。なお図面において、同一機能を有する構成および同一の処理内容の手順には同一符号を用い、その説明の繰り返しを省略する。
【００１３】
図１に本発明が適用されるＸ線画像診断装置の全体構成を示す。
図示するＸ線画像診断装置は、被検体101にＸ線を照射するＸ線源102と、Ｘ線源102より被検体101に照射されたＸ線を電気信号によって検出するＸ線検出器103と、Ｘ線源102に電力供給を行う高電圧発生器104と、Ｘ線検出器103が取得したＸ線画像データ（原画像データ）を記憶する画像記憶部105と、原画像データに対し階調変換処理等の所定の処理を行い表示用の画像データを作成する画像処理部106と、画像処理部106で画像処理された画像データを表示する表示部107と、上記各構成要素を制御する制御部108と、制御部108に対して指令を行う操作部109とを備えている。
【００１４】
Ｘ線検出器103は、イメージングプレート（ＩＰ）、イメージインテンシファイア（ＩＩ）、平面検出器（ＦＰＤ）などであり、このようなＸ線検出器103では、Ｘ線源102から照射され被検体を透過してＸ線検出器103に入射されたＸ線の強度分布が画像データ化される。画像記憶部105には、画像データとして、Ｘ線検出器103で画像データ化された生画像データや、生画像データに公知の補正処理を行った画像データが記憶される。画像記憶部105は、さらに画像処理部106で画像処理された画像データが記憶されるものとしてもよい。
【００１５】
画像処理部106は、オフセット補正、ゲイン補正、キズ補正等の基本補正等の前処理を行うとともに、表示用画像データの作成などを行う。図２に、画像処理部106の機能ブロック図を示す。図示するように、画像処理部106は、Ｘ線検出器103の出力である生画像データに対し、上述した前処理を行う前処理部201、前処理後の画像データを表示用の画像データ（表示画像データ）に変換する階調変換部202、階調変換処理に用いる画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部203を備えている。
【００１６】
階調変換部202は、画像記憶部105に記憶された画像データを表示用の画像データに変換する。このため入力輝度値と出力輝度値（表示用画像データの輝度値）との関係を定めた入出力変換テーブル205に基き表示用画像データの輝度値を決定する。階調変換処理の対象となる画像データは、前処理画像データ（原画像データとも言う）であり、入力輝度値として前処理画像データの画素値が用いられる。
【００１７】
入出力変換テーブル205は、図３に示すように、入力輝度値と出力輝度値との関係を示すグラフをテーブル化したものであり、通常２つの特徴点の入力輝度値（特徴量という）が予め定められた出力輝度値となるようにグラフが決定される。胸部Ｘ線画像の場合、２つの特徴点は通常、肺野と椎体である。特徴点抽出部203は、原画像データからこれら特徴点を抽出し、各特徴点の輝度値（特徴量）を算出する。階調変換部202は、特徴点抽出部203が算出した特徴量を入力輝度値として入出力変換テーブルを作成し、階調変換処理を行う。
【００１８】
本発明のＸ線画像診断装置は、画像処理部106における特徴点抽出部203の機能、特に肺野検出機能に特徴がある。以下、胸部Ｘ線画像を対象とする場合を例に、画像処理部106の実施形態を説明する。以下の実施形態では、特徴点抽出部203は、肺野領域の抽出を行うので、肺野領域抽出部と呼ぶ。
【００１９】
＜第一実施形態＞
本実施形態は、肺野領域を抽出するに際し、閾値処理後に体軸方向のプロファイルを作成し、プロファイルにおける閾値領域の幅から肺野領域を判断し、抽出することが特徴である。以下、図４及び図５に示す処理手順を参照して本実施形態を詳述する。図４は、画像処理部106における階調変換処理の手順を示す図、図５は、肺野領域抽出部203における肺野領域検出の手順を示す図であり肺野領域抽出部203の機能ブロック図を兼ねている。
【００２０】
図４に示すように、記憶部105から読み出された画像データに対し、照射野領域検出（Ｓ４０１）、被検体領域検出（Ｓ４０２）を行い、次いで特徴点抽出処理の対象である体幹領域の検出を行う（Ｓ４０３）。照射野領域検出及び被検体領域検出は、画像処理部106の前処理部201（図２）が行うことができ、体幹領域検出Ｓ４０３は、検出すべき領域とそれ以外の領域の画素値の違いを利用して、公知の処理によって行うことができる。
【００２１】
体幹領域検出後の原画像データ（画像）600を図６（ａ）に示す。図６において、図面の上下方向が画像データの列方向（Ｙ方向）、左右方向が画像データの行方向（Ｘ方向である）（図９、図１２においても同様）。
【００２２】
この検出された体幹領域のみの画像データを対象に、肺野領域抽出部203が肺野領域検出（Ｓ４０４）及び肺野特徴量算出（Ｓ４０５）を行い、階調変換部202が階調変換処理（Ｓ４０６）を行う。
【００２３】
肺野領域抽出部203が行う肺野領域検出（Ｓ４０４）の詳細を図５に示す。図５に示すように、肺野領域抽出部203は、閾値処理部211、最大幅領域検出部213及び肺野領域算出部215を備え、閾値処理部211は、閾値算出Ｓ５０１及び閾値処理Ｓ５０２を行い、最大幅領域検出部213は肺野プロファイル作成Ｓ５０３、プロファイル最大幅領域検出Ｓ５０４、肺野領域算出部215は肺野領域算出Ｓ５０５を行う。
【００２４】
まず、閾値算出ステップＳ５０１では、肺野領域を閾値処理によって抽出する際に使用する閾値を算出する。閾値は固定値として決めたものを用いてもよいが、本実施形態では、画像記憶部105に記憶された原画像データ（前処理画像データ）の画素値をもとに閾値Ａ１を算出する。このため原画像データの行方向（Ｘ方向）の画素値を抽出し、グラフ化する。なお画像データの行方向は画像の左右方向に対応し、画像データの列方向（Ｙ方向）は画像の上下方向に対応する。グラフ化する画像データの行601は、限定されるものではないが、肺野領域が確実に含まれることが好ましく、例えば画像データ600の中央の行とする。
【００２５】
図６（ａ）の画像600の下側に、閾値算出ステップＳ５０１で形成したグラフ（行601の画素値）605を示している。このグラフ605は画像処理部内の仮想的なものである。通常の肺野領域について行方向のグラフを作成した場合、図６（ａ）のグラフ605に示すように、二つの極大値とその間（谷間の部分）に極小値が存在する。閾値処理部211は、これら極大値及び極小値を用いて閾値Ａ１がこれら極値の中間の値として閾値Ａ１を算出する。閾値Ａ１の決め方は、たとえば一方の極大値と極小値との平均値、或いは一方の極大値の５０％等の方法を取りえるがこれに限定されない。算出した閾値Ａ１は、図６（ａ）中、点線で示している。
【００２６】
次に算出された閾値Ａ１を用いて閾値処理を行う（Ｓ５０２）。閾値処理は、原画像データの画素値のうち、閾値Ａ１範囲にある画素の画素値に１を掛け、範囲外の画素の画素値を０とし、閾値Ａ１の範囲にある領域の画像データを抽出する処理である。
【００２７】
最大幅領域検出部213は、上述のように閾値処理された画像データから肺野領域を検出する。このため、まず、画像データに対し行方向の画素の積算処理を行い、列方向のプロファイルを得る（肺野プロファイル作成ステップＳ５０３）。列方向のプロファイル615を図６（ａ）の画像600の左側に示す。閾値処理（Ｓ５０２）後の画像データには、肺野領域以外に、画素値が閾値を超える領域がある場合には、それも含まれるので、その画像データをもとに作成したプロファイル615には、肺野領域ＬＧとそれ以外の領域ＮＧが存在する。この肺野領域以外の領域ＮＧはプロファイル上では、肺野領域に比べ幅が狭い領域となる。
【００２８】
そこで領域幅の広い肺野領域ＬＧを検出するために、プロファイルを閾値処理する（プロファイル最大幅領域検出ステップＳ５０４）。この場合の閾値Ａ２は、例えばプロファイルの最小値と最大値との間の値（平均値や最大値の５０％）を用いることができるが、これに限定されない。閾値処理することにより肺野領域ＬＧとそれ以外の領域ＮＧとの間（閾値未満の領域）が除かれ、領域ＬＧ、ＮＧが明確に分かれ、領域の端部を検出できる。これにより領域の幅を検出することができる。プロファイル最大幅領域検出ステップＳ５０４では、プロファイル615において領域幅が最大である領域を肺野領域として検出する。
【００２９】
肺野領域算出ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４で検出された肺野領域の画像データの画素値を算出する。具体的には、ステップＳ５０４では、プロファイル615上での肺野領域の上端の行（Ｙ座標）と下端の行（Ｙ座標）が決定されるので、これら行に挟まれる領域の画像データであって、閾値Ａ１またはＡ２以上の画素を抽出する。こうして階調変換処理に用いられる特徴量を算出するための肺野領域検出が完了する（Ｓ４０４、図４）。ステップＳ４０４によって得られた画像データ（画像）610を図６（ｂ）に示す。この画像データ610には、肺野領域以外の領域が除かれている。
【００３０】
図４に戻り、階調変換部202は、肺野領域抽出部203が検出した肺野領域の画素値のうち最大値を特徴点の入力輝度値（特徴量）として用いて階調変換処理のための入出力変換テーブルを作成する（Ｓ４０５）。特徴量として、肺野の全画素値の最大値を用いることで、所謂白飛びを防止できる。
【００３１】
なお入出力変換テーブルの作成には、２つの特徴量が用いられ、その一方が肺野領域の画素値、他方が椎体の画素値である。図４では、椎体特徴量の算出を省略している。椎体特徴量については、例えば、肺野領域抽出部203が閾値算出ステップＳ５０１で形成したグラフ605において極大値と極大値との間の極小値を椎体の特徴量することができる。その他、特許文献２に記載される手法を用いて、原画像における椎体の画素値（特徴量）を算出することも可能である。
【特許文献２】特開２００７−３００９６６号公報
【００３２】
その後、階調変換部202（図２）は、図３に示すような入出力変換テーブルを用いて、階調変換処理を行う（Ｓ４０６）。表示部107には、階調変換処理後の画像データが表示される。表示画像では、診断の目的とする部位が適切な階調で表示される。
【００３３】
なお以上説明した肺野領域抽出部203の処理Ｓ５０１〜Ｓ５０５は、すべて画像処理部106の内部の処理で行われるものであるが、処理Ｓ５０１〜Ｓ５０４をＧＵＩにより検査者と対話的に行うことも可能である。その場合は、図６（ａ）に示す原画像600を表示部107に表示する。検査者は表示部107の画面を見て適当な位置にラインを引き、グラフ605を作成する行601を指定する。行601が指定されると、肺野領域抽出部203はこの行601に沿った画素値のグラフ605を作成し、表示部107に表示する。検査者は、表示されたグラフ605を見て、適当な位置にラインを引き、閾値Ａ1を設定する（Ｓ５０１）。
【００３４】
閾値処理部211は、この閾値Ａ１を用いて閾値処理し（Ｓ５０２）、最大幅領域検出部（プロファイル作成部）213が閾値処理後の画像データの列方向プロファイルを作成する（Ｓ５０３）。この際、閾値Ａ１を用いて閾値処理した結果の画像を表示部107に表示してもよく、それにより検査者は閾値Ａ１が適切かどうかを判断し、必要に応じて、Ｓ５０１に戻り、グラフ605に再度ラインを引き、閾値Ａ１を再設定する。閾値処理の結果が確定すると（Ｓ５０２）、最大幅領域検出部（プロファイル作成部）213は、列方向のプロファイル615を作成し（Ｓ５０３）、表示部107に表示する。
【００３５】
検査者は、表示部に表示されたプロファイル615にラインを引いて閾値Ａ２を設定する。閾値Ａ２が設定されると、最大幅領域検出部213は、閾値処理後の画像データ610中に含まれる肺野領域ＬＧとそれ以外の誤検出領域ＮＧの幅を検出し、領域幅が最大である領域を肺野領域ＬＧとして検出する（Ｓ５０４）。その後の処理は、すべての処理を画像処理部106内部で行う場合と同様である。
【００３６】
以上説明したように、本実施形態によれば、閾値処理によって得た画像の列方向のプロファイルを作成し、そのプロファイルにおいて領域幅が最大である領域を肺野領域として抽出することにより、閾値処理だけでは肺野領域にまぎれて検出される肺野以外の領域（誤検出領域）を取り除くことができ、より正確な肺野特徴量を算出し階調変換処理を実行することができる。
【００３７】
＜第二実施形態＞
本実施形態においても、画像処理部106が、原画像に対し、閾値処理及びプロファイル作成を行うことは第一実施形態と同様である。本実施形態は、左右の肺野領域を別々に算出する処理を追加したことが特徴である。すなわち、本実施形態の画像処理部（特徴点抽出部）は、原画像データを閾値処理した後、左右に分割し、左右の透過Ｘ線データ又は原画像データのそれぞれについて、プロファイルの作成および特徴点領域の抽出を行う。
【００３８】
以下、図７及び図８に示す処理手順を参照して本実施形態を詳述する。図７及び図８において、図４及び図５と同じ要素は同じ符号で示す。図７に示すように、本実施形態は、肺野領域検出Ｓ４０４に先立って、閾値処理後の画像データを左右に分割する肺野領域左右分割ステップＳ４１０を実行する。
【００３９】
図８に示すように、肺野領域抽出部203は、まず体幹領域を検出した後（Ｓ４０３、図７）、体幹領域の画像データの複数の行（例えば画像の中央を挟んで所定の画素数離れた行）について、それぞれ横軸を行方向（左右方向）の縦軸を画素値とするグラフを作成する。グラフの最大値或いは最大値と最小値を用いて閾値Ａ１を決定する（Ｓ５０１）。閾値Ａ１の決定方法は第一実施形態と同様である。閾値処理部211は、閾値Ａ１を用いて閾値処理し、画像データを得る（Ｓ５０２）。
【００４０】
体幹領域検出ステップＳ４０３で検出された体幹領域の画像データ600と、この画像600を左右に分割した画像それぞれについて作成された２つの行601、602の画素値グラフ6061、6062、6071、6072の例を図９（ａ）に示す。図９は、肺機能不全や肺の一部又は全部切除等によって左右の肺が顕著に非対称な場合を示しており、行601では二つのグラフ6061、6071で、画素値が閾値以上の領域が存在するのに対し、行602では一方のグラフ6062には画素値が閾値以上の領域が存在し、グラフ6072には閾値以上の領域は存在しない。従って、例えばグラフ6062に示す左側の肺野領域に本来設定すべき特徴点があった場合、閾値処理した画像データの画素値を行方向に積算したプロファイル（図６の615に相当）においては、本来の特徴点の画素値は低くなり、特徴点として検出されないことになる。
【００４１】
そこで肺野領域抽出部203は、上記閾値処理後に、肺野領域を左右に分割し（Ｓ５１０）、それぞれについてプロファイルの作成を行う（Ｓ５０３）。左右の分割は、例えば閾値処理後の各行601、602のグラフ6061、6071（6062、6072）において、左肺野の終点（画素値が０に変わる点）と右肺野の始点（画素値が０から変化する点）を肺野領域の左右分割点とし、その中心で画像データを分割することにより行う。その後、左右に分割された画像データそれぞれに対し、行方向の画素値積算処理を行い、２つの列方向のプロファイル、左肺野プロファイル616と右肺野プロファイル617、を作成する。これらプロファイル616、617を図９（ａ）の画像600の左右に示す。
【００４２】
次に各プロファイル616、617について、閾値Ａ２を設定して閾値処理を行い、領域幅が最大である領域を肺野領域として検出する（Ｓ５０４）。閾値Ａ２の決め方は第一実施形態と同様である。図９に示す例では、左肺野プロファイル616には、肺野領域ＬＧのほかに、閾値処理だけでは検出されてしまう肺野領域以外の領域（誤検出領域）ＮＧが現れている。また右肺野プロファイル617では、幅が狭い一つの領域が現れており、この領域が肺野領域ＬＧとして検出される。こうして両肺野領域が決定された後、検出された両肺野領域の行情報（Ｙ座標）から画像データの肺野領域を算出する（Ｓ５０５）。こうして算出された肺野領域の画像データ610を図９（ｂ）に示す。この画像データ610では、閾値処理では除くことができなかった肺野領域以外の領域が除かれている。
次いで算出された肺野領域の全画素のうち最大画素値を肺野の特徴量とする（Ｓ４０６）。
【００４３】
肺野の特徴量と別途求めた椎体の特徴量を用いて、階調変換部202が入出力変換テーブル205を作成し、それに基き階調変換処理を行うこと（Ｓ４０６））、階調変換処理後の画像データを表示部107に表示することは第一実施形態と同様である。また本実施形態においても、Ｓ５０１〜Ｓ５０４の処理を、ＧＵＩを用いて検査者が対話的に行うようにすることも可能である。
【００４４】
本実施形態のＸ線画像診断装置によれば、肺野が非対称の被検体についても、肺野領域の誤検出を防止し、より高精度に肺野領域を検出し、階調変換処理へ繋げることができる。
【００４５】
＜第三実施形態＞
本実施形態は、画像処理部106が、第一実施形態又は第二実施形態における肺野領域検出の後に、肺野領域範囲を限定する処理（Ｓ４２０）を行うことが特徴である。画像処理部106におけるその他の処理は、第一実施形態又は第二実施形態と同様であり、説明を省略する。以下、第二実施形態の肺野領域検出に肺野領域範囲限定を行う場合を例に本実施形態を説明する。
【００４６】
本実施形態の画像処理部106及び肺野領域抽出部203の処理手順を図１０及び図１１に示す。図１０に示すように、本実施形態は肺野領域検出（Ｓ４０４）と肺野特徴量算出（Ｓ４０５）の間に、Ｓ４０４で検出した肺野領域をさらに限定する処理（Ｓ４２０）が追加される。その他の処理Ｓ４０１〜Ｓ４０６、Ｓ４１０は第二実施形態と同じである。
【００４７】
以下、図１１を参照して、肺野領域検出（Ｓ４０４）と肺野領域範囲限定処理Ｓ４２０の詳細を説明する。肺野領域抽出部203は、まず閾値算出Ｓ５０１、閾値処理Ｓ５０２、肺野領域左右分割Ｓ５１０、肺野プロファイル作成Ｓ５０３、プロファイル最大領域幅検出Ｓ５０４、肺野領域算出Ｓ５０５を行う（肺野領域検出Ｓ４０４）。これらの処理内容は第二実施形態と同じである。次いで、肺野領域算出Ｓ５０５で抽出された肺野領域の画像データの重心を求める（Ｓ５２１）。重心の計算は、次式により行うことができる。
【００４８】
Ｘｇ＝（ΣＸｉ）／Ｎ    （ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）
Ｙｇ＝（ΣＹｊ）／Ｍ    （ｊ＝１，２，・・・，Ｍ）
ここで（Ｘｉ，Ｙｊ）は肺野領域の画素の座標であり、Ｘは行方向、Ｙは列方向の座標である。
【００４９】
重心の座標を求めた後、重心を通る列の画素値を抽出し、グラフ化する（Ｓ５２２）。このグラフは、重心を通る画素列の座標を横軸とし、画素値を縦軸とするグラフである。このグラフにおける画素値の変化をもとに鎖骨座標と横隔膜座標を検出する（Ｓ５２３、Ｓ５２４）。Ｓ５０５で、左右分割した肺野領域の画像データが算出されている場合には、それぞれについて、重心を求め、重心を通る列のグラフを作成する。
【００５０】
肺野領域算出Ｓ４０４で抽出された肺野領域の画像データ610と、左右の肺野の重心を通る列701、702のグラフ705、706とを図１２（ａ）に示す。グラフ705、706に示されているように、一般に横隔膜については肺野との間で画素値が急激に変化するため、閾値処理後の画像では画素値が０となっており、画素値の変化から簡単に検出することができる。また鎖骨については、被検体によってもまた左右の肺野によってもグラフ形状は異なるが、発明者の知見によれば、画像の上から重心に向かってみていくと、凸部（画素値が高い部分）があり、その後凹部を経て画素値が高くなるという共通の特徴を持っている。凸部は直接線が入っている場合は直接線と被検体領域の境目、直接線が入っていない場合は肺野を囲む肋骨の一番外側に相当し、凹部は肋骨に相当する。本実施形態では、この知見に基き、鎖骨座標を検出する。すなわち、グラフ705、706を画像上側から重心側に向かって走査し、最初の凸部の次に現れる凹部（最小値）の座標を鎖骨座標として検出する。この処理はグラフに対し適宜スムージング等の処理を行った後、行ってもよい。
【００５１】
鎖骨座標と横隔膜座標を検出した後、鎖骨座標（Ｙ座標値）の上側と、横隔膜座標（Ｙ座標）の下側については画素値を０とし、これら座標で挟まれる領域を肺野領域とする。こうして求められる肺野領域620は、図１２（ｂ）に示すように、実際に画像化すべき肺野領域の上下が削られたものとなるが、ここで肺野領域を求める目的は、肺野最大値を求め、階調変換処理を安定させることであり、表示の対象である画像データには何ら影響はない。
【００５２】
検出された肺野領域について画素の最大値を求め、それを用いて階調変換処理を行うこと（Ｓ４０５、Ｓ４０６）は第一及び第二実施形態と同様である。
【００５３】
本実施形態によれば、肺野領域の範囲を限定する処理を加えることにより、より確実に肺野特徴量を算出できる肺野領域を検出することができる。
【００５４】
以上、本発明のＸ線画像診断装置の画像処理部の機能を中心に実施形態を説明したが、画像処理に直接影響を与えないＸ線画像診断装置の要素を適宜変更したり、他の要素を追加したり、さらには本発明が対象とする画像処理以外の公知の処理を追加してもよい。また画像処理部は、Ｘ線画像診断装置の一部ではなく、独立した画像処理装置とすることも可能である。その場合、有線又は無線によるデータ送受信や可搬媒体を用いたデータ入力によって原画像データを取り込み、表示用の画像データに変換することができ、変換後の画像データを別の表示装置やＸ線画像診断装置の表示部で表示することや、画像処理部が表示部を備える場合には、その表示部に表示することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明によれば、診断対象である部位を適切な階調で表示することができるＸ線画像診断装置が提供される。
【符号の説明】
【００５６】
101・・・被検体、102・・・Ｘ線源、103・・・Ｘ線検出器、104・・・高電圧発生器、105・・・画像記憶部、106・・・画像処理部、107・・・表示部、108・・・制御部、109・・・操作部、201・・・、202・・・階調変換部、203・・・特徴点抽出部（肺野抽出部）、211・・・閾値処理部、213・・・最大幅領域検出部、215・・・肺野領域算出部。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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